再生産関係の推定 — fit.SR • frasyr

3種類の再生産関係の推定を、最小二乗法か最小絶対値法で、さらに加入の残差の自己相関を考慮して行うことができる

fit.SR(
  SRdata,
  SR = "HS",
  method = "L2",
  AR = 1,
  hessian = FALSE,
  w = NULL,
  length = 20,
  max.ssb.pred = 1.3,
  p0 = NULL,
  out.AR = TRUE,
  bio_par = NULL,
  plus_group = TRUE,
  is_jitter = FALSE,
  HS_fix_b = NULL,
  gamma = 0.01,
  bias_correct = FALSE
)

Arguments

SRdata: get.SRdataで作成した再生産関係データ
SR: 再生産関係 ("HS": Hockey-stick, "BH": Beverton-Holt, "RI": Ricker, "Mesnil": Continuous HS)
method: 最適化法（"L2": 最小二乗法, "L1": 最小絶対値法）
AR: 自己相関を推定するか(1), しないか(0)
length: 初期値を決める際のgridの長さ
p0: optimで設定する初期値
out.AR: 自己相関係数を一度再生産関係を推定したのちに、外部から推定するか（1), 内部で推定するか(0)
bio_par: data.frame(waa=c(100,200,300),maa=c(0,1,1),M=c(0.3,0.3,0.3)) のような生物パラメータをあらわすデータフレーム。waaは資源量を計算するときのweight at age, maaはmaturity at age, Mは自然死亡係数。これを与えると、steepnessやR0も計算して返す
plus_group: hなどを計算するときに、プラスグループを考慮するか
HS_fix_b: SR=HSのとき、折れ点bを固定して計算したい時に値を代入。デフォルットはNULL。ただし、min(SSB)/100より小さい値は入れないこと。
gamma: SR="Mesnil"のときに使用するsmoothing parameter

Value

以下の要素からなるリスト

input: 使用した引数のリスト
pars: 推定されたパラメータ
opt: optimの結果オブジェクト
resid: 再生産関係から予測値からの加入量の残差
resid2: 自己相関のを推定したうえでの加入の残差（自己相関なしの時residと等しくなる)
loglik: 対数尤度
k: 推定したパラメータ数
AIC: AIC (out.AR=TRUEのときは自己相関推定前の結果)
AICc: AICc (out.AR=TRUEのときは自己相関推定前の結果)
BIC: BIC (out.AR=TRUEのときは自己相関推定前の結果)
AIC.ar: out.AR=TRUEのときにacf関数で得られた自己相関を推定しない場合(0)とする場合(1)のAICの差
pred: 予測された再生産関係
steepness: bio_parを与えたときに、steepness (h) やR0(漁獲がない場合の平均加入尾数), SB0(漁獲がない場合の平均親魚量)なども追加的に返す

Examples

if (FALSE) { # \dontrun{
data(res_vpa)
SRdata <- get.SRdata(res_vpa)
resSR <- fit.SR(SRdata, SR = c("HS","BH","RI")[1],
                method = c("L1","L2")[2], AR = 1,
                out.AR = TRUE)
resSR$pars

# When outputting steepness, create a bio_par object using derive_biopar function with the res_vpa object and the corresponding year as its argument, and put the bio_par object in the argument of fit.SR.
bio_par <- derive_biopar(res_obj=res_vpa,derive_year = 2010)
resSR <- fit.SR(SRdata, SR = c("HS","BH","RI")[1],
                method = c("L1","L2")[2], AR = 1,
                out.AR = TRUE,bio_par=bio_par)
resSR$pars
resSR$steepness
} # }