# Single Species, Multi Season Occupancy analyais
# Northern Spotted Owl (Strix occidentalis caurina) in California.
# s=55 sites visited up to K=5 times per season between 1997 and 2001 (Y=5).
# Detection probabilities relatively constant within years, but likely different among years.
# 2018-08-15 Code contributed by Carl James Schwarz (cschwarz.stat.sfu.cs@gmail.com)
# RPresence package
library(readxl)
library(RPresence)
library(ggplot2)
# Get the RPResence additional functions
source(file.path("..","..","..","AdditionalFunctions","Rpresence.additional.functions.R"))
# get the data read in
# Data for detections should be a data frame with rows corresponding to sites
# and columns to visits.
# The usual 1=detected; 0=not detected; NA=not visited is used.
input.history <- read.csv(file.path("..","NSO.csv"), header=FALSE, skip=2, na.strings="-")
input.history$V1 <- NULL # drop the site number
# do some basic checks on your data
# e.g. check number of sites; number of visits etc
nrow(input.history)
## [1] 55
ncol(input.history)
## [1] 40
range(input.history, na.rm=TRUE)
## [1] 0 1
sum(is.na(input.history))
## [1] 752
# Five years with 8 visits. Don't need same number of visits/season
Nvisits.per.season <- rep(8,5) # five years with 8 visits. Don't need same number of visits/season
# Create the *.pao file
nso.pao <- RPresence::createPao(input.history,
nsurveyseason=Nvisits.per.season,
title='NSO SSMS')
nso.pao
## $nunits
## [1] 55
##
## $nsurveys
## [1] 40
##
## $nseasons
## [1] 5
##
## $nmethods
## [1] 1
##
## $det.data
## V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20 V21
## 1 0 1 1 1 NA NA NA NA 0 1 0 NA NA NA NA NA 1 1 NA NA
## 2 0 0 NA NA NA NA NA NA 0 0 0 NA NA NA NA NA 0 0 0 NA
## 3 1 0 0 0 1 1 1 NA 0 1 0 0 NA NA NA NA 0 0 0 1
## 4 1 1 1 NA NA NA NA NA 1 0 NA NA NA NA NA NA 0 1 1 NA
## 5 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0
## 6 1 NA NA NA NA NA NA NA 0 0 0 1 1 1 NA NA 0 1 1 1
## 7 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0
## 8 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 9 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0
## 10 1 1 1 NA NA NA NA NA 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0
## 11 1 1 1 NA NA NA NA NA 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 NA NA
## 12 0 0 0 0 1 NA NA NA 1 1 0 0 0 0 1 NA 0 0 1 1
## 13 0 1 1 NA NA NA NA NA 0 0 1 1 1 NA NA NA 0 0 NA NA
## 14 1 1 NA NA NA NA NA NA 0 1 0 0 0 NA NA NA 0 0 0 1
## 15 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 NA
## 16 1 0 0 0 NA NA NA NA 0 0 1 1 1 NA NA NA 0 0 0 0
## 17 0 1 1 NA NA NA NA NA 0 1 1 1 1 1 NA NA 0 0 0 0
## 18 0 0 0 0 0 NA NA NA 0 0 0 0 NA NA NA NA 0 0 0 0
## 19 0 0 0 0 1 NA NA NA 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0
## 20 0 0 0 0 1 1 NA NA 0 1 1 1 1 NA NA NA 1 0 NA NA
## 21 0 0 0 1 0 1 NA NA 1 1 1 NA NA NA NA NA 1 1 1 1
## 22 1 1 NA NA NA NA NA NA 0 1 0 1 0 1 NA NA 1 0 0 1
## 23 1 1 1 1 1 0 NA NA 0 1 0 1 NA NA NA NA 1 1 1 NA
## 24 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 25 0 0 0 0 0 NA NA NA 0 0 0 NA NA NA NA NA 0 0 0 0
## 26 0 1 NA NA NA NA NA NA 0 1 1 NA NA NA NA NA 0 1 0 0
## 27 0 1 0 0 0 0 0 NA 1 1 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0
## 28 0 0 0 0 0 NA NA NA 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0
## 29 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 NA NA NA NA NA NA 0 0 0 0
## 30 0 0 1 1 1 1 1 NA 1 0 NA NA NA NA NA NA 1 0 1 1
## 31 1 1 0 NA NA NA NA NA 0 0 0 0 0 NA NA NA 0 0 0 0
## 32 0 0 0 NA NA NA NA NA 0 0 0 0 0 NA NA NA 0 0 0 0
## 33 0 1 0 0 0 0 NA NA 0 0 1 NA NA NA NA NA 0 1 NA NA
## 34 0 1 1 1 1 1 NA NA 1 1 1 NA NA NA NA NA 0 0 0 0
## 35 0 0 0 1 1 1 NA NA 1 1 1 1 0 NA NA NA 0 1 0 0
## 36 0 0 0 0 0 NA NA NA 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0
## 37 0 1 1 NA NA NA NA NA 0 0 1 NA NA NA NA NA 0 0 0 0
## 38 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0
## 39 0 1 1 1 1 NA NA NA 0 0 0 0 0 0 1 NA 1 0 1 1
## 40 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 NA NA NA NA NA 0 0 0 0
## 41 0 0 1 1 1 NA NA NA 0 0 0 1 0 NA NA NA 0 0 0 0
## 42 0 0 0 0 NA NA NA NA 0 0 0 0 0 NA NA NA 0 0 0 NA
## 43 0 0 1 1 0 1 1 NA 0 0 0 1 1 1 NA NA 0 1 0 0
## 44 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 NA NA NA 0 0 1 0
## 45 1 1 1 1 1 1 NA NA 0 0 1 NA NA NA NA NA 0 0 0 0
## 46 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0
## 47 0 0 1 0 1 1 NA NA 1 0 1 0 0 0 0 NA 0 0 0 0
## 48 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0
## 49 0 NA NA NA NA NA NA NA 0 0 NA NA NA NA NA NA 0 0 0 0
## 50 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 51 0 0 0 0 0 NA NA NA 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0
## 52 0 NA NA NA NA NA NA NA 1 1 1 1 1 1 1 NA 1 0 0 NA
## 53 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0 0 NA NA NA 0 0 0 0
## 54 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0
## 55 1 0 1 NA NA NA NA NA 1 1 1 NA NA NA NA NA 0 1 0 NA
## V22 V23 V24 V25 V26 V27 V28 V29 V30 V31 V32 V33 V34 V35 V36 V37 V38 V39
## 1 NA NA NA NA 0 1 1 NA NA NA NA NA 0 1 0 1 NA NA
## 2 NA NA NA NA 0 0 0 1 1 0 NA NA 0 0 1 1 NA NA
## 3 NA NA NA NA 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0 0 NA
## 4 NA NA NA NA 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1
## 5 0 0 NA NA 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 1 1 1 NA NA
## 6 NA NA NA NA 0 1 1 1 1 NA NA NA 0 1 1 1 1 1
## 7 0 0 NA NA 0 0 0 0 0 NA NA NA 0 0 0 0 0 0
## 8 1 NA NA NA 1 0 1 1 1 NA NA NA 0 0 0 0 0 0
## 9 0 0 NA NA 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0 NA NA
## 10 0 NA NA NA 1 1 0 1 NA NA NA NA 1 1 1 1 1 1
## 11 NA NA NA NA 1 0 0 NA NA NA NA NA 0 0 0 0 1 1
## 12 NA NA NA NA 0 0 1 0 1 1 1 NA 1 1 0 1 0 NA
## 13 NA NA NA NA 1 0 1 NA NA NA NA NA 1 1 1 1 NA NA
## 14 1 1 NA NA 1 0 1 0 NA NA NA NA 0 1 0 0 0 0
## 15 NA NA NA NA 0 0 0 1 1 1 NA NA 0 0 0 1 1 1
## 16 0 0 0 NA 0 0 0 0 0 NA NA NA 0 1 1 NA NA NA
## 17 0 0 NA NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 18 0 0 NA NA 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0 0 NA
