Recuperación y datos conjuntos
El objeto adjunto contiene 3 objetos de datos creados por el muestreo de la misma población, con 2 grupos (machos y hembras) en 10 ocasiones: (1) datos conjuntos de muertos-vivos, (2) sólo capturados vivos, (3) sólo recuperaciones.
Guardar el objeto en el directorio de trabajo
Desde dentro de un trabajo de R cargar los datos con el comando
load ("joint.data")
Para cada tipo de datos procesar los datos y ejecutar una serie de modelos que usen RMark.
Por ejemplo, puede procesar los datos y ejecute el Phi (punto) p (punto) modelo CJS
live.processed=process.data(data=joint.data$live,model="CJS")
live.ddl=make.design.data(live.processed)
live.mod1<-mark(live.processed,live.ddl)
Crear modelos que involucran efectos de grupos, tiempo, y la combinación de grupo y el tiempo para cada tipo de parámetro en la estructura de datos
Coleccionar los modelos, y calcular estimados promedios ponderados de supervivencia y (si existe) la fidelidad
Comparar los parámetros similares entre los diferentes tipos de estructuras de datos. Algunos difieren, ¿por qué? Algunos tienen más precisión por qué?
Repitir la comparación de modelos mediante la GUI de MARK. Usted verá las diferencias en los pesos de la AIC y modelar estimaciones medias. Explique por qué.