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SSD工具集(ssdtools)是一个R程序包,用于拟合并绘制物种敏感度分布。

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简介:
ssdtools 是一个用于绘制和拟合种群敏感度分布(SSD)的 R 软件包。 SSD 是一种累积概率分布,特别适用于评估不同物种的毒性浓度,正如 Posthuma 等人于 2001 年所阐述的那样。 该软件包利用最大似然方法对各种分布进行拟合,其中包括对数正态分布、伽马分布、对数逻辑分布、对数古姆贝尔分布、Gompertz 曲线和 Weibull 分布。此外,用户也能灵活地提供自定义的发行版数据。为了实现多个分布的平均值,可以采用信息标准进行计算。通过参数自举法,该工具能够生成危害浓度及其置信区间的比例。要获取 ssdtools,首先需要安装最新版本:`install.packages(ssdtools)`。若需要安装最新的开发版本,则可以使用 `remotes` 包:`remotes::install_github(bcgov/ssdtools)`。值得一提的是,ssdtools 还提供了包含硼等多种化学物质的数据集。

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  • SSDTools: R和展示(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) ```
  • SDM_R_Packages: 建模R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。
  • 含多控图库软件
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    这款工控图库软件合集集成多种实用工具,为工程师提供便捷的设计和维护解决方案,是工业控制领域不可或缺的应用程序。 该工程图库小软件包含了一些在编写过程中可能需要用到的阀门、开关等形象化的图形元素,可以插入到Wincc、组态王等工程软件中,增强其人机界面的效果。
  • GGA的
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    这是一款专门针对GGA(平面图形生成算法)设计的高效绘图与数据分析软件工具,提供直观的界面和强大的功能,帮助用户轻松创建高质量图表,并进行深入的数据探索。 基于Nplot开源库,统计GGA定位语句中的解算状态、链路质量、可视卫星数以及水平和垂直误差,并附上源代码。
  • 享如何 SQL 判断否存在
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    本教程详细介绍了使用SQL查询语言判断一个集合是否为另一个集合子集的方法和技巧。通过实例解析IN、EXISTS等关键字的应用场景与操作步骤,帮助读者掌握高效的数据检索技术。 分享一种在SQL中比较一个集合是否存在于另一个集合中的方法,需要的朋友可以参考一下。
  • ShinySSDTools: SSDTools R的闪亮界面
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    ShinySSDTools 是基于SSDTools R包构建的一款用户友好型数据分析工具。它提供了一个交互式的闪亮界面,让用户能够更直观地访问和操作数据,简化了环境建模与预测的过程。 shinyssdtools 是一款用于拟合物种敏感度分布(SSD)的闪亮应用程序。 使用方法: 最新版本可以从在线资源获取。 安装开发版本并在本地部署的方法如下: # install.packages(devtools) devtools::install_github(bcgov/shinyssdtools) shinyssdtools::run_app() 特点: 除了提供图形用户界面作为软件包的核心功能外,shinyssdtools 还具有以下特性: - 双语(英语/法语)界面; - 生成 R 脚本以提高研究的可重复性; - 定制和下载图表。 更多信息可以在相关文档中找到。 在其他 SSD 软件包中查看 ssdtools 和 shinysddtools 的信息也可以参考相应资源。 如果您需要报告错误、提出问题或请求功能,请通过指定渠道提交您的反馈。
  • Sobol列采样在析中的应:变量与优化目标的阶全局评估