## 19 0 NA NA NA 0 0 0 0 0 NA NA NA 0 0 0 0 0 0
## 20 NA NA NA NA 1 1 NA NA NA NA NA NA 1 1 1 1 NA NA
## 21 1 1 0 0 0 0 0 0 0 NA NA NA 0 0 0 0 0 0
## 22 0 1 1 NA 0 1 1 1 NA NA NA NA 0 0 1 1 1 NA
## 23 NA NA NA NA 1 1 NA NA NA NA NA NA 1 1 1 NA NA NA
## 24 0 NA NA NA 0 0 0 0 0 NA NA NA 0 0 0 0 0 NA
## 25 0 NA NA NA 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0 0 0
## 26 NA NA NA NA 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 1 1 1 1 1
## 27 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0 0 0
## 28 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1
## 29 0 NA NA NA 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0 0 0
## 30 1 1 NA NA 1 1 0 NA NA NA NA NA 0 0 0 0 1 1
## 31 0 NA NA NA 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0 0 0
## 32 0 NA NA NA 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0 0 NA
## 33 NA NA NA NA 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0 0 0
## 34 1 1 NA NA 1 1 1 1 NA NA NA NA 0 0 1 1 NA NA
## 35 1 NA NA NA 1 0 0 1 0 NA NA NA 0 0 0 0 1 1
## 36 1 NA NA NA 0 0 0 0 1 NA NA NA 0 0 0 0 0 NA
## 37 0 0 1 1 0 0 0 1 1 NA NA NA 0 0 0 0 1 1
## 38 0 0 0 NA 0 0 0 0 0 NA NA NA 0 0 0 0 0 0
## 39 NA NA NA NA 1 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0 0 1
## 40 0 1 0 NA 1 1 0 NA NA NA NA NA 0 0 1 0 0 NA
## 41 0 0 0 NA 0 1 1 0 NA NA NA NA 1 1 0 0 NA NA
## 42 NA NA NA NA 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 43 0 NA NA NA 0 0 0 0 NA NA NA NA 0 0 0 0 0 0
## 44 NA NA NA NA 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1
## 45 0 NA NA NA 0 0 0 0 0 NA NA NA 0 0 0 0 0 0
## 46 0 0 0 NA 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1
## 47 1 0 0 NA 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1
## 48 0 0 NA NA 0 0 1 1 NA NA NA NA 0 0 1 1 NA NA
## 49 1 1 0 1 0 0 0 0 0 NA NA NA 0 0 0 0 0 NA
## 50 0 0 NA NA 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0 0 0
## 51 0 0 NA NA 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0 0 NA
## 52 NA NA NA NA 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1
## 53 0 0 NA NA 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0
## 54 0 0 NA NA 0 0 1 1 0 NA NA NA 0 0 0 1 1 NA
## 55 NA NA NA NA 1 0 NA NA NA NA NA NA 0 0 0 0 0 NA
## V40 V41
## 1 NA NA
## 2 NA NA
## 3 NA NA
## 4 NA NA
## 5 NA NA
## 6 NA NA
## 7 NA NA
## 8 NA NA
## 9 NA NA
## 10 NA NA
## 11 NA NA
## 12 NA NA
## 13 NA NA
## 14 NA NA
## 15 NA NA
## 16 NA NA
## 17 0 0
## 18 NA NA
## 19 NA NA
## 20 NA NA
## 21 NA NA
## 22 NA NA
## 23 NA NA
## 24 NA NA
## 25 NA NA
## 26 1 1
## 27 NA NA
## 28 1 NA
## 29 NA NA
## 30 0 1
## 31 NA NA
## 32 NA NA
## 33 0 0
## 34 NA NA
## 35 NA NA
## 36 NA NA
## 37 NA NA
## 38 0 NA
## 39 NA NA
## 40 NA NA
## 41 NA NA
## 42 0 NA
## 43 NA NA
## 44 1 NA
## 45 NA NA
## 46 1 1
## 47 1 NA
## 48 NA NA
## 49 NA NA
## 50 NA NA
## 51 NA NA
## 52 0 1
## 53 0 1
## 54 NA NA
## 55 NA NA
##
## $nunitcov
## [1] 1
##
## $unitcov
## TEMP
## 1 1
## 2 2
## 3 3
## 4 4
## 5 5
## 6 6
## 7 7
## 8 8
## 9 9
## 10 10
## 11 11
## 12 12
## 13 13
## 14 14
## 15 15
## 16 16
## 17 17
## 18 18
## 19 19
## 20 20
## 21 21
## 22 22
## 23 23
## 24 24
## 25 25
## 26 26
## 27 27
## 28 28
## 29 29
## 30 30
## 31 31
## 32 32
## 33 33
## 34 34
## 35 35
## 36 36
## 37 37
## 38 38
## 39 39
## 40 40
## 41 41
## 42 42
## 43 43
## 44 44
## 45 45
## 46 46
## 47 47
## 48 48
## 49 49
## 50 50
## 51 51
## 52 52
## 53 53
## 54 54
## 55 55
##
## $nsurvcov
## [1] 1
##
## $survcov
## SURVEY
## 1 1
## 2 1
## 3 1
## 4 1
## 5 1
## 6 1
## 7 1
## 8 1
## 9 1
## 10 1
## 11 1
## 12 1
## 13 1
## 14 1
## 15 1
## 16 1
## 17 1
## 18 1
## 19 1
## 20 1
## 21 1
## 22 1
## 23 1
## 24 1
## 25 1
## 26 1
## 27 1
## 28 1
## 29 1
## 30 1
## 31 1
## 32 1
## 33 1
## 34 1
## 35 1
## 36 1
## 37 1
## 38 1
## 39 1
## 40 1
## 41 1
## 42 1
## 43 1
## 44 1
## 45 1
## 46 1
## 47 1
## 48 1
## 49 1
## 50 1
## 51 1
## 52 1
## 53 1
## 54 1
## 55 1
## 56 2
## 57 2
## 58 2
## 59 2
## 60 2
## 61 2
## 62 2
## 63 2
## 64 2
## 65 2
## 66 2
## 67 2
## 68 2
## 69 2
## 70 2
## 71 2
## 72 2
## 73 2
## 74 2
## 75 2
## 76 2
## 77 2
## 78 2
## 79 2
## 80 2
## 81 2
## 82 2
## 83 2
## 84 2
## 85 2
## 86 2
## 87 2
## 88 2
## 89 2
## 90 2
## 91 2
## 92 2
## 93 2
## 94 2
## 95 2
## 96 2
## 97 2
## 98 2
## 99 2
## 100 2
## 101 2
## 102 2
## 103 2
## 104 2
## 105 2
## 106 2
## 107 2
## 108 2
## 109 2
## 110 2
## 111 3
## 112 3
## 113 3
## 114 3
## 115 3
## 116 3
## 117 3
## 118 3
## 119 3
## 120 3
## 121 3
## 122 3
## 123 3
## 124 3
## 125 3
## 126 3
## 127 3
## 128 3
## 129 3
## 130 3
## 131 3
## 132 3
## 133 3
## 134 3
## 135 3
## 136 3
## 137 3
## 138 3
## 139 3
## 140 3
## 141 3
## 142 3
## 143 3
## 144 3
## 145 3
## 146 3
## 147 3
## 148 3
## 149 3
## 150 3
## 151 3
## 152 3
## 153 3
## 154 3
## 155 3
## 