我是Rmark的新手，过去几周一直在探索论坛和手册，试图使代码适应我的需求，但收效甚微。
我正在Rmark中使用已知的命运模型来尝试将植被协变量（在1到70天的过程中）与个体的生存率关联（我很好奇某些植被特征是否会影响生存率）。
目前，我的数据设置如下（我显示的是一个非常简写的形式，实际数据有70行，每个人一行-并且包含更多列用于其他协变量。
ch表示已知的命运字符串。与70天的期限有关，它的长度为140个字符（格式：观察，命运）。 g.1，f.1，s.1是我的协变量，其中字母（即“ g”）代表变量，而＃（即1）代表变量的时间（天＃）。因此，g.1代表第一天的草，f.2代表第二天的草，以此类推。这些列从g.1，f.1，s.1一直到g.70，f.70，s。 70从阅读论坛来看，这似乎是格式化它的最佳方法，因为每个人都需要它自己的内容。
有些人在整个70天内都具有值，但是，大多数人只有头几天的数据，因为他们无法生存很长时间（我们仅在个人还活着的情况下才记录数据）。因此，如果一个人仅存活了3天，我将获得g.1，f.1，s.1到g.3，f.3，s.3的值，但是g.4，f.4，s。从4到g.70，f.70，s.70都将包含NA（我确信这将是一个问题，因为我必须删除NA才能运行与非时变协变量相关的生存模型）。
我已经成功地为非随时间变化的协变量（即权重）运行了生存模型，但是我不确定如何通过时间问题解决这一植被问题。我有标准的已知命运Rmark代码（例如“ blackduck”示例）
library(RMark)
f.processed=process.data(df,model="Known")
f.ddl=make.design.data(f.processed)
run.fdata=function()
{
Example model: S.time = list(formula=~time)
****Need to know how to format model for veg data over time***
model.list=create.model.list("Known")
f.results=mark.wrapper(model.list,data=f.processed,ddl=f.ddl,
invisible=FALSE,threads=2)
return(f.results)
}
f.results=run.fdata()
f.results
出于我的目的，所有小鹿都在同一天（即1）开始，但在不同天（取决于它们是否存活）结束，最长不超过70天。我知道[i]是错误的，但我想测试以下模型：
S.grass = list(formula=~g.[i])
S.forb = list(formula=~f.[i])
S.grass.plus.forb = list(formula=g.[i] + f.[i])
将显示草，草，草+草等与生存的关系。也许如果一个人拥有更多的草，他们就更有可能生存。抑或Forb的增加意味着生存的减少（沿着这种思路的事情）。
我将不胜感激，对您寻求帮助的任何建议或什至建议。我已经下载了一些Rmark手册/帮助指南，但仍然无法弄清。
谢谢您的帮助！ -Grad学生在监视器上扑着头