starve

starve は、生態学調査の典型的なデータ形式である時空間点参照データを分析するための R パッケージです。

パッケージのインストール

次を使用してパッケージをインストールできます

 devtools :: install_github( " lawlerem/starve " , build_vignettes = TRUE )

インストールしたら、R を開いて実行することでパッケージのビネットを表示できます。

vignette( " starve-tour " , package = " starve " )

このビネットは、starve パッケージを操作するための詳細なリファレンスとして機能します。

パッケージの説明中にビネットの作成に問題がある場合は、システムに Pandoc がインストールされていることを確認してください。

設計の指針となる原則

シンプルなインターフェース

シンプルなインターフェイスにより、パッケージのユーザーは、データ分析のステップをコーディングする方法に費やすのではなく、データからの学習により多くの時間とエネルギーを費やすことができます。 starve パッケージは、その機能を 4 つの主要な関数でラップします。

• strv_prepare()モデル式と data.frame を受け取り、データを前処理してモデル オブジェクトを作成し、それが他の 3 つの関数で使用されます。
• strv_fit()モデル オブジェクトに対して最尤推定を実行し、パラメーター推定値と標準誤差を取得します。
• strv_predict()モデル オブジェクトを使用して、ユーザー定義の場所と時刻を予測します。
• strv_simulate()モデル オブジェクトから新しいデータセットをシミュレートします。

一部のユーザーに馴染みのないパッケージの側面の 1 つは、(とりわけ) モデル オブジェクトに使用される S4 クラスの使用です。ユーザーにとって、S4 クラスはリストと同様に機能しますが、 $記号を使用してリストの一部にアクセスする代わりに、関数を使用して S4 クラスの一部にアクセスします。たとえば、 strv_fit()の実行後にパラメータの推定値を表示するには、次のようにします。

parameters( x )

の代わりに

 x $ parameters

モデル オブジェクトを探索するための完全な詳細は、パッケージのビネットに記載されています。

空間データ形式のネイティブな使用

R には、豊富な空間および時空間データ エコシステムがあります。空間データの分析および時空間データの処理と分析に関する CRAN タスク ビューを参照してください。 starve パッケージは、sf パッケージで実装されている標準の「シンプル フィーチャ」空間データ形式を直接受け入れ、モデル予測のための stars パッケージの使用も統合します。これにより、ユーザーは時空間データの分析時に必要となるデータ ラングリング手順の多くをバイパスできるようになり、ワークフローが合理化されます。

計算効率

starve パッケージは、さまざまな手法を使用して分析の計算効率を高めますが、これが従来、時空間データの分析の主な制限要因となっていました。

• これは、C++ 言語、ラプラス近似、自動微分を組み合わせて混合効果モデルの周辺尤度を迅速に評価する TMB を使用して構築されています。
• パッケージに実装されたモデルは、最近傍ガウス プロセスを使用してデータの空間変動をモデル化します。これにより、単一の大きな共分散行列を反転するという計算コストのかかるタスクが、多数の小さな共分散行列を反転するという比較的安価なタスクに置き換えられます。
• このパッケージは、時空間構造と、条件付きガウス分布の分散が条件付きの値に依存しないという事実を利用して、ある年から次の年まで共分散計算をキャッシュします。