156 3
## 157 3
## 158 3
## 159 3
## 160 3
## 161 3
## 162 3
## 163 3
## 164 3
## 165 3
## 166 4
## 167 4
## 168 4
## 169 4
## 170 4
## 171 4
## 172 4
## 173 4
## 174 4
## 175 4
## 176 4
## 177 4
## 178 4
## 179 4
## 180 4
## 181 4
## 182 4
## 183 4
## 184 4
## 185 4
## 186 4
## 187 4
## 188 4
## 189 4
## 190 4
## 191 4
## 192 4
## 193 4
## 194 4
## 195 4
## 196 4
## 197 4
## 198 4
## 199 4
## 200 4
## 201 4
## 202 4
## 203 4
## 204 4
## 205 4
## 206 4
## 207 4
## 208 4
## 209 4
## 210 4
## 211 4
## 212 4
## 213 4
## 214 4
## 215 4
## 216 4
## 217 4
## 218 4
## 219 4
## 220 4
## 221 5
## 222 5
## 223 5
## 224 5
## 225 5
## 226 5
## 227 5
## 228 5
## 229 5
## 230 5
## 231 5
## 232 5
## 233 5
## 234 5
## 235 5
## 236 5
## 237 5
## 238 5
## 239 5
## 240 5
## 241 5
## 242 5
## 243 5
## 244 5
## 245 5
## 246 5
## 247 5
## 248 5
## 249 5
## 250 5
## 251 5
## 252 5
## 253 5
## 254 5
## 255 5
## 256 5
## 257 5
## 258 5
## 259 5
## 260 5
## 261 5
## 262 5
## 263 5
## 264 5
## 265 5
## 266 5
## 267 5
## 268 5
## 269 5
## 270 5
## 271 5
## 272 5
## 273 5
## 274 5
## 275 5
## 276 6
## 277 6
## 278 6
## 279 6
## 280 6
## 281 6
## 282 6
## 283 6
## 284 6
## 285 6
## 286 6
## 287 6
## 288 6
## 289 6
## 290 6
## 291 6
## 292 6
## 293 6
## 294 6
## 295 6
## 296 6
## 297 6
## 298 6
## 299 6
## 300 6
## 301 6
## 302 6
## 303 6
## 304 6
## 305 6
## 306 6
## 307 6
## 308 6
## 309 6
## 310 6
## 311 6
## 312 6
## 313 6
## 314 6
## 315 6
## 316 6
## 317 6
## 318 6
## 319 6
## 320 6
## 321 6
## 322 6
## 323 6
## 324 6
## 325 6
## 326 6
## 327 6
## 328 6
## 329 6
## 330 6
## 331 7
## 332 7
## 333 7
## 334 7
## 335 7
## 336 7
## 337 7
## 338 7
## 339 7
## 340 7
## 341 7
## 342 7
## 343 7
## 344 7
## 345 7
## 346 7
## 347 7
## 348 7
## 349 7
## 350 7
## 351 7
## 352 7
## 353 7
## 354 7
## 355 7
## 356 7
## 357 7
## 358 7
## 359 7
## 360 7
## 361 7
## 362 7
## 363 7
## 364 7
## 365 7
## 366 7
## 367 7
## 368 7
## 369 7
## 370 7
## 371 7
## 372 7
## 373 7
## 374 7
## 375 7
## 376 7
## 377 7
## 378 7
## 379 7
## 380 7
## 381 7
## 382 7
## 383 7
## 384 7
## 385 7
## 386 8
## 387 8
## 388 8
## 389 8
## 390 8
## 391 8
## 392 8
## 393 8
## 394 8
## 395 8
## 396 8
## 397 8
## 398 8
## 399 8
## 400 8
## 401 8
## 402 8
## 403 8
## 404 8
## 405 8
## 406 8
## 407 8
## 408 8
## 409 8
## 410 8
## 411 8
## 412 8
## 413 8
## 414 8
## 415 8
## 416 8
## 417 8
## 418 8
## 419 8
## 420 8
## 421 8
## 422 8
## 423 8
## 424 8
## 425 8
## 426 8
## 427 8
## 428 8
## 429 8
## 430 8
## 431 8
## 432 8
## 433 8
## 434 8
## 435 8
## 436 8
## 437 8
## 438 8
## 439 8
## 440 8
## 441 9
## 442 9
## 443 9
## 444 9
## 445 9
## 446 9
## 447 9
## 448 9
## 449 9
## 450 9
## 451 9
## 452 9
## 453 9
## 454 9
## 455 9
## 456 9
## 457 9
## 458 9
## 459 9
## 460 9
## 461 9
## 462 9
## 463 9
## 464 9
## 465 9
## 466 9
## 467 9
## 468 9
## 469 9
## 470 9
## 471 9
## 472 9
## 473 9
## 474 9
## 475 9
## 476 9
## 477 9
## 478 9
## 479 9
## 480 9
## 481 9
## 482 9
## 483 9
## 484 9
## 485 9
## 486 9
## 487 9
## 488 9
## 489 9
## 490 9
## 491 9
## 492 9
## 493 9
## 494 9
## 495 9
## 496 10
## 497 10
## 498 10
## 499 10
## 500 10
## 501 10
## 502 10
## 503 10
## 504 10
## 505 10
## 506 10
## 507 10
## 508 10
## 509 10
## 510 10
## 511 10
## 512 10
## 513 10
## 514 10
## 515 10
## 516 10
## 517 10
## 518 10
## 519 10
## 520 10
## 521 10
## 522 10
## 523 10
## 524 10
## 525 10
## 526 10
## 527 10
## 528 10
## 529 10
## 530 10
## 531 10
## 532 10
## 533 10
## 534 10
## 535 10
## 536 10
## 537 10
## 538 10
## 539 10
## 540 10
## 541 10
## 542 10
## 543 10
## 544 10
## 545 10
## 546 10
## 547 10
## 548 10
## 549 10
## 550 10
## 551 11
## 552 11
## 553 11
## 554 11
## 555 11
## 556 11
## 557 11
## 558 11
## 559 11
## 560 11
## 561 11
## 562 11
## 563 11
## 564 11
## 565 11
## 566 11
## 567 11
## 568 11
## 569 11
## 570 11
## 571 11
## 572 11
## 573 11
## 574 11
## 575 11
## 576 11
## 577 11
## 578 11
## 579 11
## 580 11
## 581 11
## 582 11
## 583 11
## 584 11
## 585 11
## 586 11
## 587 11
## 588 11
## 589 11
## 590 11
## 591 11
## 592 11
## 593 11
## 594 11
## 595 11
## 596 11
## 597 11
## 598 11
## 599 11
## 600 11
## 601 11
## 602 11
## 603 11
## 604 11
## 605 11
## 606 12
## 607 12
## 608 12
## 609 12
## 610 12
## 611 12
## 612 12
## 613 12
## 614 12
## 615 12
## 616 12
## 617 12
## 618 12
## 619 12
## 620 12
## 621 12
## 622 12
## 623 12
## 624 12
## 625 12
## 626 12
## 627 12
## 628 12
## 629 12
## 630 12
## 631 12
## 632 12
## 633 12
## 634 12
## 635 12
## 636 12
## 637 12
## 638 12
## 639 12
## 640 12
## 641 12
## 642 12
## 643 12
## 644 12
## 645 12
## 646 12
## 647 12
## 648 12
## 649 12
## 650 12
## 651 12
## 652 12
## 653 12
## 654 12
## 655 12
## 656 12
## 657 12
## 658 12
## 659 12
## 660 12
## 661 13
## 662 13
## 663 