R 计算最小活动数（MNA）

我想知道是否有人能帮我计算出重新捕获数据的最小存活MNA数

MNA的计算公式为：

在时间t时捕获的实际个体数+在场的个体数，而不是 在时间t被抓获，但随后在1966年被抓获

我有二进制数据1用于捕获，0用于未捕获9个主要捕获周期，由101个个体的44个次要捕获周期组成。对于每个主捕获周期，我需要将次周期捕获数据压缩为0或1。这样，我可以计算每个主要捕获周期的MNA

非常感谢

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Tanya

这似乎浓缩了你的第二阶段数据。然而，请记住，已知动物6和10在第二个初级阶段仍然活着，即使当时没有检测到它们。此外，我们不知道动物5在第一个初级阶段还活着，因为它是在第一个初级阶段之后检测到的。。。除非你假设在初级阶段没有出生

在本例中，有三个主要时段和三个次要时段

我并没有试图估计最小存活人数，因为我不清楚你们关于地理和人口统计的假设。不过，希望下面的数据摘要会有所帮助

my.data <- as.data.frame(matrix(rbinom(10*9,1,0.2), nrow = 10, byrow=FALSE))
my.data

#   V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9
#1   0  0  0  0  0  0  0  1  1
#2   0  0  0  0  0  0  0  0  0
#3   0  0  0  0  0  0  0  0  0
#4   0  0  1  0  0  0  0  0  0
#5   0  0  0  0  0  1  0  1  1
#6   0  1  0  0  0  0  0  0  1
#7   1  1  1  0  0  0  0  0  0
#8   1  0  0  0  1  0  0  0  0
#9   0  0  0  0  1  0  1  1  1
#10  1  0  0  0  0  0  0  0  1

year.sums <- sapply(1:3, function(i)  apply(my.data[,(3*(i-1)+1):(3*(i-0))], 1, function(x) sum(x)) )
year.sums

#      [,1] [,2] [,3]
# [1,]    0    0    2
# [2,]    0    0    0
# [3,]    0    0    0
# [4,]    1    0    0
# [5,]    0    1    2
# [6,]    1    0    1
# [7,]    3    0    0
# [8,]    1    1    0
# [9,]    0    1    3
#[10,]    1    0    1

year.sums[year.sums>0] <- 1
year.sums

#      [,1] [,2] [,3]
# [1,]    0    0    1
# [2,]    0    0    0
# [3,]    0    0    0
# [4,]    1    0    0
# [5,]    0    1    1
# [6,]    1    0    1
# [7,]    1    0    0
# [8,]    1    1    0
# [9,]    0    1    1
#[10,]    1    0    1

您应该发布来自dputheadat，30的输出，其中'dat'是您的数据帧。另一种方法：tapplymy.data，1，tapply，rep1:3，each=3，sum>0+0