# Windows 7 Professional 32bit# R ver. 3.5.2# 2019.6.02
# パッケージinstall.packages("unmarked") # パッケージのインストール(初回のみ)library(unmarked) # パッケージの呼び出し
# データの読み込みdata <- read.csv("Data.csv") data$Res # 目的変数
# 個体数に影響すると思われる変数をまとめるsite.cov <- data.frame(Exp1 = data$Exp1, Exp2 = data$Exp2)
# 発見率に影響すると思われる変数をリストでまとめる (調査回ごとに値が異なるため)# Date2, Time2はそれぞれ2乗項を表すobs.cov <- list(Date = data$date, Date2 = data$date2, Time = data$time, Time2 = data$time2)
# データをまとめるumf <- unmarkedFramePCount(y = data$Res, siteCovs = site.cov, obsCovs = obs.cov)
# N-mixture モデル# mixtureは"P"、"NB"または"ZIP"が選べる # ランダム変数を入れたい場合はWinBUGSなどを使うしかなさそうres <- pcount(~Date+Date2+Time+Time2~Exp1+Exp2, data = umf, K = 200, mixture = "P")res
# MuMInパッケージのdredge関数を使ったモデル選択install.packages("MuMIn")library(MuMIn)Res <- dredge(res, rank="AICc")
# 2乗項が単独で選ばれないようにするための小技msubset <- expression(dc(Time, Time2) & dc(Date, Date2))Res <- dredge(res, rank = "AICc", subset = msubset)
# モデル選択表を保存write.csv(model.sel(Res), "model.selection.csv")