13
## 664 13
## 665 13
## 666 13
## 667 13
## 668 13
## 669 13
## 670 13
## 671 13
## 672 13
## 673 13
## 674 13
## 675 13
## 676 13
## 677 13
## 678 13
## 679 13
## 680 13
## 681 13
## 682 13
## 683 13
## 684 13
## 685 13
## 686 13
## 687 13
## 688 13
## 689 13
## 690 13
## 691 13
## 692 13
## 693 13
## 694 13
## 695 13
## 696 13
## 697 13
## 698 13
## 699 13
## 700 13
## 701 13
## 702 13
## 703 13
## 704 13
## 705 13
## 706 13
## 707 13
## 708 13
## 709 13
## 710 13
## 711 13
## 712 13
## 713 13
## 714 13
## 715 13
## 716 14
## 717 14
## 718 14
## 719 14
## 720 14
## 721 14
## 722 14
## 723 14
## 724 14
## 725 14
## 726 14
## 727 14
## 728 14
## 729 14
## 730 14
## 731 14
## 732 14
## 733 14
## 734 14
## 735 14
## 736 14
## 737 14
## 738 14
## 739 14
## 740 14
## 741 14
## 742 14
## 743 14
## 744 14
## 745 14
## 746 14
## 747 14
## 748 14
## 749 14
## 750 14
## 751 14
## 752 14
## 753 14
## 754 14
## 755 14
## 756 14
## 757 14
## 758 14
## 759 14
## 760 14
## 761 14
## 762 14
## 763 14
## 764 14
## 765 14
## 766 14
## 767 14
## 768 14
## 769 14
## 770 14
## 771 15
## 772 15
## 773 15
## 774 15
## 775 15
## 776 15
## 777 15
## 778 15
## 779 15
## 780 15
## 781 15
## 782 15
## 783 15
## 784 15
## 785 15
## 786 15
## 787 15
## 788 15
## 789 15
## 790 15
## 791 15
## 792 15
## 793 15
## 794 15
## 795 15
## 796 15
## 797 15
## 798 15
## 799 15
## 800 15
## 801 15
## 802 15
## 803 15
## 804 15
## 805 15
## 806 15
## 807 15
## 808 15
## 809 15
## 810 15
## 811 15
## 812 15
## 813 15
## 814 15
## 815 15
## 816 15
## 817 15
## 818 15
## 819 15
## 820 15
## 821 15
## 822 15
## 823 15
## 824 15
## 825 15
## 826 16
## 827 16
## 828 16
## 829 16
## 830 16
## 831 16
## 832 16
## 833 16
## 834 16
## 835 16
## 836 16
## 837 16
## 838 16
## 839 16
## 840 16
## 841 16
## 842 16
## 843 16
## 844 16
## 845 16
## 846 16
## 847 16
## 848 16
## 849 16
## 850 16
## 851 16
## 852 16
## 853 16
## 854 16
## 855 16
## 856 16
## 857 16
## 858 16
## 859 16
## 860 16
## 861 16
## 862 16
## 863 16
## 864 16
## 865 16
## 866 16
## 867 16
## 868 16
## 869 16
## 870 16
## 871 16
## 872 16
## 873 16
## 874 16
## 875 16
## 876 16
## 877 16
## 878 16
## 879 16
## 880 16
## 881 17
## 882 17
## 883 17
## 884 17
## 885 17
## 886 17
## 887 17
## 888 17
## 889 17
## 890 17
## 891 17
## 892 17
## 893 17
## 894 17
## 895 17
## 896 17
## 897 17
## 898 17
## 899 17
## 900 17
## 901 17
## 902 17
## 903 17
## 904 17
## 905 17
## 906 17
## 907 17
## 908 17
## 909 17
## 910 17
## 911 17
## 912 17
## 913 17
## 914 17
## 915 17
## 916 17
## 917 17
## 918 17
## 919 17
## 920 17
## 921 17
## 922 17
## 923 17
## 924 17
## 925 17
## 926 17
## 927 17
## 928 17
## 929 17
## 930 17
## 931 17
## 932 17
## 933 17
## 934 17
## 935 17
## 936 18
## 937 18
## 938 18
## 939 18
## 940 18
## 941 18
## 942 18
## 943 18
## 944 18
## 945 18
## 946 18
## 947 18
## 948 18
## 949 18
## 950 18
## 951 18
## 952 18
## 953 18
## 954 18
## 955 18
## 956 18
## 957 18
## 958 18
## 959 18
## 960 18
## 961 18
## 962 18
## 963 18
## 964 18
## 965 18
## 966 18
## 967 18
## 968 18
## 969 18
## 970 18
## 971 18
## 972 18
## 973 18
## 974 18
## 975 18
## 976 18
## 977 18
## 978 18
## 979 18
## 980 18
## 981 18
## 982 18
## 983 18
## 984 18
## 985 18
## 986 18
## 987 18
## 988 18
## 989 18
## 990 18
## 991 19
## 992 19
## 993 19
## 994 19
## 995 19
## 996 19
## 997 19
## 998 19
## 999 19
## 1000 19
## 1001 19
## 1002 19
## 1003 19
## 1004 19
## 1005 19
## 1006 19
## 1007 19
## 1008 19
## 1009 19
## 1010 19
## 1011 19
## 1012 19
## 1013 19
## 1014 19
## 1015 19
## 1016 19
## 1017 19
## 1018 19
## 1019 19
## 1020 19
## 1021 19
## 1022 19
## 1023 19
## 1024 19
## 1025 19
## 1026 19
## 1027 19
## 1028 19
## 1029 19
## 1030 19
## 1031 19
## 1032 19
## 1033 19
## 1034 19
## 1035 19
## 1036 19
## 1037 19
## 1038 19
## 1039 19
## 1040 19
## 1041 19
## 1042 19
## 1043 19
## 1044 19
## 1045 19
## 1046 20
## 1047 20
## 1048 20
## 1049 20
## 1050 20
## 1051 20
## 1052 20
## 1053 20
## 1054 20
## 1055 20
## 1056 20
## 1057 20
## 1058 20
## 1059 20
## 1060 20
## 1061 20
## 1062 20
## 1063 20
## 1064 20
## 1065 20
## 1066 20
## 1067 20
## 1068 20
## 1069 20
## 1070 20
## 1071 20
## 1072 20
## 1073 20
## 1074 20
## 1075 20
## 1076 20
## 1077 20
## 1078 20
## 1079 20
## 1080 20
## 1081 20
## 1082 20
## 1083 20
## 1084 20
## 1085 20
## 1086 20
## 1087 20
## 1088 20
## 1089 20
## 1090 20
## 1091 20
## 1092 20
## 1093 20
## 1094 20
## 1095 20
## 1096 20
## 1097 20
## 1098 20
## 1099 20
## 1100 20
## 1101 21
## 1102 21
## 1103 21
## 1104 21
## 1105 21
## 1106 21
## 1107 21
## 1108 21
## 1109 21
## 1110 21
## 1111 21
## 1112 21
## 1113 21
## 1114 21
## 1115 21
## 1116 21
## 1117 21
## 1118 21
## 1119 21
## 1120 21
## 1121 21
## 1122 21
## 1123 21
## 1124 