CJS para una edad
Utilizar este conjunto de datos se llama males ya formateado para uso en RMark son solo un grupo y 10 períodos. Guardar este archivo y usarlo para los siguentes
Estimar los parámetros del modelo global Phi(t) p(t) y evaluar bondad de ajuste usando
La razon de desvianza dividido por degrados de libertad
Medidas de bondad de ajuste en RELEASE
Bootstrap en R
Suponga que usted también quiere saber si la supervivencia varía en función de los cuales cohorte (año de soltar) un individuo pertenece a, y si también varía tanto con la cohorte y el tiempo. Ejecutar los modelos necesarios para explorar esto, asumiendo variación temporal en recaptura.
Sugerencia: Si nos fijamos en 'dipper.ddl' verás que RMark puede asociar las cohortes con el nombre = 'cohorte'; luego incorporar la estructura de edades en recapturas o la supervivencia de la fórmula es: formula = ~ cohort
CJS con covariables temporales
Este objeto de R contiene un dataframe de capturas y capturas y un otro dataframe una covariable temporal. Usar los datos para crear models de Phi(.) , Phi(t), y Phi(cov) combinado con p(.) y p(t). Notar- se necesita usar la función merge_design.covariates para combinar la covariable en el dd antes correr modelos. Evaluar el apoyo de AIC para los diferentes modelos, y finalmente graficar la relación entre Phi y la covariable.