# American Toad
# Extracted from
# Darryl I. MacKenzie, et al. 2002.
# Estimating site occupancy rates when detection probabilities are less than one.
# Ecology 83:2248-2255.
# doi:10.1890/0012-9658(2002)083[2248:ESORWD]2.0.CO;2]
# 29 sites with 82 sampling occasions in 2000.
# Volunteers visited sites and recorded presence/absence of toads by calls.
# Habitat (type of pond, permanent or ephemeral) and temperature at visit recorded.
# Single Species Single Season Occupancy
# Fitting several models using RPresence
library(car)
## Loading required package: carData
library(readxl)
library(RPresence)
library(ggplot2)
# 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.data <- readxl::read_excel("../AmericanToad.xls",
sheet="AmToadDetectionHistories",
na="-",
col_names=FALSE) # notice no column names in row 1 of data file.
head(input.data)
## # A tibble: 6 x 82
## X__1 X__2 X__3 X__4 X__5 X__6 X__7 X__8 X__9 X__10 X__11 X__12
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA 0 NA NA 0 NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA 0 NA NA NA NA NA NA 0 NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## # ... with 70 more variables: X__13 <dbl>, X__14 <dbl>, X__15 <dbl>,
## # X__16 <dbl>, X__17 <dbl>, X__18 <dbl>, X__19 <dbl>, X__20 <dbl>,
## # X__21 <dbl>, X__22 <dbl>, X__23 <dbl>, X__24 <dbl>, X__25 <dbl>,
## # X__26 <dbl>, X__27 <dbl>, X__28 <dbl>, X__29 <dbl>, X__30 <dbl>,
## # X__31 <dbl>, X__32 <dbl>, X__33 <dbl>, X__34 <dbl>, X__35 <dbl>,
## # X__36 <dbl>, X__37 <dbl>, X__38 <dbl>, X__39 <dbl>, X__40 <dbl>,
## # X__41 <dbl>, X__42 <dbl>, X__43 <dbl>, X__44 <dbl>, X__45 <dbl>,
## # X__46 <dbl>, X__47 <dbl>, X__48 <dbl>, X__49 <dbl>, X__50 <dbl>,
## # X__51 <dbl>, X__52 <dbl>, X__53 <dbl>, X__54 <dbl>, X__55 <dbl>,
## # X__56 <dbl>, X__57 <dbl>, X__58 <dbl>, X__59 <dbl>, X__60 <dbl>,
## # X__61 <dbl>, X__62 <dbl>, X__63 <dbl>, X__64 <dbl>, X__65 <dbl>,
## # X__66 <dbl>, X__67 <dbl>, X__68 <dbl>, X__69 <dbl>, X__70 <dbl>,
## # X__71 <dbl>, X__72 <dbl>, X__73 <dbl>, X__74 <dbl>, X__75 <dbl>,
## # X__76 <dbl>, X__77 <dbl>, X__78 <dbl>, X__79 <dbl>, X__80 <dbl>,
## # X__81 <dbl>, X__82 <dbl>
# Extract the history records
input.history <- input.data # the history extracted
head(input.history)
## # A tibble: 6 x 82
## X__1 X__2 X__3 X__4 X__5 X__6 X__7 X__8 X__9 X__10 X__11 X__12
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA 0 NA NA 0 NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA 0 NA NA NA NA NA NA 0 NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## # ... with 70 more variables: X__13 <dbl>, X__14 <dbl>, X__15 <dbl>,
## # X__16 <dbl>, X__17 <dbl>, X__18 <dbl>, X__19 <dbl>, X__20 <dbl>,
## # X__21 <dbl>, X__22 <dbl>, X__23 <dbl>, X__24 <dbl>, X__25 <dbl>,
## # X__26 <dbl>, X__27 <dbl>, X__28 <dbl>, X__29 <dbl>, X__30 <dbl>,
## # X__31 <dbl>, X__32 <dbl>, X__33 <dbl>, X__34 <dbl>, X__35 <dbl>,
## # X__36 <dbl>, X__37 <dbl>, X__38 <dbl>, X__39 <dbl>, X__40 <dbl>,
## # X__41 <dbl>, X__42 <dbl>, X__43 <dbl>, X__44 <dbl>, X__45 <dbl>,
## # X__46 <dbl>, X__47 <dbl>, X__48 <dbl>, X__49 <dbl>, X__50 <dbl>,
## # X__51 <dbl>, X__52 <dbl>, X__53 <dbl>, X__54 <dbl>, X__55 <dbl>,
## # X__56 <dbl>, X__57 <dbl>, X__58 <dbl>, X__59 <dbl>, X__60 <dbl>,
## # X__61 <dbl>, X__62 <dbl>, X__63 <dbl>, X__64 <dbl>, X__65 <dbl>,
## # X__66 <dbl>, X__67 <dbl>, X__68 <dbl>, X__69 <dbl>, X__70 <dbl>,
## # X__71 <dbl>, X__72 <dbl>, X__73 <dbl>, X__74 <dbl>, X__75 <dbl>,
## # X__76 <dbl>, X__77 <dbl>, X__78 <dbl>, X__79 <dbl>, X__80 <dbl>,
## # X__81 <dbl>, X__82 <dbl>
# do some basic checks on your data
# e.g. check number of sites; number of visits etc
nrow(input.history)
## [1] 29
ncol(input.history)
## [1] 82
range(input.history, na.rm=TRUE) # check that all values are either 0 or 1
## [1] 0 1
sum(is.na(input.history)) # are there any missing values?
## [1] 2120
# Get the pond information
pond.data <- readxl::read_excel("../AmericanToad.xls",
sheet="Pond",
na="-",
col_names=TRUE)
head(pond.data)
## # A tibble: 6 x 1
## Pond
## <dbl>
## 1 1
## 2 1
## 3 1
## 4 1
## 5 0
## 6 0
pond.data$Pond <- as.factor(car::recode(pond.data$Pond,
"1='P'; 0='E'; " ))
head(pond.data)
## # A tibble: 6 x 1
## Pond
## <fct>
## 1 P
## 2 P
## 3 P
## 4 P
## 5 E
## 6 E
# Get the temperature data
temp.data <- readxl::read_excel("../AmericanToad.xls",
sheet="AmToadTemperature",
na="-",
col_names=FALSE) # notice no column names in row 1 of data file.
