이것은 GPS를위한 데이터 관리 및 시각화 도구가있는 R 패키지의 저장소입니다. 관련 공간-시간 데이터를 시각화하고 분석 할 수있는 두 개의 반짝이는 앱이 포함되어 있습니다.
기능 사용에 대한 자세한 정보는 PDF 매뉴얼을 참조하십시오.
Animal Tracker 앱에는 데모 데이터가 포함되어 있습니다. 또는 ZIP 폴더에 자신의 .csv 또는 .txt 동물 데이터 파일을 편리하게 업로드하십시오. 파일이 업로드 된 후 앱이 잘못된 데이터 포인트를 필터링하는 옵션이 있습니다. Kalman 클러스터링 알고리즘으로 여과 매개 변수를 구성하고 선택적으로 클러스터를 구성 할 수 있습니다.
기본적으로 고도 조회는 업로드 된 데이터를 구문 분석하여 결정된 최대/최소 위도 및 경도에 의해 제한되지만 경계는 수동으로 수정 될 수 있습니다. 이 경계는 또한 여과 메뉴에서 Kalman 클러스터링에 영향을 미칩니다. 마찬가지로, 줌 레벨은 현재 맵 줌의 기본값을 기본이지만 1-14의 값으로 수동으로 변경할 수도 있습니다. 기울기와 측면을 포함하려면 확인란을 클릭하십시오.
드롭 다운 선택을 사용하여 사이트, 동물 또는 날짜 범위별로 필터링하십시오. 앱 기능은 선택에 따라 동적으로 업데이트되며 필터링 된 데이터는 다운로드로도 사용할 수 있습니다.
또한 동물 추적기는 동물 데이터에서 지형을 시각화 할 수 있습니다. 포인트와 히트 맵보기 사이를 전환하거나 둘 다 오버레이. 직사각형을 그려 특정 영역을 선택하십시오.
동물 추적기는 또한 동물의 행동을 시각화하고 비교합니다. 플롯에는 동물에 의한 시간에 따른 고도 및 동물에 의한 샘플의 지점 수와 동물에 의한 여행 속도 및 위치별로 소비 된 총 시간이 포함됩니다 (표시되지 않음).
이 앱에는 시각화를 보완하기위한 통계 요약 유틸리티가 제공됩니다. 고도, GPS 측정 간의 시차, 코스, GPS 측정, 거리 및 요약 속도 간의 차이 차이를 선택하십시오. 그런 다음 샘플 크기, 평균, 중앙, 표준 편차, 분산, 최소값, 최대 값, 범위, 사 분위 범위, 첫 사 분위수 및 세 번째 사 분위수 통계에서 선택하십시오.
유효성 검사 앱과 두 개의 데이터 세트를 나란히 비교하고 시각화하십시오. 포함 된 데모 데이터 세트로 앱을 사용해 보거나 자신의 .csv 파일을 업로드하십시오 (.txt는 아직 지원되지 않음).
이상치 감지도 적용 할 수 있습니다. 우리는 현재 Iglewicz and Hoaglin (1993)에 따라 수정 된 Z- 점수 분류를 지원합니다.
또한, 앱의 이상치 감지의 플래그가 지정된 데이터에 대한 요약 통계 또는 업로드 전에 이미 데이터에 적용된 메소드에 대한 요약 통계가 제공됩니다.
이 앱은 Rstudio (또는 Basic R Console)를 통해 설치하고 실행할 수 있습니다.
동물 추적기를 설치하기 전에 DevTools 패키지를 설치하고로드했는지 확인하십시오.
install.packages("devtools")
library(devtools)
다음을 실행하여 AnimalTracker를 설치하고로드하십시오.
install_github("mathedjoe/animaltracker")
library(animaltracker)
다음을 실행하여 Core Shiny 앱을 시작하십시오.
run_shiny_animaltracker()
다음을 실행하여 유효성 검사 반짝이는 앱을 시작하십시오.
run_validation_app()
[email protected]로 이메일을 보내십시오.