21
## 1125 21
## 1126 21
## 1127 21
## 1128 21
## 1129 21
## 1130 21
## 1131 21
## 1132 21
## 1133 21
## 1134 21
## 1135 21
## 1136 21
## 1137 21
## 1138 21
## 1139 21
## 1140 21
## 1141 21
## 1142 21
## 1143 21
## 1144 21
## 1145 21
## 1146 21
## 1147 21
## 1148 21
## 1149 21
## 1150 21
## 1151 21
## 1152 21
## 1153 21
## 1154 21
## 1155 21
## 1156 22
## 1157 22
## 1158 22
## 1159 22
## 1160 22
## 1161 22
## 1162 22
## 1163 22
## 1164 22
## 1165 22
## 1166 22
## 1167 22
## 1168 22
## 1169 22
## 1170 22
## 1171 22
## 1172 22
## 1173 22
## 1174 22
## 1175 22
## 1176 22
## 1177 22
## 1178 22
## 1179 22
## 1180 22
## 1181 22
## 1182 22
## 1183 22
## 1184 22
## 1185 22
## 1186 22
## 1187 22
## 1188 22
## 1189 22
## 1190 22
## 1191 22
## 1192 22
## 1193 22
## 1194 22
## 1195 22
## 1196 22
## 1197 22
## 1198 22
## 1199 22
## 1200 22
## 1201 22
## 1202 22
## 1203 22
## 1204 22
## 1205 22
## 1206 22
## 1207 22
## 1208 22
## 1209 22
## 1210 22
## 1211 23
## 1212 23
## 1213 23
## 1214 23
## 1215 23
## 1216 23
## 1217 23
## 1218 23
## 1219 23
## 1220 23
## 1221 23
## 1222 23
## 1223 23
## 1224 23
## 1225 23
## 1226 23
## 1227 23
## 1228 23
## 1229 23
## 1230 23
## 1231 23
## 1232 23
## 1233 23
## 1234 23
## 1235 23
## 1236 23
## 1237 23
## 1238 23
## 1239 23
## 1240 23
## 1241 23
## 1242 23
## 1243 23
## 1244 23
## 1245 23
## 1246 23
## 1247 23
## 1248 23
## 1249 23
## 1250 23
## 1251 23
## 1252 23
## 1253 23
## 1254 23
## 1255 23
## 1256 23
## 1257 23
## 1258 23
## 1259 23
## 1260 23
## 1261 23
## 1262 23
## 1263 23
## 1264 23
## 1265 23
## 1266 24
## 1267 24
## 1268 24
## 1269 24
## 1270 24
## 1271 24
## 1272 24
## 1273 24
## 1274 24
## 1275 24
## 1276 24
## 1277 24
## 1278 24
## 1279 24
## 1280 24
## 1281 24
## 1282 24
## 1283 24
## 1284 24
## 1285 24
## 1286 24
## 1287 24
## 1288 24
## 1289 24
## 1290 24
## 1291 24
## 1292 24
## 1293 24
## 1294 24
## 1295 24
## 1296 24
## 1297 24
## 1298 24
## 1299 24
## 1300 24
## 1301 24
## 1302 24
## 1303 24
## 1304 24
## 1305 24
## 1306 24
## 1307 24
## 1308 24
## 1309 24
## 1310 24
## 1311 24
## 1312 24
## 1313 24
## 1314 24
## 1315 24
## 1316 24
## 1317 24
## 1318 24
## 1319 24
## 1320 24
## 1321 25
## 1322 25
## 1323 25
## 1324 25
## 1325 25
## 1326 25
## 1327 25
## 1328 25
## 1329 25
## 1330 25
## 1331 25
## 1332 25
## 1333 25
## 1334 25
## 1335 25
## 1336 25
## 1337 25
## 1338 25
## 1339 25
## 1340 25
## 1341 25
## 1342 25
## 1343 25
## 1344 25
## 1345 25
## 1346 25
## 1347 25
## 1348 25
## 1349 25
## 1350 25
## 1351 25
## 1352 25
## 1353 25
## 1354 25
## 1355 25
## 1356 25
## 1357 25
## 1358 25
## 1359 25
## 1360 25
## 1361 25
## 1362 25
## 1363 25
## 1364 25
## 1365 25
## 1366 25
## 1367 25
## 1368 25
## 1369 25
## 1370 25
## 1371 25
## 1372 25
## 1373 25
## 1374 25
## 1375 25
## 1376 26
## 1377 26
## 1378 26
## 1379 26
## 1380 26
## 1381 26
## 1382 26
## 1383 26
## 1384 26
## 1385 26
## 1386 26
## 1387 26
## 1388 26
## 1389 26
## 1390 26
## 1391 26
## 1392 26
## 1393 26
## 1394 26
## 1395 26
## 1396 26
## 1397 26
## 1398 26
## 1399 26
## 1400 26
## 1401 26
## 1402 26
## 1403 26
## 1404 26
## 1405 26
## 1406 26
## 1407 26
## 1408 26
## 1409 26
## 1410 26
## 1411 26
## 1412 26
## 1413 26
## 1414 26
## 1415 26
## 1416 26
## 1417 26
## 1418 26
## 1419 26
## 1420 26
## 1421 26
## 1422 26
## 1423 26
## 1424 26
## 1425 26
## 1426 26
## 1427 26
## 1428 26
## 1429 26
## 1430 26
## 1431 27
## 1432 27
## 1433 27
## 1434 27
## 1435 27
## 1436 27
## 1437 27
## 1438 27
## 1439 27
## 1440 27
## 1441 27
## 1442 27
## 1443 27
## 1444 27
## 1445 27
## 1446 27
## 1447 27
## 1448 27
## 1449 27
## 1450 27
## 1451 27
## 1452 27
## 1453 27
## 1454 27
## 1455 27
## 1456 27
## 1457 27
## 1458 27
## 1459 27
## 1460 27
## 1461 27
## 1462 27
## 1463 27
## 1464 27
## 1465 27
## 1466 27
## 1467 27
## 1468 27
## 1469 27
## 1470 27
## 1471 27
## 1472 27
## 1473 27
## 1474 27
## 1475 27
## 1476 27
## 1477 27
## 1478 27
## 1479 27
## 1480 27
## 1481 27
## 1482 27
## 1483 27
## 1484 27
## 1485 27
## 1486 28
## 1487 28
## 1488 28
## 1489 28
## 1490 28
## 1491 28
## 1492 28
## 1493 28
## 1494 28
## 1495 28
## 1496 28
## 1497 28
## 1498 28
## 1499 28
## 1500 28
## 1501 28
## 1502 28
## 1503 28
## 1504 28
## 1505 28
## 1506 28
## 1507 28
## 1508 28
## 1509 28
## 1510 28
## 1511 28
## 1512 28
## 1513 28
## 1514 28
## 1515 28
## 1516 28
## 1517 28
## 1518 28
## 1519 28
## 1520 28
## 1521 28
## 1522 28
## 1523 28
## 1524 28
## 1525 28
## 1526 28
## 1527 28
## 1528 28
## 1529 28
## 1530 28
## 1531 28
## 1532 28
## 1533 28
## 1534 28
## 1535 28
## 1536 28
## 1537 28
## 1538 28
## 1539 28
## 1540 28
## 1541 29
## 1542 29
## 1543 29
## 1544 29
## 1545 29
## 1546 29
## 1547 29
## 1548 29
## 1549 29
## 1550 29
## 1551 29
## 1552 29
## 1553 29
## 1554 29