head(temp.data)
## # A tibble: 6 x 82
## X__1 X__2 X__3 X__4 X__5 X__6 X__7 X__8 X__9 X__10 X__11 X__12
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 2 0 0 0 0 0 7 0 0 3 0 0 0
## 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 4 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 6 0
## 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## # ... with 70 more variables: X__13 <dbl>, X__14 <dbl>, X__15 <dbl>,
## # X__16 <dbl>, X__17 <dbl>, X__18 <dbl>, X__19 <dbl>, X__20 <dbl>,
## # X__21 <dbl>, X__22 <dbl>, X__23 <dbl>, X__24 <dbl>, X__25 <dbl>,
## # X__26 <dbl>, X__27 <dbl>, X__28 <dbl>, X__29 <dbl>, X__30 <dbl>,
## # X__31 <dbl>, X__32 <dbl>, X__33 <dbl>, X__34 <dbl>, X__35 <dbl>,
## # X__36 <dbl>, X__37 <dbl>, X__38 <dbl>, X__39 <dbl>, X__40 <dbl>,
## # X__41 <dbl>, X__42 <dbl>, X__43 <dbl>, X__44 <dbl>, X__45 <dbl>,
## # X__46 <dbl>, X__47 <dbl>, X__48 <dbl>, X__49 <dbl>, X__50 <dbl>,
## # X__51 <dbl>, X__52 <dbl>, X__53 <dbl>, X__54 <dbl>, X__55 <dbl>,
## # X__56 <dbl>, X__57 <dbl>, X__58 <dbl>, X__59 <dbl>, X__60 <dbl>,
## # X__61 <dbl>, X__62 <dbl>, X__63 <dbl>, X__64 <dbl>, X__65 <dbl>,
## # X__66 <dbl>, X__67 <dbl>, X__68 <dbl>, X__69 <dbl>, X__70 <dbl>,
## # X__71 <dbl>, X__72 <dbl>, X__73 <dbl>, X__74 <dbl>, X__75 <dbl>,
## # X__76 <dbl>, X__77 <dbl>, X__78 <dbl>, X__79 <dbl>, X__80 <dbl>,
## # X__81 <dbl>, X__82 <dbl>
temp.data[ is.na(input.history)] <- NA
# Convert to a survey covariate. You need to stack the data by columns
survey.cov <- data.frame(Site=1:nrow(temp.data),
visit=as.factor(rep(1:ncol(temp.data), each=nrow(temp.data))),
Temperature =unlist(temp.data), stringsAsFactors=FALSE)
head(survey.cov)
## Site visit Temperature
## 1 1 1 NA
## 2 2 1 NA
## 3 3 1 NA
## 4 4 1 NA
## 5 5 1 NA
## 6 6 1 NA
# Create the *.pao file
amtoad.pao <- RPresence::createPao(input.history,
unitcov=pond.data,
survcov=survey.cov,
title='American Toad SSSS')
amtoad.pao
## $nunits
## [1] 29
##
## $nsurveys
## [1] 82
##
## $nseasons
## [1] 1
##
## $nmethods
## [1] 1
##
## $det.data
## # A tibble: 29 x 82
## X__1 X__2 X__3 X__4 X__5 X__6 X__7 X__8 X__9 X__10 X__11 X__12
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA 0 NA NA 0 NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA 0 NA NA NA NA NA NA 0 NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 7 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
## 8 0 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 9 NA 0 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 10 NA NA NA NA NA NA 0 NA NA NA NA NA
## # ... with 19 more rows, and 70 more variables: X__13 <dbl>, X__14 <dbl>,
## # X__15 <dbl>, X__16 <dbl>, X__17 <dbl>, X__18 <dbl>, X__19 <dbl>,
## # X__20 <dbl>, X__21 <dbl>, X__22 <dbl>, X__23 <dbl>, X__24 <dbl>,
## # X__25 <dbl>, X__26 <dbl>, X__27 <dbl>, X__28 <dbl>, X__29 <dbl>,
## # X__30 <dbl>, X__31 <dbl>, X__32 <dbl>, X__33 <dbl>, X__34 <dbl>,
## # X__35 <dbl>, X__36 <dbl>, X__37 <dbl>, X__38 <dbl>, X__39 <dbl>,
## # X__40 <dbl>, X__41 <dbl>, X__42 <dbl>, X__43 <dbl>, X__44 <dbl>,
## # X__45 <dbl>, X__46 <dbl>, X__47 <dbl>, X__48 <dbl>, X__49 <dbl>,
## # X__50 <dbl>, X__51 <dbl>, X__52 <dbl>, X__53 <dbl>, X__54 <dbl>,
## # X__55 <dbl>, X__56 <dbl>, X__57 <dbl>, X__58 <dbl>, X__59 <dbl>,
## # X__60 <dbl>, X__61 <dbl>, X__62 <dbl>, X__63 <dbl>, X__64 <dbl>,
## # X__65 <dbl>, X__66 <dbl>, X__67 <dbl>, X__68 <dbl>, X__69 <dbl>,
## # X__70 <dbl>, X__71 <dbl>, X__72 <dbl>, X__73 <dbl>, X__74 <dbl>,
## # X__75 <dbl>, X__76 <dbl>, X__77 <dbl>, X__78 <dbl>, X__79 <dbl>,
## # X__80 <dbl>, X__81 <dbl>, X__82 <dbl>
##
## $nunitcov
## [1] 1
##
## $unitcov
## # A tibble: 29 x 1
## Pond
## <fct>
## 1 P
## 2 P
## 3 P
## 4 P
## 5 E
## 6 E
## 7 P
## 8 E
## 9 E
## 10 E
## # ... with 19 more rows
##
## $nsurvcov
## [1] 4
##
## $survcov
## Site visit Temperature SURVEY
## 1 1 1 NA 1
## 2 2 1 NA 1
## 3 3 1 NA 1
## 4 4 1 NA 1
## 5 5 1 NA 1
## 6 6 1 NA 1
## 7 7 1 24 1
## 8 8 1 22 1
## 9 9 1 NA 1
## 10 10 1 NA 1
## 11 11 1 NA 1
## 12 12 1 NA 1
## 13 13 1 NA 1
## 14 14 1 NA 1
## 15 15 1 NA 1
## 16 16 1 NA 1
## 17 17 1 NA 1
## 18 18 1 NA 1
## 19 19 1 NA 1
## 20 20 1 NA 1
## 21 21 1 NA 1
## 22 22 1 18 1
## 23 23 1 NA 1
## 24 24 1 NA 1
## 25 25 1 NA 1
## 26 26 1 NA 1
## 27 27 1 NA 1
## 28 28 1 NA 1
## 29 29 1 NA 1
## 30 1 2 NA 2
## 31 2 2 NA 2
## 32 3 2 NA 2
## 33 4 2 NA 2
## 34 5 2 NA 2
## 35 6 2 NA 2
## 36 7 2 12 2
## 37 8 2 NA 2
## 38 9 2 0 2
## 39 10 2 NA 2
## 40 11 2 NA 2
## 41 12 2 NA 2
## 42 13 2 NA 2
## 43 14 2 NA 2
## 44 15 2 NA 2
## 45 16 2 NA 2
## 46 17 2 NA 2
## 47 18 2 NA 2
## 48 19 2 NA 2
## 49 20 2 NA 2
## 50 21 2 NA 2
## 51 22 2 NA 2
## 52 23 2 NA 2
## 53 24 2 NA 2
## 54 25 2 NA 2
## 55 26 2 NA 2
## 56 27 2 NA 2
## 57 28 2 NA 2
## 58 29 2 NA 2
## 59 1 3 NA 3
## 60 2 3 NA 3
## 61 3 3 NA 3
## 62 4 3 NA 3
## 63 5 3 NA 3
## 64 6 3 NA 3
## 65 7 3 9 3
## 66 8 3 NA 3
## 67 9 3 NA 3
## 68 10 