SDM_R_Packages: 物种分布建模用R包精选列表

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简介：
SDM_R_Packages提供了一览表式的资源，专门收录用于物种分布模型构建与分析的各类R语言软件包，助力生态学家和研究人员进行高效的数据处理与科学预测。为物种分布建模开发了许多R软件包，这些软件包大多数都位于CRAN上，并与其他12000个软件包混合在一起，因此很难找到它们。尽管CRAN任务视图可用于许多学科领域，但缺少有关物种分布建模的软件包列表。基于对CRAN和github的全面搜索，在这里列出了与物种分布建模相关的R软件包清单，希望该列表可以反映出这一活跃研究领域的最新进展。动物栖息地选择分析：用于多变量数据的多尺度空间分析工具。几种方法都使用了空间加权矩阵及其特征向量分解（Moran特征向量图，MEM）。 R中的澳大利亚生活地图集（ALA）数据和资源提供了各种工具，使生物多样性信息使用者能够查找、访问、组合及可视化有关澳大利亚动植物的数据；这些都可以从ALB4R软件包中获取。

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SDM_R_Packages: 物种分布建模用R包精选列表

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SDM_R_Packages提供了一览表式的资源，专门收录用于物种分布模型构建与分析的各类R语言软件包，助力生态学家和研究人员进行高效的数据处理与科学预测。为物种分布建模开发了许多R软件包，这些软件包大多数都位于CRAN上，并与其他12000个软件包混合在一起，因此很难找到它们。尽管CRAN任务视图可用于许多学科领域，但缺少有关物种分布建模的软件包列表。基于对CRAN和github的全面搜索，在这里列出了与物种分布建模相关的R软件包清单，希望该列表可以反映出这一活跃研究领域的最新进展。动物栖息地选择分析：用于多变量数据的多尺度空间分析工具。几种方法都使用了空间加权矩阵及其特征向量分解（Moran特征向量图，MEM）。 R中的澳大利亚生活地图集（ALA）数据和资源提供了各种工具，使生物多样性信息使用者能够查找、访问、组合及可视化有关澳大利亚动植物的数据；这些都可以从ALB4R软件包中获取。

SSDTools: R程序包用于拟合和展示物种敏感度分布(SSD)

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SSDTools是一款R语言开发的程序包，专门用于构建与展现物种敏感度分布模型（SSD），帮助生态学家评估化学物质对生物多样性的潜在威胁。 ssdtools 是一个 R 软件包，用于绘制和拟合物种敏感度分布（SSD）。 SSD 是一种累积概率分布，适用于不同物种的毒性浓度，如 Posthuma 等人所述 (2001)。 ssdtools 使用最大似然法来拟合各种分布类型，包括对数正态、伽马、对数逻辑、对数古姆贝尔、Gompertz 和 Weibull 分布。用户还可以提供自定义的分布模型。可以通过信息标准评估多个分布并进行平均分析，并通过参数自举方法生成危害浓度和比例的置信区间。安装要安装 ssdtools 的最新版本，请使用以下命令： ```R install.packages(ssdtools) ``` 如果您想安装最新的开发版，首先需要先安装 remotes 包，然后使用以下命令从 GitHub 安装： ```R remotes::install_github(bcgov/ssdtools) ``` 介绍 ssdtools 提供了包括硼在内的多种化学物质的数据集。通过加载 ssdtools 库可以访问这些数据集并进行分析。 ```R library(ssdtools) ```

物种分布的模型分析

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《物种分布的模型分析》一书聚焦于运用统计学和生态学原理构建预测模型，探讨影响生物种类地理分布的关键因素。物种分布模型教程及讲义，探讨生态位模型在R语言中的应用。

精选列车时刻表

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《精选列车时刻表》汇集了全国各地主要城市的火车运行时间信息，为旅客提供便捷、准确的出行参考。 [极品时刻表]是一款查询全国列车时刻表的单机版软件，无需网络支持，并具备以下特点： - 最新的数据：更新频率极高。 - 极快的速度：执行效率无与伦比。 - 专业的设计：专注且专业。 - 用户友好的交互界面：确保操作简便快捷。 - 紧凑的体积：仅需半张软盘的空间，携带方便。 - 绿色软件：不修改注册表，无需安装即可直接运行。

FDA发布的多种食物营养成分表

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该文档由美国食品药品监督管理局发布，包含各种常见食物的详细营养成分数据，为消费者提供科学饮食依据。 FDA提供了多种食物的营养成分表格，涵盖了近999种不同的营养成分信息，但这些数据并非来自FDA官网最新的版本。

最大熵模型在物种分布预测中的应用

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本研究探讨了最大熵模型在生态学领域的应用，特别聚焦于其如何有效预测物种地理分布。通过整合环境变量与已知物种存在点数据，该模型能够生成高精度的物种分布图，为生物多样性保护和生态系统管理提供关键信息。采用物种存在分布点的模型模拟出的物种分布更倾向于反映物种的潜在分布。

推荐：精选的MDX资源列表

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令人惊叹的堆栈：精选技术堆栈列表，适用于各种应用与功能

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本文章提供一系列精心挑选的技术堆栈组合，涵盖多种应用程序和功能需求，旨在帮助开发者高效构建项目。令人赞叹的堆栈用于构建不同应用程序和功能的技术堆栈。内容Awesome Stacks是社区策划的用于构建各种应用和技术功能的技术堆栈列表，并且它是开源项目。每个技术堆栈都包含名称、描述以及一些关键工具和技术的信息，同时（可选）链接到教程、入门指南或样板代码以简化开发过程。如果您认为某个特定堆栈适用于创建对象，请编辑相关文件并添加您的建议。这个网站由Gatsby和React构建，并通过从GitHub和StackShare API中提取数据来展示每个技术堆栈中的工具徽标和指标信息。该列表在README文件以及项目主页上都有详细的介绍，方便用户浏览与查找所需的技术堆栈资源。此外，react-testing-library是属于“测试框架”类别的一个工具。

PySDMs：用于生态物种分布模型（SDM）的Python对象类库

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PySDMs是一款专为构建和分析生态物种分布模型（SDMs）设计的Python工具包，提供丰富的对象类以支持数据处理、模型训练及结果评估。 PySDMs 是 Python 中用于生态物种分布模型（SDM）的面向对象类库。该软件包提供了一种地理分类包装布局方法来建模指标物种分布，并且使用了开源许可证。安装此软件包需要通过 PIP 安装程序脚本完成。此外，还提供了单元测试以确保代码质量与稳定性。 PySDMs 在 SDM 框架的建模部分完成了大部分核心工作，主要集中在插值功能上，将地理分类步骤封装在面向对象的方式中进行处理。然而，省略了预处理步骤的工作流程，因为这些步骤通常更容易使用 R 语言来完成（具体可以参考项目中的 Jupyter 笔记本示例）。 PySDMs 是为研究约书亚树和沙漠夜蜥蜴的气候变化影响而开发的工具。其中包含的主要功能是 `self.fit()` 方法，该方法利用 PyCaret 进行模型训练，并考虑基于树的方法、神经网络以及最佳子集选择软投票混合策略来提高预测准确性。需要一个具有分类目标变量的数据集和一些数字特征来进行建模过程。