数据集概述
本数据集为物种检测/非检测数据假阳性误差广义模型研究的配套数据S5，包含灰狐相对丰度估计与预测的实证案例数据及代码。涵盖元数据、矩阵数据、模型代码等7个文件，用于支持相关模型方法的验证与应用。
文件详解
- 数据文件（CSV格式，共5个）
- Zmatrix.csv：数值矩阵文件，包含多列连续型数值数据
- Data_FP.csv：含假阳性误差的物种检测数据，字段包括site（位点）、DF（检测频率）、Snow（降雪）、Edge（边缘）、Grassland（草地）、Cropland（农田）、EF（环境因子）、distance（距离）、Trail（路径）、Ndays（天数）、Ndets（检测次数）
- Vmatrix.csv：数值矩阵文件，具体字段未展示
- Data_No_FP.csv：无假阳性误差的物种检测数据，具体字段未展示
- Predict_Matrix.csv：预测矩阵文件，具体字段未展示
- 文档文件（DOCX格式，共1个）
- MetadataS5.docx：数据集元数据文档
- 代码文件（R格式，共1个）
- DataS5_Code.R：实证案例分析代码文件
数据来源
论文“Generalized model-based solutions to false positive error in species detection/non-detection data”
适用场景
- 物种丰度估计模型验证：用于测试广义模型在处理物种检测假阳性误差时的准确性
- 生态学数据分析：支持灰狐等物种相对丰度的预测研究
- 环境因子与物种分布关系研究：通过Data_FP.csv中的环境变量分析其对物种检测的影响
- 模型代码复用：基于DataS5_Code.R复现或扩展物种检测误差模型的分析流程