3 NA 3
## 69 11 3 NA 3
## 70 12 3 NA 3
## 71 13 3 NA 3
## 72 14 3 NA 3
## 73 15 3 NA 3
## 74 16 3 NA 3
## 75 17 3 NA 3
## 76 18 3 NA 3
## 77 19 3 NA 3
## 78 20 3 NA 3
## 79 21 3 NA 3
## 80 22 3 NA 3
## 81 23 3 NA 3
## 82 24 3 NA 3
## 83 25 3 NA 3
## 84 26 3 NA 3
## 85 27 3 NA 3
## 86 28 3 NA 3
## 87 29 3 NA 3
## 88 1 4 NA 4
## 89 2 4 NA 4
## 90 3 4 NA 4
## 91 4 4 3 4
## 92 5 4 NA 4
## 93 6 4 NA 4
## 94 7 4 3 4
## 95 8 4 NA 4
## 96 9 4 NA 4
## 97 10 4 NA 4
## 98 11 4 NA 4
## 99 12 4 NA 4
## 100 13 4 NA 4
## 101 14 4 NA 4
## 102 15 4 NA 4
## 103 16 4 NA 4
## 104 17 4 NA 4
## 105 18 4 NA 4
## 106 19 4 NA 4
## 107 20 4 NA 4
## 108 21 4 10 4
## 109 22 4 NA 4
## 110 23 4 NA 4
## 111 24 4 NA 4
## 112 25 4 NA 4
## 113 26 4 NA 4
## 114 27 4 NA 4
## 115 28 4 NA 4
## 116 29 4 NA 4
## 117 1 5 NA 5
## 118 2 5 NA 5
## 119 3 5 NA 5
## 120 4 5 NA 5
## 121 5 5 NA 5
## 122 6 5 NA 5
## 123 7 5 9 5
## 124 8 5 NA 5
## 125 9 5 NA 5
## 126 10 5 NA 5
## 127 11 5 NA 5
## 128 12 5 NA 5
## 129 13 5 NA 5
## 130 14 5 NA 5
## 131 15 5 NA 5
## 132 16 5 NA 5
## 133 17 5 NA 5
## 134 18 5 NA 5
## 135 19 5 NA 5
## 136 20 5 NA 5
## 137 21 5 NA 5
## 138 22 5 NA 5
## 139 23 5 NA 5
## 140 24 5 NA 5
## 141 25 5 NA 5
## 142 26 5 NA 5
## 143 27 5 NA 5
## 144 28 5 NA 5
## 145 29 5 NA 5
## 146 1 6 NA 6
## 147 2 6 7 6
## 148 3 6 NA 6
## 149 4 6 NA 6
## 150 5 6 NA 6
## 151 6 6 NA 6
## 152 7 6 15 6
## 153 8 6 NA 6
## 154 9 6 NA 6
## 155 10 6 NA 6
## 156 11 6 NA 6
## 157 12 6 NA 6
## 158 13 6 NA 6
## 159 14 6 NA 6
## 160 15 6 13 6
## 161 16 6 NA 6
## 162 17 6 NA 6
## 163 18 6 NA 6
## 164 19 6 NA 6
## 165 20 6 NA 6
## 166 21 6 NA 6
## 167 22 6 NA 6
## 168 23 6 NA 6
## 169 24 6 NA 6
## 170 25 6 NA 6
## 171 26 6 NA 6
## 172 27 6 NA 6
## 173 28 6 NA 6
## 174 29 6 NA 6
## 175 1 7 NA 7
## 176 2 7 NA 7
## 177 3 7 NA 7
## 178 4 7 NA 7
## 179 5 7 NA 7
## 180 6 7 NA 7
## 181 7 7 18 7
## 182 8 7 NA 7
## 183 9 7 NA 7
## 184 10 7 16 7
## 185 11 7 NA 7
## 186 12 7 NA 7
## 187 13 7 NA 7
## 188 14 7 0 7
## 189 15 7 NA 7
## 190 16 7 NA 7
## 191 17 7 21 7
## 192 18 7 NA 7
## 193 19 7 NA 7
## 194 20 7 NA 7
## 195 21 7 NA 7
## 196 22 7 NA 7
## 197 23 7 NA 7
## 198 24 7 NA 7
## 199 25 7 14 7
## 200 26 7 NA 7
## 201 27 7 NA 7
## 202 28 7 NA 7
## 203 29 7 NA 7
## 204 1 8 NA 8
## 205 2 8 NA 8
## 206 3 8 NA 8
## 207 4 8 NA 8
## 208 5 8 NA 8
## 209 6 8 NA 8
## 210 7 8 17 8
## 211 8 8 NA 8
## 212 9 8 NA 8
## 213 10 8 NA 8
## 214 11 8 NA 8
## 215 12 8 NA 8
## 216 13 8 NA 8
## 217 14 8 NA 8
## 218 15 8 NA 8
## 219 16 8 NA 8
## 220 17 8 NA 8
## 221 18 8 NA 8
## 222 19 8 NA 8
## 223 20 8 NA 8
## 224 21 8 NA 8
## 225 22 8 NA 8
## 226 23 8 NA 8
## 227 24 8 NA 8
## 228 25 8 NA 8
## 229 26 8 NA 8
## 230 27 8 NA 8
## 231 28 8 NA 8
## 232 29 8 NA 8
## 233 1 9 NA 9
## 234 2 9 3 9
## 235 3 9 NA 9
## 236 4 9 NA 9
## 237 5 9 NA 9
## 238 6 9 NA 9
## 239 7 9 6 9
## 240 8 9 NA 9
## 241 9 9 NA 9
## 242 10 9 NA 9
## 243 11 9 NA 9
## 244 12 9 NA 9
## 245 13 9 NA 9
## 246 14 9 NA 9
## 247 15 9 NA 9
## 248 16 9 14 9
## 249 17 9 NA 9
## 250 18 9 NA 9
## 251 19 9 NA 9
## 252 20 9 NA 9
## 253 21 9 NA 9
## 254 22 9 NA 9
## 255 23 9 NA 9
## 256 24 9 3 9
## 257 25 9 NA 9
## 258 26 9 NA 9
## 259 27 9 NA 9
## 260 28 9 NA 9
## 261 29 9 NA 9
## 262 1 10 NA 10
## 263 2 10 NA 10
## 264 3 10 NA 10
## 265 4 10 NA 10
## 266 5 10 NA 10
## 267 6 10 NA 10
## 268 7 10 4 10
## 269 8 10 NA 10
## 270 9 10 NA 10
## 271 10 10 NA 10
## 272 11 10 NA 10
## 273 12 10 NA 10
## 274 13 10 NA 10
## 275 14 10 NA 10
## 276 15 10 NA 10
## 277 16 10 NA 10
## 278 17 10 NA 10
## 279 18 10 NA 10
## 280 19 10 NA 10
## 281 20 10 NA 10
## 282 21 10 NA 10
## 283 22 10 NA 10
## 284 23 10 NA 10
## 285 24 10 NA 10
## 286 25 10 NA 10
## 287 26 10 NA 10
## 288 27 10 NA 10
## 289 28 10 NA 10
## 290 29 10 NA 10
## 291 1 11 NA 11
## 292 2 11 NA 11
## 293 3 11 NA 11
## 294 4 11 6 11
## 295 5 11 NA 11
## 296 6 11 NA 11
## 297 7 11 5 11
## 298 8 11 NA 11
## 299 9 11 NA 11
## 300 10 11 NA 11
## 301 11 11 NA 11
## 302 12 11 NA 11
## 303 13 11 NA 11
## 304 14 11 NA 11
## 305 15 11 NA 11
## 306 16 11 NA 11
## 307 17 11 7 11
## 308 18 11 6 11
## 309 19 11 NA 11
## 310 20 11 3 11
## 311 21 11 NA 11
## 312 22 11 NA 11
## 313 23 11 NA 11
## 314 24 11 NA 11
## 315 25 11 NA 11
## 316 26 11 NA 11
## 317 27 11 NA 11
## 318 28 11 NA 11
## 319 29 11 NA 11
## 320 1 12 NA 12
## 321 2 12 NA 12
## 322 3 12 NA 12
## 323 4 12 NA 12
## 324 5 12 NA 12
## 325 6 12 NA 12
## 326 7 12 6 12
## 327 8 12 NA 12
## 328 9 12 NA 12
## 329 10 12 NA 12
## 330 11 12 NA 12
## 331 12 12 NA 12
## 332 13 12 NA 12
## 333 14 12 NA 12
## 334 15 12 NA 12
## 335 16 12 NA 12
## 336 17 12 NA 12
## 337 18 12 NA 12
## 338 19 12 NA 12
## 339 20 12 NA 12
## 340 21 12 NA 12
## 341 22 12 NA 12
## 342 23 12 NA 12
## 343 24 12 NA 12
## 344 25 12 NA 12
## 345 26 12 NA 12
## 346 27 12 NA 12
## 347 28 12 NA 12
## 348 29 12 NA 12
## 349 1 13 NA 13
## 350 2 13 NA 13