## 1555 29
## 1556 29
## 1557 29
## 1558 29
## 1559 29
## 1560 29
## 1561 29
## 1562 29
## 1563 29
## 1564 29
## 1565 29
## 1566 29
## 1567 29
## 1568 29
## 1569 29
## 1570 29
## 1571 29
## 1572 29
## 1573 29
## 1574 29
## 1575 29
## 1576 29
## 1577 29
## 1578 29
## 1579 29
## 1580 29
## 1581 29
## 1582 29
## 1583 29
## 1584 29
## 1585 29
## 1586 29
## 1587 29
## 1588 29
## 1589 29
## 1590 29
## 1591 29
## 1592 29
## 1593 29
## 1594 29
## 1595 29
## 1596 30
## 1597 30
## 1598 30
## 1599 30
## 1600 30
## 1601 30
## 1602 30
## 1603 30
## 1604 30
## 1605 30
## 1606 30
## 1607 30
## 1608 30
## 1609 30
## 1610 30
## 1611 30
## 1612 30
## 1613 30
## 1614 30
## 1615 30
## 1616 30
## 1617 30
## 1618 30
## 1619 30
## 1620 30
## 1621 30
## 1622 30
## 1623 30
## 1624 30
## 1625 30
## 1626 30
## 1627 30
## 1628 30
## 1629 30
## 1630 30
## 1631 30
## 1632 30
## 1633 30
## 1634 30
## 1635 30
## 1636 30
## 1637 30
## 1638 30
## 1639 30
## 1640 30
## 1641 30
## 1642 30
## 1643 30
## 1644 30
## 1645 30
## 1646 30
## 1647 30
## 1648 30
## 1649 30
## 1650 30
## 1651 31
## 1652 31
## 1653 31
## 1654 31
## 1655 31
## 1656 31
## 1657 31
## 1658 31
## 1659 31
## 1660 31
## 1661 31
## 1662 31
## 1663 31
## 1664 31
## 1665 31
## 1666 31
## 1667 31
## 1668 31
## 1669 31
## 1670 31
## 1671 31
## 1672 31
## 1673 31
## 1674 31
## 1675 31
## 1676 31
## 1677 31
## 1678 31
## 1679 31
## 1680 31
## 1681 31
## 1682 31
## 1683 31
## 1684 31
## 1685 31
## 1686 31
## 1687 31
## 1688 31
## 1689 31
## 1690 31
## 1691 31
## 1692 31
## 1693 31
## 1694 31
## 1695 31
## 1696 31
## 1697 31
## 1698 31
## 1699 31
## 1700 31
## 1701 31
## 1702 31
## 1703 31
## 1704 31
## 1705 31
## 1706 32
## 1707 32
## 1708 32
## 1709 32
## 1710 32
## 1711 32
## 1712 32
## 1713 32
## 1714 32
## 1715 32
## 1716 32
## 1717 32
## 1718 32
## 1719 32
## 1720 32
## 1721 32
## 1722 32
## 1723 32
## 1724 32
## 1725 32
## 1726 32
## 1727 32
## 1728 32
## 1729 32
## 1730 32
## 1731 32
## 1732 32
## 1733 32
## 1734 32
## 1735 32
## 1736 32
## 1737 32
## 1738 32
## 1739 32
## 1740 32
## 1741 32
## 1742 32
## 1743 32
## 1744 32
## 1745 32
## 1746 32
## 1747 32
## 1748 32
## 1749 32
## 1750 32
## 1751 32
## 1752 32
## 1753 32
## 1754 32
## 1755 32
## 1756 32
## 1757 32
## 1758 32
## 1759 32
## 1760 32
## 1761 33
## 1762 33
## 1763 33
## 1764 33
## 1765 33
## 1766 33
## 1767 33
## 1768 33
## 1769 33
## 1770 33
## 1771 33
## 1772 33
## 1773 33
## 1774 33
## 1775 33
## 1776 33
## 1777 33
## 1778 33
## 1779 33
## 1780 33
## 1781 33
## 1782 33
## 1783 33
## 1784 33
## 1785 33
## 1786 33
## 1787 33
## 1788 33
## 1789 33
## 1790 33
## 1791 33
## 1792 33
## 1793 33
## 1794 33
## 1795 33
## 1796 33
## 1797 33
## 1798 33
## 1799 33
## 1800 33
## 1801 33
## 1802 33
## 1803 33
## 1804 33
## 1805 33
## 1806 33
## 1807 33
## 1808 33
## 1809 33
## 1810 33
## 1811 33
## 1812 33
## 1813 33
## 1814 33
## 1815 33
## 1816 34
## 1817 34
## 1818 34
## 1819 34
## 1820 34
## 1821 34
## 1822 34
## 1823 34
## 1824 34
## 1825 34
## 1826 34
## 1827 34
## 1828 34
## 1829 34
## 1830 34
## 1831 34
## 1832 34
## 1833 34
## 1834 34
## 1835 34
## 1836 34
## 1837 34
## 1838 34
## 1839 34
## 1840 34
## 1841 34
## 1842 34
## 1843 34
## 1844 34
## 1845 34
## 1846 34
## 1847 34
## 1848 34
## 1849 34
## 1850 34
## 1851 34
## 1852 34
## 1853 34
## 1854 34
## 1855 34
## 1856 34
## 1857 34
## 1858 34
## 1859 34
## 1860 34
## 1861 34
## 1862 34
## 1863 34
## 1864 34
## 1865 34
## 1866 34
## 1867 34
## 1868 34
## 1869 34
## 1870 34
## 1871 35
## 1872 35
## 1873 35
## 1874 35
## 1875 35
## 1876 35
## 1877 35
## 1878 35
## 1879 35
## 1880 35
## 1881 35
## 1882 35
## 1883 35
## 1884 35
## 1885 35
## 1886 35
## 1887 35
## 1888 35
## 1889 35
## 1890 35
## 1891 35
## 1892 35
## 1893 35
## 1894 35
## 1895 35
## 1896 35
## 1897 35
## 1898 35
## 1899 35
## 1900 35
## 1901 35
## 1902 35
## 1903 35
## 1904 35
## 1905 35
## 1906 35
## 1907 35
## 1908 35
## 1909 35
## 1910 35
## 1911 35
## 1912 35
## 1913 35
## 1914 35
## 1915 35
## 1916 35
## 1917 35
## 1918 35
## 1919 35
## 1920 35
## 1921 35
## 1922 35
## 1923 35
## 1924 35
## 1925 35
## 1926 36
## 1927 36
## 1928 36
## 1929 36
## 1930 36
## 1931 36
## 1932 36
## 1933 36
## 1934 36
## 1935 36
## 1936 36
## 1937 36
## 1938 36
## 1939 36
## 1940 36
## 1941 36
## 1942 36
## 1943 36
## 1944 36
## 1945 36
## 1946 36
## 1947 36
## 1948 36
## 1949 36
## 1950 36
## 1951 36
## 1952 36
## 1953 36
## 1954 36
## 1955 36
## 1956 36
## 1957 36
## 1958 36
## 1959 36
## 1960 36
## 1961 36
## 1962 36
## 1963 36
## 1964 36
## 1965 36
## 1966 36
## 1967 36
## 1968 36
## 1969 36
## 1970 36
## 1971 36
## 1972 36
## 1973 36
## 1974 36
## 1975 36
## 1976 36
## 1977 36
## 1978 36
## 1979 36
## 1980 36
## 1981 37
## 1982 37
## 1983 37
## 1984 37
## 