Data_Geostat = cbind(Data_Geostat, knot_i = Spatial_List[["knot_i"]])
⬇︎
Data_Geostat = cbind(Data_Geostat, knot_i = Spatial_List[["knot_i"]], zone = Extrapolation_List[["zone"]])
write.csv(Data_Geostat, "Data_Geostat.csv")
* 複数種で解析する場合は複数種の例題にならい,Data_Geostatの種に関する列名をspp とする
Data_Geostat = data.frame( "spp"=DF[,"Sci"], "Year"=DF[,"Year"], "Catch_KG"=DF[,"Wt"], "AreaSwept_km2"=0.01, "Vessel"=0, "Lat"=DF[,"Lat"], "Lon"=DF[,"Long"] )
vast_workshop2020 ggvastのコードはpart2.R VASTを動かした時,Data_Geostatなどを保存していないとggvastは使えない * Thorsonのコードを使って解析している人は,pat1.Rを参考に修正する必要がある
require(devtools)
install_github("Yuki-Kanamori/ggvast")
map_cog()
get_cog()
でCOGを計算する必要がある
get_cog()
get_dens()
Save.RData
から各knotごとの推定値を抽出し,データフレームを作成する
map_dens()
get_dens()
でSave.RData
から推定値を抽出する必要がある
> 0データのみをプロットしたい場合には,> 0データのみのデータフレームを作成し関数にわたす
plot_index()
Table_for_SS3.csv
)とノミナル指標値を一つの図にプロットする.推定指標値が複数(つまりVASTの結果が複数)の場合も作図可能
Add the following code to your website.
For more information on customizing the embed code, read Embedding Snippets.