## 351 3 13 NA 13
## 352 4 13 NA 13
## 353 5 13 NA 13
## 354 6 13 NA 13
## 355 7 13 4 13
## 356 8 13 NA 13
## 357 9 13 NA 13
## 358 10 13 NA 13
## 359 11 13 NA 13
## 360 12 13 NA 13
## 361 13 13 NA 13
## 362 14 13 NA 13
## 363 15 13 NA 13
## 364 16 13 NA 13
## 365 17 13 NA 13
## 366 18 13 NA 13
## 367 19 13 NA 13
## 368 20 13 NA 13
## 369 21 13 NA 13
## 370 22 13 NA 13
## 371 23 13 NA 13
## 372 24 13 NA 13
## 373 25 13 NA 13
## 374 26 13 NA 13
## 375 27 13 NA 13
## 376 28 13 NA 13
## 377 29 13 NA 13
## 378 1 14 NA 14
## 379 2 14 NA 14
## 380 3 14 NA 14
## 381 4 14 NA 14
## 382 5 14 NA 14
## 383 6 14 NA 14
## 384 7 14 8 14
## 385 8 14 NA 14
## 386 9 14 NA 14
## 387 10 14 NA 14
## 388 11 14 NA 14
## 389 12 14 NA 14
## 390 13 14 NA 14
## 391 14 14 NA 14
## 392 15 14 NA 14
## 393 16 14 NA 14
## 394 17 14 NA 14
## 395 18 14 NA 14
## 396 19 14 NA 14
## 397 20 14 NA 14
## 398 21 14 NA 14
## 399 22 14 NA 14
## 400 23 14 NA 14
## 401 24 14 NA 14
## 402 25 14 NA 14
## 403 26 14 5 14
## 404 27 14 NA 14
## 405 28 14 NA 14
## 406 29 14 NA 14
## 407 1 15 NA 15
## 408 2 15 NA 15
## 409 3 15 NA 15
## 410 4 15 NA 15
## 411 5 15 NA 15
## 412 6 15 NA 15
## 413 7 15 NA 15
## 414 8 15 NA 15
## 415 9 15 NA 15
## 416 10 15 NA 15
## 417 11 15 NA 15
## 418 12 15 NA 15
## 419 13 15 NA 15
## 420 14 15 10 15
## 421 15 15 17 15
## 422 16 15 NA 15
## 423 17 15 NA 15
## 424 18 15 NA 15
## 425 19 15 NA 15
## 426 20 15 NA 15
## 427 21 15 NA 15
## 428 22 15 8 15
## 429 23 15 NA 15
## 430 24 15 NA 15
## 431 25 15 NA 15
## 432 26 15 NA 15
## 433 27 15 NA 15
## 434 28 15 NA 15
## 435 29 15 NA 15
## 436 1 16 NA 16
## 437 2 16 NA 16
## 438 3 16 NA 16
## 439 4 16 NA 16
## 440 5 16 NA 16
## 441 6 16 NA 16
## 442 7 16 NA 16
## 443 8 16 NA 16
## 444 9 16 NA 16
## 445 10 16 17 16
## 446 11 16 NA 16
## 447 12 16 NA 16
## 448 13 16 NA 16
## 449 14 16 NA 16
## 450 15 16 NA 16
## 451 16 16 NA 16
## 452 17 16 20 16
## 453 18 16 NA 16
## 454 19 16 NA 16
## 455 20 16 NA 16
## 456 21 16 NA 16
## 457 22 16 NA 16
## 458 23 16 NA 16
## 459 24 16 16 16
## 460 25 16 NA 16
## 461 26 16 NA 16
## 462 27 16 NA 16
## 463 28 16 NA 16
## 464 29 16 NA 16
## 465 1 17 NA 17
## 466 2 17 NA 17
## 467 3 17 NA 17
## 468 4 17 NA 17
## 469 5 17 NA 17
## 470 6 17 NA 17
## 471 7 17 NA 17
## 472 8 17 NA 17
## 473 9 17 NA 17
## 474 10 17 NA 17
## 475 11 17 NA 17
## 476 12 17 13 17
## 477 13 17 NA 17
## 478 14 17 NA 17
## 479 15 17 13 17
## 480 16 17 NA 17
## 481 17 17 NA 17
## 482 18 17 16 17
## 483 19 17 NA 17
## 484 20 17 NA 17
## 485 21 17 NA 17
## 486 22 17 NA 17
## 487 23 17 18 17
## 488 24 17 NA 17
## 489 25 17 NA 17
## 490 26 17 NA 17
## 491 27 17 NA 17
## 492 28 17 NA 17
## 493 29 17 NA 17
## 494 1 18 NA 18
## 495 2 18 NA 18
## 496 3 18 NA 18
## 497 4 18 10 18
## 498 5 18 14 18
## 499 6 18 NA 18
## 500 7 18 NA 18
## 501 8 18 NA 18
## 502 9 18 NA 18
## 503 10 18 NA 18
## 504 11 18 NA 18
## 505 12 18 NA 18
## 506 13 18 NA 18
## 507 14 18 NA 18
## 508 15 18 NA 18
## 509 16 18 NA 18
## 510 17 18 NA 18
## 511 18 18 NA 18
## 512 19 18 NA 18
## 513 20 18 NA 18
## 514 21 18 NA 18
## 515 22 18 NA 18
## 516 23 18 NA 18
## 517 24 18 NA 18
## 518 25 18 NA 18
## 519 26 18 NA 18
## 520 27 18 NA 18
## 521 28 18 NA 18
## 522 29 18 NA 18
## 523 1 19 NA 19
## 524 2 19 NA 19
## 525 3 19 NA 19
## 526 4 19 NA 19
## 527 5 19 NA 19
## 528 6 19 NA 19
## 529 7 19 18 19
## 530 8 19 NA 19
## 531 9 19 NA 19
## 532 10 19 NA 19
## 533 11 19 NA 19
## 534 12 19 NA 19
## 535 13 19 NA 19
## 536 14 19 NA 19
## 537 15 19 NA 19
## 538 16 19 NA 19
## 539 17 19 NA 19
## 540 18 19 NA 19
## 541 19 19 NA 19
## 542 20 19 NA 19
## 543 21 19 NA 19
## 544 22 19 NA 19
## 545 23 19 NA 19
## 546 24 19 NA 19
## 547 25 19 NA 19
## 548 26 19 NA 19
## 549 27 19 NA 19
## 550 28 19 NA 19
## 551 29 19 NA 19
## 552 1 20 NA 20
## 553 2 20 NA 20
## 554 3 20 NA 20
## 555 4 20 NA 20
## 556 5 20 NA 20
## 557 6 20 NA 20
## 558 7 20 11 20
## 559 8 20 NA 20
## 560 9 20 NA 20
## 561 10 20 NA 20
## 562 11 20 NA 20
## 563 12 20 NA 20
## 564 13 20 NA 20
## 565 14 20 NA 20
## 566 15 20 NA 20
## 567 16 20 NA 20
## 568 17 20 NA 20
## 569 18 20 10 20
## 570 19 20 NA 20
## 571 20 20 NA 20
## 572 21 20 7 20
## 573 22 20 NA 20
## 574 23 20 NA 20
## 575 24 20 NA 20
## 576 25 20 NA 20
## 577 26 20 NA 20
## 578 27 20 NA 20
## 579 28 20 NA 20
## 580 29 20 NA 20
## 581 1 21 NA 21
## 582 2 21 NA 21
## 583 3 21 NA 21
## 584 4 21 NA 21
## 585 5 21 NA 21
## 586 6 21 NA 21
## 587 7 21 10 21
## 588 8 21 NA 21
## 589 9 21 13 21
## 590 10 21 NA 21
## 591 11 21 NA 21
## 592 12 21 NA 21
## 593 13 21 NA 21
## 594 14 21 NA 21
## 595 15 21 NA 21
## 596 16 21 NA 21
## 597 17 21 NA 21
## 598 18 21 NA 21
## 599 19 21 NA 21
## 600 20 21 NA 21
## 601 21 21 NA 21
## 602 22 21 NA 21
## 603 23 21 NA 21
## 604 24 21 NA 21
## 605 25 21 10 21
## 606 26 21 NA 21
## 607 27 21 NA 21
## 608 28 21 NA 21
## 609 29 21 NA 21
## 610 1 22 13 