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\newcommand{\labelPL}[1]{\label{page:#1}\linelabel{line:#1}} % \labelPL{hoge}でラベル付け
\newcommand{\refPL}[1]{P\pageref{page:#1}L\ref{line:#1}} % \refPL{hoge}で,P5L29と出力する
結局のところ,植生調査の被度は定量的っぽいけど,厳密な意味での定量的な情報ではないのが問題だというところか.厳密な意味での定量性を求めるのならば,調査枠内に小さな副調査枠をたくさん(百分率であれば,10*10で100個の調査枠)設置すべきで,そうでなければ調査枠全体を有無データにすべきというところか.また,階級値の被度は多項logistic回帰(Rのlibrary(nnet)のmultinom()関数)をするべきということのよう.
多項logistic回帰の参考ページ
http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/NeuralNetwork.html
http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/log/2007/0721.html#04
fukai <- function(t,u) 0.81*t+0.01*u*(0.99*t-14.3)+46.3 # 不快指数の関数
fukai(t=24.0, u=85)
t <- seq(from=25, to=30, by=0.1) # 気温
u <- seq(from=50, to=100, by=1) # 湿度
f <- outer(t, u, fukai) # 不快指数
image(t, u, f)
contour(t, u, round(f,1))
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最終更新時間: 2009-12-01 22:42