我正试图计算虚构蜥蜴种群数量的灭绝概率。为此,我在30年的时间内运行100次模拟的for循环,并看到每次模拟灭绝的可能性。在我的100次模拟结束时,我需要绘制一个直方图,描绘30年间隔结束时的最终人口规模。我认为绘制直方图的最简单方法是创建一个不同的向量,并将每个模拟的最终种群大小存储到此向量中(pop
)。但是,我不知道如何为此编码,并且没有在线找到我的困境答案。
我使用以下代码:
tmax <- 31
runmax <- 100
Year <- 0:(tmax-1)
N <- numeric(tmax) %vector for the population size
N <- N + 1
epsilon <- numeric(tmax)
rmax <- 0.87992 %maximum growth rate (a value previously calculated)
K <- 34.64252 %carrying capacity (a value previously calculated)
N[1] <- K
extinct <- 0
for(t in 2:tmax){
sdr <- 0.9469428
epsilon[t-1] <- rnorm(1,0,sdr) %this takes into account the random population stochasticity (random chance a population will go extinct)
N[t] <- exp(rmax*(1-(N[t-1]/K))+epsilon[t-1])*N[t-1]
if(N[t] < 1.0) {
N[t] <- 0.0;break
}
pop=numeric(runmax)
pop[1]=N[30]
}
extinct <- extinct + ifelse(N[tmax]<=1,1,0)
plot(Year,N,type='l',ylim=c(0,200))
for(i in 1:runmax){
N <- numeric(tmax)
N <- N+1
N[1] <- K
for(t in 2:tmax){
sdr <- 0.9469428
epsilon[t-1] <- rnorm(1,0,sdr)
N[t] <- exp(rmax*(1-(N[t-1]/K))+epsilon[t-1])*N[t-1]
if(N[t] < 1.0) {
N[t] <- 0.0
break
}
for(w in 2:runmax){
pop[w]<- N[30]
}
}
extinct <- extinct + ifelse(N[tmax]<=1,1,0)
lines(Year,N,col=i)
}
因此,在上面的代码中,pop
是我将人口存储在N[30]
的向量。然后想法使用hist(pop)
绘制直方图。
提前致谢!
答案 0 :(得分:1)
你可以用这样的矩阵得到结果:
pop=matrix(rep(0,runmax*tmax),ncol=tmax)
for(i in 1:runmax){
N <- numeric(tmax)
N <- N+1 # this can be removed
N[1] <- K
for(t in 2:tmax){
sdr <- 0.9469428 # this could be placed outside the loops
epsilon[t-1] <- rnorm(1,0,sdr)
N[t] <- exp(rmax*(1-(N[t-1]/K))+epsilon[t-1])*N[t-1]
if(N[t] < 1.0) {N[t] <- 0.0}
pop[i,t]=N[t]
if(N[t] ==0) {break}
}
extinct <- extinct + ifelse(N[tmax]<=1,1,0)
lines(Year,N,col=i)
}
hist(pop[,tmax]) #simulation results for tmax