22
## 611 2 22 NA 22
## 612 3 22 NA 22
## 613 4 22 NA 22
## 614 5 22 NA 22
## 615 6 22 NA 22
## 616 7 22 19 22
## 617 8 22 7 22
## 618 9 22 NA 22
## 619 10 22 NA 22
## 620 11 22 NA 22
## 621 12 22 NA 22
## 622 13 22 11 22
## 623 14 22 NA 22
## 624 15 22 NA 22
## 625 16 22 NA 22
## 626 17 22 NA 22
## 627 18 22 NA 22
## 628 19 22 NA 22
## 629 20 22 NA 22
## 630 21 22 NA 22
## 631 22 22 NA 22
## 632 23 22 NA 22
## 633 24 22 NA 22
## 634 25 22 NA 22
## 635 26 22 NA 22
## 636 27 22 NA 22
## 637 28 22 NA 22
## 638 29 22 NA 22
## 639 1 23 NA 23
## 640 2 23 5 23
## 641 3 23 NA 23
## 642 4 23 NA 23
## 643 5 23 NA 23
## 644 6 23 NA 23
## 645 7 23 12 23
## 646 8 23 11 23
## 647 9 23 NA 23
## 648 10 23 NA 23
## 649 11 23 NA 23
## 650 12 23 NA 23
## 651 13 23 NA 23
## 652 14 23 NA 23
## 653 15 23 10 23
## 654 16 23 NA 23
## 655 17 23 NA 23
## 656 18 23 NA 23
## 657 19 23 NA 23
## 658 20 23 NA 23
## 659 21 23 NA 23
## 660 22 23 NA 23
## 661 23 23 NA 23
## 662 24 23 NA 23
## 663 25 23 NA 23
## 664 26 23 6 23
## 665 27 23 5 23
## 666 28 23 7 23
## 667 29 23 NA 23
## 668 1 24 NA 24
## 669 2 24 NA 24
## 670 3 24 16 24
## 671 4 24 NA 24
## 672 5 24 NA 24
## 673 6 24 NA 24
## 674 7 24 16 24
## 675 8 24 NA 24
## 676 9 24 NA 24
## 677 10 24 NA 24
## 678 11 24 NA 24
## 679 12 24 NA 24
## 680 13 24 NA 24
## 681 14 24 NA 24
## 682 15 24 18 24
## 683 16 24 NA 24
## 684 17 24 NA 24
## 685 18 24 15 24
## 686 19 24 NA 24
## 687 20 24 NA 24
## 688 21 24 NA 24
## 689 22 24 NA 24
## 690 23 24 NA 24
## 691 24 24 NA 24
## 692 25 24 NA 24
## 693 26 24 NA 24
## 694 27 24 NA 24
## 695 28 24 NA 24
## 696 29 24 NA 24
## 697 1 25 NA 25
## 698 2 25 NA 25
## 699 3 25 NA 25
## 700 4 25 15 25
## 701 5 25 NA 25
## 702 6 25 NA 25
## 703 7 25 NA 25
## 704 8 25 NA 25
## 705 9 25 NA 25
## 706 10 25 NA 25
## 707 11 25 NA 25
## 708 12 25 12 25
## 709 13 25 NA 25
## 710 14 25 NA 25
## 711 15 25 NA 25
## 712 16 25 NA 25
## 713 17 25 16 25
## 714 18 25 NA 25
## 715 19 25 NA 25
## 716 20 25 NA 25
## 717 21 25 NA 25
## 718 22 25 NA 25
## 719 23 25 NA 25
## 720 24 25 NA 25
## 721 25 25 NA 25
## 722 26 25 NA 25
## 723 27 25 NA 25
## 724 28 25 NA 25
## 725 29 25 16 25
## 726 1 26 15 26
## 727 2 26 NA 26
## 728 3 26 NA 26
## 729 4 26 NA 26
## 730 5 26 NA 26
## 731 6 26 18 26
## 732 7 26 14 26
## 733 8 26 NA 26
## 734 9 26 NA 26
## 735 10 26 NA 26
## 736 11 26 NA 26
## 737 12 26 NA 26
## 738 13 26 NA 26
## 739 14 26 NA 26
## 740 15 26 NA 26
## 741 16 26 NA 26
## 742 17 26 NA 26
## 743 18 26 NA 26
## 744 19 26 22 26
## 745 20 26 21 26
## 746 21 26 NA 26
## 747 22 26 NA 26
## 748 23 26 NA 26
## 749 24 26 NA 26
## 750 25 26 NA 26
## 751 26 26 NA 26
## 752 27 26 NA 26
## 753 28 26 NA 26
## 754 29 26 21 26
## 755 1 27 NA 27
## 756 2 27 NA 27
## 757 3 27 NA 27
## 758 4 27 NA 27
## 759 5 27 NA 27
## 760 6 27 NA 27
## 761 7 27 12 27
## 762 8 27 NA 27
## 763 9 27 NA 27
## 764 10 27 22 27
## 765 11 27 NA 27
## 766 12 27 NA 27
## 767 13 27 NA 27
## 768 14 27 NA 27
## 769 15 27 NA 27
## 770 16 27 NA 27
## 771 17 27 NA 27
## 772 18 27 NA 27
## 773 19 27 NA 27
## 774 20 27 NA 27
## 775 21 27 NA 27
## 776 22 27 NA 27
## 777 23 27 NA 27
## 778 24 27 NA 27
## 779 25 27 NA 27
## 780 26 27 NA 27
## 781 27 27 NA 27
## 782 28 27 NA 27
## 783 29 27 9 27
## 784 1 28 NA 28
## 785 2 28 NA 28
## 786 3 28 NA 28
## 787 4 28 NA 28
## 788 5 28 NA 28
## 789 6 28 NA 28
## 790 7 28 14 28
## 791 8 28 NA 28
## 792 9 28 NA 28
## 793 10 28 NA 28
## 794 11 28 NA 28
## 795 12 28 NA 28
## 796 13 28 NA 28
## 797 14 28 NA 28
## 798 15 28 10 28
## 799 16 28 NA 28
## 800 17 28 NA 28
## 801 18 28 NA 28
## 802 19 28 NA 28
## 803 20 28 NA 28
## 804 21 28 NA 28
## 805 22 28 NA 28
## 806 23 28 NA 28
## 807 24 28 NA 28
## 808 25 28 NA 28
## 809 26 28 7 28
## 810 27 28 7 28
## 811 28 28 NA 28
## 812 29 28 NA 28
## 813 1 29 NA 29
## 814 2 29 NA 29
## 815 3 29 NA 29
## 816 4 29 NA 29
## 817 5 29 NA 29
## 818 6 29 NA 29
## 819 7 29 15 29
## 820 8 29 NA 29
## 821 9 29 NA 29
## 822 10 29 NA 29
## 823 11 29 NA 29
## 824 12 29 NA 29
## 825 13 29 NA 29
## 826 14 29 NA 29
## 827 15 29 NA 29
## 828 16 29 NA 29
## 829 17 29 NA 29
## 830 18 29 NA 29
## 831 19 29 NA 29
## 832 20 29 NA 29
## 833 21 29 NA 29
## 834 22 29 18 29
## 835 23 29 NA 29
## 836 24 29 NA 29
## 837 25 29 NA 29
## 838 26 29 NA 29
## 839 27 29 NA 29
## 840 28 29 NA 29
## 841 29 29 6 29
## 842 1 30 NA 30
## 843 2 30 NA 30
## 844 3 30 NA 30
## 845 4 30 NA 30
## 846 5 30 NA 30
## 847 6 30 NA 30
## 848 7 30 14 30
## 849 8 30 NA 30
## 850 9 30 0 30
## 851 10 30 NA 30
## 852 11 30 NA 30
## 853 12 30 NA 30
## 854 13 30 NA 30
## 855 14 30 NA 30
## 856 15 30 NA 30
## 857 16 30 NA 30
## 858 17 30 0 30
## 859 18 30 NA 30
## 860 19 30 NA 30
## 861 20 30 NA 30
## 862 21 30 NA 30
## 863 22 30 NA 30
## 864 23 30 NA 30
## 865 24 30 19 30
## 866 25 30 NA 30
## 867 26 30 NA 30
## 868 27 30 NA 30
## 869 28 30 NA 30
## 870 29 30 NA 30
## 