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pois.plot <- function(x, y=NULL, ...){ # x(種数など), y(環境傾度など) データフレームとして与えてもOK
if (is.null(y)){ y <- x[[2]]; x <- x[[1]] } # 引数が1つのデータフレームの場合はxとyに分割
pois <- glm(y ~ 1 + x, family = poisson(link = "log")) # ポワソン分布モデル
curve( exp(pois[[1]][1] + pois[[1]][2] * x), xlim=range(x), ...) # 推定した曲線を描画
points(x,y) # 散布図をプロット
summary(pois)
}
サンプルデータ
beta0 <- 4
beta1 <- -0.01
x <- seq(from = 0, to = 200, by = 2)
y <- exp(beta0 + beta1 * x)
sample <- rpois(length(y), lambda = y)
pois.plot(x,sample)
参考
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/mb-arc/arc026/01281.html
http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/72.html
http://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/15.pdf
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最終更新時間: 2009-12-01 22:42