SAMによる資源計算を実施する

Usage

sam(
  dat,
  last.catch.zero = FALSE,
  cpp.file.name = "sam2",
  tmb.run = FALSE,
  abund = c("B"),
  rec.age = 0,
  min.age = rep(0, length(abund)),
  max.age = rep(0, length(abund)),
  plus.group = TRUE,
  alpha = 1,
  b.est = FALSE,
  b.fix = rep(NA, length(abund)),
  varC = 0,
  varN = 0,
  varF = 0,
  varN.fix = NULL,
  est.method = "ml",
  SR = "BH",
  AR = 0,
  rho.mode = 2,
  q.init = NULL,
  sdFsta.init = NULL,
  sdLogN.init = NULL,
  sdLogObs.init = NULL,
  rho.init = NULL,
  a.init = NULL,
  b.init = NULL,
  ref.year = 1:5,
  bias.correct = TRUE,
  bias.correct.sd = FALSE,
  get.random.vcov = FALSE,
  silent = FALSE,
  remove.Fprocess.year = NULL,
  RW.Forder = 0,
  map.add = NULL,
  p0.list = NULL,
  scale = 1000,
  gamma = 10,
  sel.def = "max",
  use.index = NULL,
  upper = NULL,
  lower = NULL,
  index.key = NULL,
  index.b.key = NULL,
  b_random = FALSE,
  b_range = NULL,
  lambda = 0,
  FreeADFun = FALSE,
  add_random = NULL,
  lambda_Mesnil = 0,
  tmbdata = NULL,
  map = NULL,
  model_wm = c(FALSE, FALSE),
  w0_factor = c("none", "SSB")[1],
  weight_factor = c("none", "N_total")[1],
  family_w = c("lognormal", "gamma")[2],
  maturity_factor = c("none", "cohort_plus")[1],
  scale_number = 1000,
  weight_weight = NULL,
  maturity_weight = NULL,
  g_fix = NULL,
  CV_w_fix = NULL,
  w_link = "log",
  sep_omicron = TRUE,
  growth_regime = NULL,
  catch_prop = NULL,
  no_est = FALSE,
  getJointPrecision = FALSE,
  loopnum = 2,
  obj_overwrite = NULL,
  ignore.parm.uncertainty = FALSE
)