871 1 31 NA 31
## 872 2 31 NA 31
## 873 3 31 NA 31
## 874 4 31 NA 31
## 875 5 31 NA 31
## 876 6 31 NA 31
## 877 7 31 NA 31
## 878 8 31 NA 31
## 879 9 31 NA 31
## 880 10 31 NA 31
## 881 11 31 NA 31
## 882 12 31 NA 31
## 883 13 31 NA 31
## 884 14 31 NA 31
## 885 15 31 NA 31
## 886 16 31 NA 31
## 887 17 31 NA 31
## 888 18 31 NA 31
## 889 19 31 NA 31
## 890 20 31 NA 31
## 891 21 31 NA 31
## 892 22 31 NA 31
## 893 23 31 NA 31
## 894 24 31 NA 31
## 895 25 31 NA 31
## 896 26 31 NA 31
## 897 27 31 NA 31
## 898 28 31 NA 31
## 899 29 31 10 31
## 900 1 32 NA 32
## 901 2 32 NA 32
## 902 3 32 NA 32
## 903 4 32 6 32
## 904 5 32 NA 32
## 905 6 32 NA 32
## 906 7 32 NA 32
## 907 8 32 NA 32
## 908 9 32 NA 32
## 909 10 32 NA 32
## 910 11 32 NA 32
## 911 12 32 NA 32
## 912 13 32 NA 32
## 913 14 32 NA 32
## 914 15 32 NA 32
## 915 16 32 NA 32
## 916 17 32 NA 32
## 917 18 32 NA 32
## 918 19 32 NA 32
## 919 20 32 NA 32
## 920 21 32 NA 32
## 921 22 32 NA 32
## 922 23 32 NA 32
## 923 24 32 NA 32
## 924 25 32 NA 32
## 925 26 32 NA 32
## 926 27 32 NA 32
## 927 28 32 NA 32
## 928 29 32 8 32
## 929 1 33 NA 33
## 930 2 33 NA 33
## 931 3 33 NA 33
## 932 4 33 NA 33
## 933 5 33 13 33
## 934 6 33 NA 33
## 935 7 33 6 33
## 936 8 33 13 33
## 937 9 33 NA 33
## 938 10 33 NA 33
## 939 11 33 NA 33
## 940 12 33 NA 33
## 941 13 33 NA 33
## 942 14 33 NA 33
## 943 15 33 NA 33
## 944 16 33 NA 33
## 945 17 33 NA 33
## 946 18 33 NA 33
## 947 19 33 NA 33
## 948 20 33 NA 33
## 949 21 33 NA 33
## 950 22 33 NA 33
## 951 23 33 NA 33
## 952 24 33 NA 33
## 953 25 33 NA 33
## 954 26 33 12 33
## 955 27 33 13 33
## 956 28 33 NA 33
## 957 29 33 NA 33
## 958 1 34 NA 34
## 959 2 34 NA 34
## 960 3 34 NA 34
## 961 4 34 NA 34
## 962 5 34 NA 34
## 963 6 34 NA 34
## 964 7 34 8 34
## 965 8 34 NA 34
## 966 9 34 NA 34
## 967 10 34 NA 34
## 968 11 34 NA 34
## 969 12 34 NA 34
## 970 13 34 NA 34
## 971 14 34 NA 34
## 972 15 34 NA 34
## 973 16 34 NA 34
## 974 17 34 NA 34
## 975 18 34 NA 34
## 976 19 34 NA 34
## 977 20 34 NA 34
## 978 21 34 NA 34
## 979 22 34 NA 34
## 980 23 34 NA 34
## 981 24 34 NA 34
## 982 25 34 NA 34
## 983 26 34 NA 34
## 984 27 34 NA 34
## 985 28 34 NA 34
## 986 29 34 14 34
## 987 1 35 NA 35
## 988 2 35 NA 35
## 989 3 35 NA 35
## 990 4 35 NA 35
## 991 5 35 NA 35
## 992 6 35 NA 35
## 993 7 35 7 35
## 994 8 35 0 35
## 995 9 35 NA 35
## 996 10 35 NA 35
## 997 11 35 NA 35
## 998 12 35 NA 35
## 999 13 35 NA 35
## 1000 14 35 NA 35
## 1001 15 35 NA 35
## 1002 16 35 NA 35
## 1003 17 35 NA 35
## 1004 18 35 NA 35
## 1005 19 35 NA 35
## 1006 20 35 NA 35
## 1007 21 35 NA 35
## 1008 22 35 NA 35
## 1009 23 35 NA 35
## 1010 24 35 NA 35
## 1011 25 35 6 35
## 1012 26 35 NA 35
## 1013 27 35 NA 35
## 1014 28 35 NA 35
## 1015 29 35 NA 35
## 1016 1 36 NA 36
## 1017 2 36 NA 36
## 1018 3 36 NA 36
## 1019 4 36 7 36
## 1020 5 36 NA 36
## 1021 6 36 NA 36
## 1022 7 36 6 36
## 1023 8 36 NA 36
## 1024 9 36 NA 36
## 1025 10 36 NA 36
## 1026 11 36 NA 36
## 1027 12 36 NA 36
## 1028 13 36 NA 36
## 1029 14 36 8 36
## 1030 15 36 NA 36
## 1031 16 36 NA 36
## 1032 17 36 NA 36
## 1033 18 36 NA 36
## 1034 19 36 NA 36
## 1035 20 36 NA 36
## 1036 21 36 NA 36
## 1037 22 36 NA 36
## 1038 23 36 NA 36
## 1039 24 36 NA 36
## 1040 25 36 NA 36
## 1041 26 36 NA 36
## 1042 27 36 NA 36
## 1043 28 36 NA 36
## 1044 29 36 7 36
## 1045 1 37 NA 37
## 1046 2 37 NA 37
## 1047 3 37 NA 37
## 1048 4 37 NA 37
## 1049 5 37 NA 37
## 1050 6 37 NA 37
## 1051 7 37 NA 37
## 1052 8 37 NA 37
## 1053 9 37 NA 37
## 1054 10 37 NA 37
## 1055 11 37 NA 37
## 1056 12 37 10 37
## 1057 13 37 NA 37
## 1058 14 37 NA 37
## 1059 15 37 NA 37
## 1060 16 37 NA 37
## 1061 17 37 NA 37
## 1062 18 37 NA 37
## 1063 19 37 NA 37
## 1064 20 37 NA 37
## 1065 21 37 NA 37
## 1066 22 37 NA 37
## 1067 23 37 NA 37
## 1068 24 37 NA 37
## 1069 25 37 NA 37
## 1070 26 37 NA 37
## 1071 27 37 NA 37
## 1072 28 37 NA 37
## 1073 29 37 NA 37
## 1074 1 38 NA 38
## 1075 2 38 NA 38
## 1076 3 38 NA 38
## 1077 4 38 NA 38
## 1078 5 38 NA 38
## 1079 6 38 NA 38
## 1080 7 38 NA 38
## 1081 8 38 NA 38
## 1082 9 38 NA 38
## 1083 10 38 NA 38
## 1084 11 38 NA 38
## 1085 12 38 NA 38
## 1086 13 38 NA 38
## 1087 14 38 NA 38
## 1088 15 38 18 38
## 1089 16 38 NA 38
## 1090 17 38 NA 38
## 1091 18 38 NA 38
## 1092 19 38 NA 38
## 1093 20 38 NA 38
## 1094 21 38 NA 38
## 1095 22 38 NA 38
## 1096 23 38 NA 38
## 1097 24 38 NA 38
## 1098 25 38 NA 38
## 1099 26 38 NA 38
## 1100 27 38 NA 38
## 1101 28 38 NA 38
## 1102 29 38 16 38
## 1103 1 39 NA 39
## 1104 2 39 NA 39
## 1105 3 39 NA 39
## 1106 4 39 NA 39
## 1107 5 39 NA 39
## 1108 6 39 NA 39
## 1109 7 39 NA 39
## 1110 8 39 NA 39
## 1111 9 39 NA 39
## 1112 10 39 NA 39
## 1113 11 39 NA 39
## 1114 12 39 NA 39
## 1115 13 39 NA 39
## 1116 14 39 21 39
## 1117 15 39 NA 39
## 1118 16 39 NA 39
## 1119 17 39 NA 39
## 1120 18 39 NA 39
## 1121 19 39 NA 39
## 1122 20 39 NA 39
## 1123 21 39 NA 39
## 1124 22 39 