私は Python を初めて使用し、R で記述したモデルを Python 言語に変換するのに問題があります。リソースやコード例に関する提案があれば、それを大いに感謝します。ヘルプ ファイルなどでコードやテキストのスニペットをいくつか見たことがありますが、Python の初心者にとって十分な注釈や具体的なものはありません。次のモデルは、Royle (2004) に基づいてモデル化された N 混合存在量モデルです。空間的に複製された数から人口サイズを推定するための N 混合モデル。基本的に、それはポアソン/二項混合モデルを記述します。ここで、Z_i は湿地レベルの存在量であり、ポアソン分布を持つ確率変数として扱われます。サイト i と訪問 j で観察された繁殖数 (yij) は、インデックス パラメーター Z_i と成功パラメーター p_ij の二項分布に従います。
model {
## Priors
a0 ~ dunif(-5, 5)
a1~ dunif(-5, 5)
a2 ~ dunif(-5, 5)
a3~ dunif(-5, 5)
b0 ~ dunif(-5, 5)
b1~ dunif(-5, 5)
b2~ dunif(-5, 5)
## Model
# State process
for(i in 1:5175) {
logit(psi[i]) <- min(max(a0 + a1*wetarea[i] +
a2*percentcover[i] +
a3*(year[i]), -99), 99)
Z[i] ~ dbern(psi[i])
# Detection process
for(j in 1:3) {
logit(p[i, j]) <- b0 + b1*emergentcover[i, j] +
b2*time[i]
y[i, j] ~ dbin(p[i, j], Z[i])
}
}
## Derived parameters
Zsum <- sum(Z[]) # Number of sites occupied
PAO <- Zsum / 100 # Proportion of sites occupied (aka PAO)
}
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