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    本文探讨了Sobol序列采样方法在敏感度分析领域的应用,特别关注于通过该技术实现变量和优化目标之间的有效拟合并进行精确的一阶全局敏感性评估。 在数据分析领域,敏感度分析是一项关键的技术手段,主要用于评估模型输出对于输入参数的依赖程度。通过这项技术可以识别出对模型结果影响最大的因素,并据此优化实验设计及改进模型结构,从而提升预测精度与可靠性。 本段落介绍了一种基于Sobol序列采样的敏感度分析方法,此方法因其高效性和广泛应用性而受到多个领域的青睐,包括工程、环境和经济等。该模型的构建首先从变量与优化目标之间的拟合开始。在这一阶段,研究者需要收集相关数据,并以表格形式输入至系统中;随后通过简单的修改即可生成图表,便于直观展示及进一步分析。 Sobol序列采样是一种基于准随机数列的方法,其特点是能够在较少样本的情况下更有效地覆盖参数空间,从而提高计算效率。这种技术特别适用于高维参数情况下的应用场合。 利用此方法进行的敏感度评估包括两个重要方面:一是单个输入变量对模型输出的一阶影响(即一阶敏感度);二是考虑所有变量交互作用的整体影响(即全局敏感度)。此外,皮尔逊相关系数也被用于衡量各输入参数与输出结果之间的线性关联程度。 综上所述,基于Sobol序列的敏感度分析工具不仅有助于深入理解模型内部运作机制,还能为优化和决策过程提供重要依据。通过这种方法的应用,在确保预测准确性的同时可以减少不必要的计算负担,并提高整体效率。
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    该R包提供了一套实现BIRCH(Clustering Using Representative Points)算法的工具,适用于大规模数据集的高效聚类分析。 BIRCH聚类R代码介绍了一个用于执行BIRCH集群的ar包。此程序包返回一个data.tree结构,并基于数据框进行聚类分析。关于如何使用功能,请注意,您需要为BIRCH集群函数提供4个输入: 数据(要进行分类的数据框),BranchingFactor(非叶节点允许的最大子级数量),LeafEntries(叶子节点允许的最大条目数或CF值)以及阈值(CF半径的上限)。值得注意的是,此BIRCH函数不具备规范化功能,如果需要,请在使用包之前对数据进行预处理。此外,该算法是顺序敏感性的,意味着相同的输入顺序会导致相同的结果输出。 返回的数据结构中包含10个定制字段:中心表示节点或集群的中心位置;CF代表树中的聚类特征(Cluster Feature)值;LN则指示此树中有多少叶节点,仅适用于顶级节点。
  • 使MATLAB幂律的图形- power-law: 幂律的Matlab代码
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    这段代码是为那些需要分析和展示数据中幂律分布特征的研究者设计的。通过使用MATLAB,用户可以轻松地对数据进行幂律分布拟合,并绘制相应的图形,以便更直观地理解数据特性。此工具包提供了一个简单而有效的方法来处理具有长尾特性的复杂数据集。 MATLAB中的`randht.m`函数用于生成符合幂律、指数、对数正态、拉伸指数或具有截止点的幂律分布的随机连续值。此文件包含了如何使用该功能的信息,用户可以在Matlab提示符下输入“helprandht”以获取更多信息。 另一个重要的代码是`plfit.m`,它用于拟合幂律分布,并实现了离散和连续的最大似然估计器来适应数据集中的幂律分布。此外,此函数还提供了一种基于拟合优度的方法来确定缩放区域的下限。使用信息也包含在文件中;用户可以在Matlab提示符下输入“helpplfit”以获取更多信息。 `plplot.m` 函数用于可视化拟合后的数据,在对数-对数坐标轴上绘制经验分布和拟合的幂律分布,以便更好地理解数据与模型之间的关系。该函数也是应多次请求而编写,用户可以在Matlab提示符下输入“helpplplot”以获取更多信息。 最后是`plvar.m` 函数用于估计由 `plfit` 找到的参数不确定性。这个非参数方法同时适用于连续和离散的情况,并且使用信息同样包含在文件中;用户可以在Matlab提示符下键入 “helpplva” 以获得更详细的说明。
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    本工具旨在提供一种简便的方法来合并两个Hex文件,适用于需要将多个代码段组合成单个可执行文件的用户。 常用的HEX合并软件可以轻松地将两个HEX文件合二为一,适用于需要包含bootloader的项目生成。这样就可以方便地将IAP和APP的生成物整合在一起,并且可以直接烧录到芯片中。