NA 39
## 1125 23 39 22 39
## 1126 24 39 NA 39
## 1127 25 39 NA 39
## 1128 26 39 NA 39
## 1129 27 39 NA 39
## 1130 28 39 NA 39
## 1131 29 39 22 39
## 1132 1 40 NA 40
## 1133 2 40 NA 40
## 1134 3 40 NA 40
## 1135 4 40 NA 40
## 1136 5 40 NA 40
## 1137 6 40 NA 40
## 1138 7 40 11 40
## 1139 8 40 NA 40
## 1140 9 40 NA 40
## 1141 10 40 NA 40
## 1142 11 40 NA 40
## 1143 12 40 NA 40
## 1144 13 40 NA 40
## 1145 14 40 NA 40
## 1146 15 40 NA 40
## 1147 16 40 NA 40
## 1148 17 40 NA 40
## 1149 18 40 NA 40
## 1150 19 40 NA 40
## 1151 20 40 NA 40
## 1152 21 40 NA 40
## 1153 22 40 NA 40
## 1154 23 40 NA 40
## 1155 24 40 NA 40
## 1156 25 40 NA 40
## 1157 26 40 NA 40
## 1158 27 40 NA 40
## 1159 28 40 NA 40
## 1160 29 40 10 40
## 1161 1 41 NA 41
## 1162 2 41 NA 41
## 1163 3 41 NA 41
## 1164 4 41 NA 41
## 1165 5 41 NA 41
## 1166 6 41 NA 41
## 1167 7 41 10 41
## 1168 8 41 NA 41
## 1169 9 41 NA 41
## 1170 10 41 NA 41
## 1171 11 41 NA 41
## 1172 12 41 NA 41
## 1173 13 41 NA 41
## 1174 14 41 NA 41
## 1175 15 41 14 41
## 1176 16 41 NA 41
## 1177 17 41 NA 41
## 1178 18 41 NA 41
## 1179 19 41 NA 41
## 1180 20 41 NA 41
## 1181 21 41 NA 41
## 1182 22 41 NA 41
## 1183 23 41 NA 41
## 1184 24 41 NA 41
## 1185 25 41 NA 41
## 1186 26 41 7 41
## 1187 27 41 7 41
## 1188 28 41 NA 41
## 1189 29 41 8 41
## 1190 1 42 NA 42
## 1191 2 42 NA 42
## 1192 3 42 NA 42
## 1193 4 42 NA 42
## 1194 5 42 NA 42
## 1195 6 42 NA 42
## 1196 7 42 16 42
## 1197 8 42 NA 42
## 1198 9 42 NA 42
## 1199 10 42 NA 42
## 1200 11 42 NA 42
## 1201 12 42 NA 42
## 1202 13 42 18 42
## 1203 14 42 NA 42
## 1204 15 42 NA 42
## 1205 16 42 NA 42
## 1206 17 42 NA 42
## 1207 18 42 NA 42
## 1208 19 42 NA 42
## 1209 20 42 NA 42
## 1210 21 42 NA 42
## 1211 22 42 NA 42
## 1212 23 42 NA 42
## 1213 24 42 NA 42
## 1214 25 42 NA 42
## 1215 26 42 NA 42
## 1216 27 42 NA 42
## 1217 28 42 NA 42
## 1218 29 42 NA 42
## 1219 1 43 NA 43
## 1220 2 43 NA 43
## 1221 3 43 NA 43
## 1222 4 43 NA 43
## 1223 5 43 NA 43
## 1224 6 43 NA 43
## 1225 7 43 14 43
## 1226 8 43 NA 43
## 1227 9 43 NA 43
## 1228 10 43 NA 43
## 1229 11 43 20 43
## 1230 12 43 NA 43
## 1231 13 43 NA 43
## 1232 14 43 NA 43
## 1233 15 43 NA 43
## 1234 16 43 NA 43
## 1235 17 43 NA 43
## 1236 18 43 NA 43
## 1237 19 43 NA 43
## 1238 20 43 NA 43
## 1239 21 43 14 43
## 1240 22 43 NA 43
## 1241 23 43 NA 43
## 1242 24 43 NA 43
## 1243 25 43 NA 43
## 1244 26 43 NA 43
## 1245 27 43 NA 43
## 1246 28 43 NA 43
## 1247 29 43 NA 43
## 1248 1 44 5 44
## 1249 2 44 NA 44
## 1250 3 44 16 44
## 1251 4 44 NA 44
## 1252 5 44 NA 44
## 1253 6 44 NA 44
## 1254 7 44 NA 44
## 1255 8 44 NA 44
## 1256 9 44 NA 44
## 1257 10 44 NA 44
## 1258 11 44 NA 44
## 1259 12 44 NA 44
## 1260 13 44 NA 44
## 1261 14 44 NA 44
## 1262 15 44 NA 44
## 1263 16 44 NA 44
## 1264 17 44 9 44
## 1265 18 44 NA 44
## 1266 19 44 NA 44
## 1267 20 44 NA 44
## 1268 21 44 NA 44
## 1269 22 44 NA 44
## 1270 23 44 NA 44
## 1271 24 44 NA 44
## 1272 25 44 NA 44
## 1273 26 44 NA 44
## 1274 27 44 NA 44
## 1275 28 44 NA 44
## 1276 29 44 14 44
## 1277 1 45 NA 45
## 1278 2 45 NA 45
## 1279 3 45 NA 45
## 1280 4 45 12 45
## 1281 5 45 NA 45
## 1282 6 45 NA 45
## 1283 7 45 NA 45
## 1284 8 45 NA 45
## 1285 9 45 NA 45
## 1286 10 45 NA 45
## 1287 11 45 NA 45
## 1288 12 45 NA 45
## 1289 13 45 NA 45
## 1290 14 45 NA 45
## 1291 15 45 NA 45
## 1292 16 45 NA 45
## 1293 17 45 NA 45
## 1294 18 45 NA 45
## 1295 19 45 NA 45
## 1296 20 45 NA 45
## 1297 21 45 NA 45
## 1298 22 45 NA 45
## 1299 23 45 NA 45
## 1300 24 45 NA 45
## 1301 25 45 NA 45
## 1302 26 45 NA 45
## 1303 27 45 NA 45
## 1304 28 45 NA 45
## 1305 29 45 NA 45
## 1306 1 46 NA 46
## 1307 2 46 NA 46
## 1308 3 46 NA 46
## 1309 4 46 NA 46
## 1310 5 46 10 46
## 1311 6 46 NA 46
## 1312 7 46 NA 46
## 1313 8 46 NA 46
## 1314 9 46 NA 46
## 1315 10 46 NA 46
## 1316 11 46 NA 46
## 1317 12 46 10 46
## 1318 13 46 NA 46
## 1319 14 46 NA 46
## 1320 15 46 NA 46
## 1321 16 46 NA 46
## 1322 17 46 NA 46
## 1323 18 46 NA 46
## 1324 19 46 NA 46
## 1325 20 46 NA 46
## 1326 21 46 NA 46
## 1327 22 46 NA 46
## 1328 23 46 NA 46
## 1329 24 46 NA 46
## 1330 25 46 NA 46
## 1331 26 46 NA 46
## 1332 27 46 NA 46
## 1333 28 46 NA 46
## 1334 29 46 13 46
## 1335 1 47 NA 47
## 1336 2 47 NA 47
## 1337 3 47 NA 47
## 1338 4 47 NA 47
## 1339 5 47 NA 47
## 1340 6 47 NA 47
## 1341 7 47 15 47
## 1342 8 47 NA 47
## 1343 9 47 NA 47
## 1344 10 47 NA 47
## 1345 11 47 NA 47
## 1346 12 47 NA 47
## 1347 13 47 NA 47
## 1348 14 47 NA 47
## 1349 15 47 NA 47
## 1350 16 47 NA 47
## 1351 17 47 NA 47
## 1352 18 47 14 47
## 1353 19 47 17 47
## 1354 20 47 NA 47
## 1355 21 47 NA 47
## 1356 22 47 NA 47
## 1357 23 47 NA 47
## 1358 24 47 NA 47
## 1359 25 47 NA 47
## 1360 26 47 NA 47
## 1361 27 47 NA 47
## 1362 28 47 NA 47
## 1363 29 47 16 47
## 1364 1 48 8 48
## 1365 2 48 NA 48
## 1366 3 48 8 48
## 1367 4 48 NA 48
## 1368 5 48 NA 48
## 1369 6 48 NA 48
## 1370 7 48 8 48
## 1371 8 48 