1985 37
## 1986 37
## 1987 37
## 1988 37
## 1989 37
## 1990 37
## 1991 37
## 1992 37
## 1993 37
## 1994 37
## 1995 37
## 1996 37
## 1997 37
## 1998 37
## 1999 37
## 2000 37
## 2001 37
## 2002 37
## 2003 37
## 2004 37
## 2005 37
## 2006 37
## 2007 37
## 2008 37
## 2009 37
## 2010 37
## 2011 37
## 2012 37
## 2013 37
## 2014 37
## 2015 37
## 2016 37
## 2017 37
## 2018 37
## 2019 37
## 2020 37
## 2021 37
## 2022 37
## 2023 37
## 2024 37
## 2025 37
## 2026 37
## 2027 37
## 2028 37
## 2029 37
## 2030 37
## 2031 37
## 2032 37
## 2033 37
## 2034 37
## 2035 37
## 2036 38
## 2037 38
## 2038 38
## 2039 38
## 2040 38
## 2041 38
## 2042 38
## 2043 38
## 2044 38
## 2045 38
## 2046 38
## 2047 38
## 2048 38
## 2049 38
## 2050 38
## 2051 38
## 2052 38
## 2053 38
## 2054 38
## 2055 38
## 2056 38
## 2057 38
## 2058 38
## 2059 38
## 2060 38
## 2061 38
## 2062 38
## 2063 38
## 2064 38
## 2065 38
## 2066 38
## 2067 38
## 2068 38
## 2069 38
## 2070 38
## 2071 38
## 2072 38
## 2073 38
## 2074 38
## 2075 38
## 2076 38
## 2077 38
## 2078 38
## 2079 38
## 2080 38
## 2081 38
## 2082 38
## 2083 38
## 2084 38
## 2085 38
## 2086 38
## 2087 38
## 2088 38
## 2089 38
## 2090 38
## 2091 39
## 2092 39
## 2093 39
## 2094 39
## 2095 39
## 2096 39
## 2097 39
## 2098 39
## 2099 39
## 2100 39
## 2101 39
## 2102 39
## 2103 39
## 2104 39
## 2105 39
## 2106 39
## 2107 39
## 2108 39
## 2109 39
## 2110 39
## 2111 39
## 2112 39
## 2113 39
## 2114 39
## 2115 39
## 2116 39
## 2117 39
## 2118 39
## 2119 39
## 2120 39
## 2121 39
## 2122 39
## 2123 39
## 2124 39
## 2125 39
## 2126 39
## 2127 39
## 2128 39
## 2129 39
## 2130 39
## 2131 39
## 2132 39
## 2133 39
## 2134 39
## 2135 39
## 2136 39
## 2137 39
## 2138 39
## 2139 39
## 2140 39
## 2141 39
## 2142 39
## 2143 39
## 2144 39
## 2145 39
## 2146 40
## 2147 40
## 2148 40
## 2149 40
## 2150 40
## 2151 40
## 2152 40
## 2153 40
## 2154 40
## 2155 40
## 2156 40
## 2157 40
## 2158 40
## 2159 40
## 2160 40
## 2161 40
## 2162 40
## 2163 40
## 2164 40
## 2165 40
## 2166 40
## 2167 40
## 2168 40
## 2169 40
## 2170 40
## 2171 40
## 2172 40
## 2173 40
## 2174 40
## 2175 40
## 2176 40
## 2177 40
## 2178 40
## 2179 40
## 2180 40
## 2181 40
## 2182 40
## 2183 40
## 2184 40
## 2185 40
## 2186 40
## 2187 40
## 2188 40
## 2189 40
## 2190 40
## 2191 40
## 2192 40
## 2193 40
## 2194 40
## 2195 40
## 2196 40
## 2197 40
## 2198 40
## 2199 40
## 2200 40
##
## $nsurveyseason
## [1] 8 8 8 8 8
##
## $title
## [1] "NSO SSMS"
##
## $unitnames
## [1] "unit1" "unit2" "unit3" "unit4" "unit5" "unit6" "unit7"
## [8] "unit8" "unit9" "unit10" "unit11" "unit12" "unit13" "unit14"
## [15] "unit15" "unit16" "unit17" "unit18" "unit19" "unit20" "unit21"
## [22] "unit22" "unit23" "unit24" "unit25" "unit26" "unit27" "unit28"
## [29] "unit29" "unit30" "unit31" "unit32" "unit33" "unit34" "unit35"
## [36] "unit36" "unit37" "unit38" "unit39" "unit40" "unit41" "unit42"
## [43] "unit43" "unit44" "unit45" "unit46" "unit47" "unit48" "unit49"
## [50] "unit50" "unit51" "unit52" "unit53" "unit54" "unit55"
##
## $surveynames
## [1] "1-1" "1-2" "1-3" "1-4" "1-5" "1-6" "1-7" "1-8" "2-1" "2-2" "2-3"
## [12] "2-4" "2-5" "2-6" "2-7" "2-8" "3-1" "3-2" "3-3" "3-4" "3-5" "3-6"
## [23] "3-7" "3-8" "4-1" "4-2" "4-3" "4-4" "4-5" "4-6" "4-7" "4-8" "5-1"
## [34] "5-2" "5-3" "5-4" "5-5" "5-6" "5-7" "5-8"
##
## $paoname
## [1] "pres.pao"
##
## $frq
## [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [36] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
##
## attr(,"class")
## [1] "pao"
# Fit a models.
# We start with the first formulation in terms of psi, gamma, epsilon, p (do.1_)
# Note that formula DO NOT HAVE AN = SIGN
mod.fit<- RPresence::occMod(
model=list(psi~1, gamma~1, epsilon~1, p~1),
type="do.1", data=nso.pao)
## PRESENCE Version 2.12.18.
mod.fit <- RPresence.add.derived(mod.fit) # combine the psi; add the lambda
## Loading required package: plyr
summary(mod.fit)
## Model name=psi()gamma()epsilon()p()
## AIC=1363.3153
## -2*log-likelihood=1355.3153
## num. par=4
names(mod.fit)
## [1] "modname" "model" "dmat" "data" "outfile"
## [6] "neg2loglike" "aic" "npar" "beta" "real"
## [11] "derived" "gof" "warnings" "version"
names(mod.fit$real)
## [1] "psi" "gamma" "epsilon" "p" "theta" "th0pi"
# Estimate of initial occupancy
mod.fit$real$psi[1,]
## est se lower_0.95 upper_0.95
## unit1_1 0.631162 0.06726531 0.4927215 0.7509202
# Derived parameters - estimated occupancy for each unit in years 2....
names(mod.fit$derived)
## [1] "psi" "all_psi" "lambda" "lambdap"
mod.fit$derived$psi[ grepl('unit1_', row.names(mod.fit$derived$psi)),]
