如何解决“无法直接反向转换长度大于1的unmarkedEstimate”错误？

Question

我正在根据模型的估计值（hn.l.s）绘制真实比例下密度关系的线图。但是我一直坚持将其反向转换为实际规模。我是否正确进行反向转换，还是应该直接使用plot（）？

我已经尝试过backTransform（hn.l.s，type =“ state”）而不是“ det”，但是都行不通。

dist<-seq(0,60,15)
obs<-as.matrix(dat[,1:4])
site_covs<-data.frame(shrub=dat[,c("d.shrub")],light=dat[,c("light")])
umf<-unmarkedFrameDS(y=obs,siteCovs=site_covs,dist.breaks=c(dist),survey="point",unitsIn="m")
hn.1.s<-distsamp(~1~shrub,umf,keyfun="halfnorm",output="density",unitsOut="ha")
pred.hn.l.s<-predict(hn.l.s,"state",se.fit=TRUE)
backTransform(hn.l.s, type="det")

。local（obj，...）中的错误：无法直接反向转换长度> 1的未标记的估算值。]

我原本希望从中获得检测估计：

backTransform(hn.l.s, type="det") 
哪个会给我一个电话号码：

sigma<-[the number]
然后，我将估算出正常值的一半：

hn.l.s@estimates
并得到：

b<-exp([a diff number])
然后计算：

p.hn.l.s<-1-exp(-(dist/sigma)^-b)
并获得了一个阴谋：

plot(dist,p.hn.l.s,type="l",xlim=c(0,60), ylim=c(0,1), xlab="Distance", ylab="Detection probability")

我正在根据模型的估计值（hn.l.s）绘制真实比例下密度关系的线图。但是我一直坚持将其反向转换为实际规模。我在...

Answer 1

没有可重现的示例，我无法为您提供准确的答案，但是基本上，只有在没有协变量的情况下，才能使用backTransform。如果存在ARE协变量，则需要指定进行逆变换的协变量值。您可以使用linearComb功能执行此操作（请参阅未标记的手册here）。然后，您可以在backTransform函数的结果上使用linearComb。