Arguments

dat: samに使用するdataでrvpaと同じフォーマットで利用可能
last.catch.zero: 最終年の漁獲量がない場合。デフォルトはFALSE（最終年の漁獲量が利用できて用いる）
cpp.file.name: 推定に用いるcppファイル。デフォルトは最新版の"sam2"
abund: Indexの種類。用いるIndexの長さのベクトル。"B": 資源量、"SSB"：親魚資源量、"N"：尾数、"Bs"：資源量×fleetごとの選択率、"Bf"：資源量×選択率．合計する年齢の幅についてはmin.ageとmax.age
rec.age: 加入年齢 (default: 0)
min.age: Indexの最低年齢 (frasyr::vpa()と同じで最小の年齢を0とする) 用いるIndexの長さのベクトル
max.age: Indexの最高年齢 (frasyr::vpa()と同じで最小の年齢を0とする) 用いるIndexの長さのベクトル
plus.group: プラスグループを考慮する（TRUE, デフォルト）、考慮しない（FALSE）
alpha: 最高年齢-1歳へのFに対する最高年齢のFの比
b.est: Indexと資源量の間の非線形関係を考慮しない（FALSE, デフォルト）、考慮する(TRUE)
b.fix: b.est=TRUEの場合、非線形パラメータbを推定するか（NA）、固定するか（固定する値） ??
varC: CAAの観測誤差
varN: ??
varF: ??
est.method: Index間の観測誤差sigmaをばらばらにするか（"ml"、デフォルト)、共通にするか（"ls")．frasyr::vpa()と同じ使い方．
SR: 再生産関係："RW"(Random walk), "BH", "RI", "HS", "Mesnil", or "Const"
AR: 再生産関係の残差の自己相関パラメータを推定する（１）、推定しない（0, デフォルト） ?? これでいい？
rho.mode: Fの多変量Random walkの非対角成分の相関係数のタイプ。１ならすべての年齢間で相関係数1, 0なら完全にランダム, 2は任意の年齢間で共通のrhoを推定、3は年齢i,jの相関を\(rho^|i-j|\)で推定
q.init: パラメータqの初期値。NULLの場合にはexp(-5)が用いられる。
sdFsta.init: Fのランダムウォークのσの初期値。NULLの場合（デフォルト）にはlog_sigma=-0.693147が用いられる。初期値を与える場合には、ノーマルスケールでの値を与える。
sdLogN.init: Nのプロセス誤差のσの初期値。NULLの場合（デフォルト）にはlog_sigma=0.35が用いられる（←コード上はこうなっているがこれで良い？）。初期値を与える場合には、ノーマルスケールでの値を与える。
sdLogObs.init: Indexの観察誤差の初期値。NULLの場合（デフォルト）にはlog_sigma=-0.356675が用いられる。初期値を与える場合には、ノーマルスケールでの値を与える。
rho.init: rhoの初期値。NULLの場合（デフォルト）には0が用いられる。
a.init: 再生産関係パラメータaの初期値。NULLの場合（デフォルト）、log_a=8 (SR="Const")またはlog_a=-4（SR="Const"以外）
b.init: 再生産関係パラメータbの初期値。NULLの場合（デフォルト）、log_b=7 (SR="HS", "Mesnil", "BHS") またはlog_b=-8（それ以外）
ref.year: 管理基準値を計算するときの参照年。最終年から何年分さかのぼるか。デフォルトは1:5（最新年からさかのぼって５年分）。
bias.correct: 固定効果パラメータ？？のバイアスを補正する（TRUE：デフォルト）、補正しない（FALSE）
bias.correct.sd: ランダム効果のSDパラメータ？？のバイアスを補正する（TRUE）、補正しない（FALSE：デフォルト）
get.random.vcov: ランダム効果の分散共分散行列を推定する（TRUE、時間かかります）、推定しない（FALSE：デフォルト）
silent: MakeADfunのときの標準出力あり（TRUE: デフォルト）、なし（FALSE）
scale: 資源量のスケーリングファクター。資源量はscaleで割った値となる
sel.def: 選択率の定義。"max"（デフォルト）の場合、最大年齢を１とする。
use.index: この仕様は設定ミスを引き起こしやすいので廃止しました。使用するIndexのみデータに入れてください
upper: 推定パラメータの上限値。固定効果の数のLengthを持つ必要あり。NULL（デフォルト）の場合Inf
lower: 推定パラメータの下限値。固定効果の数のLengthを持つ必要あり。NULL（デフォルト）の場合-Inf
index.key: Indexのsigmaの制約 ?? どうやって使う？？
index.b.key: Indexのbの制約 ?? どうやって使う？？
b_random: 再生産パラメータbをランダム効果として推定するかどうか??
b_range: 再生産パラメータbの値の範囲
lambda: ??
FreeADFun: TMB::FreeADFunを使う場合、TRUEにする。See ?TMB::FreeADFun.
lambda_Mesnil: SRを"Mesnil"にした場合のラムダの値??
model_wm: weightとmaturityの成長をモデリングするかどうか
scale_number: 尾数のスケーリングファクター。尾数はscaleで割った値となる
growth_regime
catch_prop: abund="Bs"のとき、対象とするfleetのcatch at ageの全体に対する比率.
no_est: 推定しない(TRUE)、パラメータ推定する（FALSE, デフォルト）
getJointPrecision: JointPrecision matrixを計算しない（FALSE, デフォルト）、計算する（TRUE)
loopnum: 最適化を繰り返す回数．デフォルトは2
varNfix: ??