fit.SRregime: レジーム分けを考慮した再生産関係の推定

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fit.SRregimeR Documentation

レジーム分けを考慮した再生産関係の推定

Description

レジームシフトが生じた年やレジームであるパラメータが共通する場合やレジームのパターンがA->B->CなのかA->B->Aなのか等が検討できる

Usage

fit.SRregime(
  SRdata,
  SR = "HS",
  method = "L2",
  regime.year = NULL,
  regime.key = 0:length(regime.year),
  regime.par = c("a", "b", "sd"),
  use.fit.SR = TRUE,
  length = 10,
  p0 = NULL,
  w = NULL,
  max.ssb.pred = 1.3,
  hessian = FALSE,
  bio_par = NULL,
  plus_group = TRUE,
  gamma = 0.001
)

Arguments

SRdata

get.SRdataで作成した再生産関係データ

SR

再生産関係 ("HS": Hockey-stick, "BH": Beverton-Holt, "RI": Ricker)

method

最適化法("L2": 最小二乗法, "L1": 最小絶対値法)

regime.year

レジームが変わる年

regime.key

レジームのパターンを表す(0:2だとA->B->Cで、c(0,1,0)だとA->B->Aのようなパターンとなる)

regime.par

レジームによって変化するパラメータ(c("a","b","sd")の中から選ぶ)

length

初期値を決める際のgridの長さ

p0

optimで設定する初期値

bio_par

data.frame(waa=c(100,200,300),maa=c(0,1,1),M=c(0.3,0.3,0.3)) のような生物パラメータをあらわすデータフレーム。waaは資源量を計算するときのweight at age, maaはmaturity at age, Mは自然死亡係数。これを与えると、steepnessやR0も計算して返す

plus_group

hなどを計算するときに、プラスグループを考慮するか

gamma

SR="Mesnil"のときに使用するsmoothing parameter

Value

以下の要素からなるリスト

input

使用した引数のリスト

pars

推定されたパラメータ

opt

optimの結果オブジェクト

resid

再生産関係から予測値からの加入量の残差

loglik

対数尤度

k

推定したパラメータ数

AIC

AIC

AICc

AICc

BIC

BIC

regime_pars

レジームごとの推定パラメータ

regime_resid

レジームごとの残差

pred

レジームごとの各親魚量に対する加入量の予測値

pred_to_obs

観測値に対する予測値

summary_tbl

観測値と予測値を合わせた表

steepness

bio_parを与えたときに、steepness (h) やR0(漁獲がない場合の平均加入尾数), SB0(漁獲がない場合の平均親魚量)なども追加的に返す

Examples

## Not run: 
data(res_vpa)
SRdata <- get.SRdata(res_vpa)
resSRregime <- fit.SRregime(SRdata, SR="HS", method="L2",
                            regime.year=c(1995,2005), regime.key=c(0,1,0),
                            regime.par = c("a","b","sd")[2:3])
resSRregime$regime_pars

## End(Not run)

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