## est se lower_0.95 upper_0.95
## unit1_2 0.6039540 0.05095837 0.5011031 0.6983648
## unit1_3 0.5858583 0.05112748 0.4834709 0.6813277
## unit1_4 0.5738231 0.05661527 0.4610093 0.6794431
## unit1_5 0.5658186 0.06213786 0.4425225 0.6814739
# Additional derived parameters - all of the psi stacked together
mod.fit$derived$all_psi[ grepl('unit1_', row.names(mod.fit$derived$all_psi)),]
## est se lower_0.95 upper_0.95
## unit1_1 0.6311620 0.06726531 0.4927215 0.7509202
## unit1_2 0.6039540 0.05095837 0.5011031 0.6983648
## unit1_3 0.5858583 0.05112748 0.4834709 0.6813277
## unit1_4 0.5738231 0.05661527 0.4610093 0.6794431
## unit1_5 0.5658186 0.06213786 0.4425225 0.6814739
# Estimate of local extinction probability for each unit
mod.fit$real$epsilon[ seq(1, by=nrow(input.history), length.out=length(Nvisits.per.season)-1),]
## est se lower_0.95 upper_0.95
## epsilon1_unit1 0.1507363 0.03322916 0.09642521 0.2279215
## epsilon2_unit1 0.1507363 0.03322916 0.09642521 0.2279215
## epsilon3_unit1 0.1507363 0.03322916 0.09642521 0.2279215
## epsilon4_unit1 0.1507363 0.03322916 0.09642521 0.2279215
# Estimate of local colonization probability for each unit
mod.fit$real$gamma[ seq(1, by=nrow(input.history), length.out=length(Nvisits.per.season)-1),]
## est se lower_0.95 upper_0.95
## gamma1_unit1 0.1841758 0.04271845 0.114504 0.282706
## gamma2_unit1 0.1841758 0.04271845 0.114504 0.282706
## gamma3_unit1 0.1841758 0.04271845 0.114504 0.282706
## gamma4_unit1 0.1841758 0.04271845 0.114504 0.282706
# Estimate of probability of detection at each time point for each unit
mod.fit$real$p[ grepl('_unit1$', row.names(mod.fit$real$p)),]
## est se lower_0.95 upper_0.95
## p1_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p2_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p3_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p4_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p5_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p6_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p7_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p8_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p9_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p10_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p11_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p12_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p13_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p14_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p15_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p16_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p17_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p18_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p19_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p20_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p21_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p22_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p23_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p24_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p25_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p26_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p27_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p28_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p29_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p30_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p31_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p32_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p33_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p34_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p35_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p36_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p37_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p38_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p39_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
## p40_unit1 0.4947399 0.01858221 0.4584116 0.531124
# Derived parameters - estimated occupancy for each unit in years 2....
names(mod.fit$derived)
## [1] "psi" "all_psi" "lambda" "lambdap"
mod.fit$derived$lambda[ grepl('unit1_', row.names(mod.fit$derived$psi)),]
## est se lower_0.95 upper_0.95
## unit1_1 0.9568923 NA NA NA
## unit21_4 0.9860506 NA NA NA
## unit34_3 0.9794571 NA NA NA
## unit47_2 0.9700380 NA NA NA
# Get the change in occupancy
# Not yet possible to estimate the se of these values. May have to use bootstrapping.
mod.fit$derived$lambda [grepl('unit1_', row.names(mod.fit$derived$lambda), fixed=TRUE),]
## est se lower_0.95 upper_0.95
## unit1_1 0.9568923 NA NA NA
## unit1_2 0.9700380 NA NA NA
## unit1_3 0.9794571 NA NA NA
## unit1_4 0.9860506 NA NA NA
mod.fit$derived$lambdap[grepl('unit1_', row.names(mod.fit$derived$lambdap), fixed=TRUE),]
## est se lower_0.95 upper_0.95
## unit1_1 0.8911547 NA NA NA
## unit1_2 0.9276527 NA NA NA
## unit1_3 0.9517973 NA NA NA
## unit1_4 0.9678720 NA NA NA