NA 48
## 1372 9 48 NA 48
## 1373 10 48 NA 48
## 1374 11 48 NA 48
## 1375 12 48 NA 48
## 1376 13 48 NA 48
## 1377 14 48 NA 48
## 1378 15 48 7 48
## 1379 16 48 NA 48
## 1380 17 48 NA 48
## 1381 18 48 NA 48
## 1382 19 48 NA 48
## 1383 20 48 NA 48
## 1384 21 48 NA 48
## 1385 22 48 NA 48
## 1386 23 48 NA 48
## 1387 24 48 NA 48
## 1388 25 48 NA 48
## 1389 26 48 NA 48
## 1390 27 48 NA 48
## 1391 28 48 9 48
## 1392 29 48 NA 48
## 1393 1 49 NA 49
## 1394 2 49 NA 49
## 1395 3 49 NA 49
## 1396 4 49 NA 49
## 1397 5 49 NA 49
## 1398 6 49 7 49
## 1399 7 49 11 49
## 1400 8 49 NA 49
## 1401 9 49 NA 49
## 1402 10 49 NA 49
## 1403 11 49 NA 49
## 1404 12 49 NA 49
## 1405 13 49 NA 49
## 1406 14 49 NA 49
## 1407 15 49 NA 49
## 1408 16 49 NA 49
## 1409 17 49 NA 49
## 1410 18 49 NA 49
## 1411 19 49 NA 49
## 1412 20 49 NA 49
## 1413 21 49 NA 49
## 1414 22 49 NA 49
## 1415 23 49 10 49
## 1416 24 49 NA 49
## 1417 25 49 10 49
## 1418 26 49 9 49
## 1419 27 49 10 49
## 1420 28 49 NA 49
## 1421 29 49 NA 49
## 1422 1 50 NA 50
## 1423 2 50 NA 50
## 1424 3 50 NA 50
## 1425 4 50 NA 50
## 1426 5 50 NA 50
## 1427 6 50 NA 50
## 1428 7 50 9 50
## 1429 8 50 0 50
## 1430 9 50 NA 50
## 1431 10 50 NA 50
## 1432 11 50 NA 50
## 1433 12 50 NA 50
## 1434 13 50 NA 50
## 1435 14 50 10 50
## 1436 15 50 NA 50
## 1437 16 50 NA 50
## 1438 17 50 NA 50
## 1439 18 50 NA 50
## 1440 19 50 NA 50
## 1441 20 50 NA 50
## 1442 21 50 NA 50
## 1443 22 50 9 50
## 1444 23 50 NA 50
## 1445 24 50 NA 50
## 1446 25 50 NA 50
## 1447 26 50 NA 50
## 1448 27 50 NA 50
## 1449 28 50 NA 50
## 1450 29 50 NA 50
## 1451 1 51 NA 51
## 1452 2 51 12 51
## 1453 3 51 NA 51
## 1454 4 51 NA 51
## 1455 5 51 NA 51
## 1456 6 51 NA 51
## 1457 7 51 5 51
## 1458 8 51 NA 51
## 1459 9 51 NA 51
## 1460 10 51 NA 51
## 1461 11 51 NA 51
## 1462 12 51 10 51
## 1463 13 51 NA 51
## 1464 14 51 NA 51
## 1465 15 51 NA 51
## 1466 16 51 NA 51
## 1467 17 51 NA 51
## 1468 18 51 NA 51
## 1469 19 51 NA 51
## 1470 20 51 NA 51
## 1471 21 51 NA 51
## 1472 22 51 NA 51
## 1473 23 51 NA 51
## 1474 24 51 13 51
## 1475 25 51 NA 51
## 1476 26 51 NA 51
## 1477 27 51 NA 51
## 1478 28 51 NA 51
## 1479 29 51 13 51
## 1480 1 52 NA 52
## 1481 2 52 NA 52
## 1482 3 52 NA 52
## 1483 4 52 11 52
## 1484 5 52 NA 52
## 1485 6 52 NA 52
## 1486 7 52 11 52
## 1487 8 52 NA 52
## 1488 9 52 NA 52
## 1489 10 52 NA 52
## 1490 11 52 NA 52
## 1491 12 52 NA 52
## 1492 13 52 NA 52
## 1493 14 52 NA 52
## 1494 15 52 NA 52
## 1495 16 52 NA 52
## 1496 17 52 22 52
## 1497 18 52 NA 52
## 1498 19 52 NA 52
## 1499 20 52 12 52
## 1500 21 52 NA 52
## 1501 22 52 NA 52
## 1502 23 52 NA 52
## 1503 24 52 NA 52
## 1504 25 52 NA 52
## 1505 26 52 NA 52
## 1506 27 52 NA 52
## 1507 28 52 NA 52
## 1508 29 52 14 52
## 1509 1 53 NA 53
## 1510 2 53 NA 53
## 1511 3 53 NA 53
## 1512 4 53 NA 53
## 1513 5 53 12 53
## 1514 6 53 NA 53
## 1515 7 53 14 53
## 1516 8 53 NA 53
## 1517 9 53 NA 53
## 1518 10 53 10 53
## 1519 11 53 NA 53
## 1520 12 53 NA 53
## 1521 13 53 NA 53
## 1522 14 53 21 53
## 1523 15 53 NA 53
## 1524 16 53 NA 53
## 1525 17 53 NA 53
## 1526 18 53 NA 53
## 1527 19 53 NA 53
## 1528 20 53 NA 53
## 1529 21 53 NA 53
## 1530 22 53 NA 53
## 1531 23 53 NA 53
## 1532 24 53 NA 53
## 1533 25 53 NA 53
## 1534 26 53 NA 53
## 1535 27 53 NA 53
## 1536 28 53 NA 53
## 1537 29 53 11 53
## 1538 1 54 NA 54
## 1539 2 54 NA 54
## 1540 3 54 NA 54
## 1541 4 54 NA 54
## 1542 5 54 NA 54
## 1543 6 54 NA 54
## 1544 7 54 NA 54
## 1545 8 54 NA 54
## 1546 9 54 NA 54
## 1547 10 54 NA 54
## 1548 11 54 NA 54
## 1549 12 54 NA 54
## 1550 13 54 NA 54
## 1551 14 54 NA 54
## 1552 15 54 NA 54
## 1553 16 54 NA 54
## 1554 17 54 NA 54
## 1555 18 54 NA 54
## 1556 19 54 NA 54
## 1557 20 54 NA 54
## 1558 21 54 NA 54
## 1559 22 54 NA 54
## 1560 23 54 NA 54
## 1561 24 54 NA 54
## 1562 25 54 NA 54
## 1563 26 54 NA 54
## 1564 27 54 NA 54
## 1565 28 54 NA 54
## 1566 29 54 18 54
## 1567 1 55 NA 55
## 1568 2 55 NA 55
## 1569 3 55 NA 55
## 1570 4 55 NA 55
## 1571 5 55 NA 55
## 1572 6 55 NA 55
## 1573 7 55 NA 55
## 1574 8 55 NA 55
## 1575 9 55 NA 55
## 1576 10 55 NA 55
## 1577 11 55 17 55
## 1578 12 55 NA 55
## 1579 13 55 NA 55
## 1580 14 55 NA 55
## 1581 15 55 18 55
## 1582 16 55 NA 55
## 1583 17 55 NA 55
## 1584 18 55 NA 55
## 1585 19 55 NA 55
## 1586 20 55 NA 55
## 1587 21 55 NA 55
## 1588 22 55 NA 55
## 1589 23 55 NA 55
## 1590 24 55 NA 55
## 1591 25 55 NA 55
## 1592 26 55 NA 55
## 1593 27 55 NA 55
## 1594 28 55 NA 55
## 1595 29 55 NA 55
## 1596 1 56 NA 56
## 1597 2 56 NA 56
## 1598 3 56 NA 56
## 1599 4 56 NA 56
## 1600 5 56 NA 56
## 1601 6 56 NA 56
## 1602 7 56 NA 56
## 1603 8 56 NA 56
## 1604 9 56 NA 56
## 1605 10 56 NA 56
## 1606 11 56 NA 56
## 1607 12 56 NA 56
## 1608 13 56 NA 56
## 1609 14 56 NA 56
## 1610 15 56 NA 56
## 1611 16 56 21 56
## 1612 17 56 NA 56
## 1613 18 56 NA 56
## 1614 19 56 NA 56
## 1615 20 56 NA 56
## 1616 21 56 NA 56
## 1617 22 56 NA 56
## 1618 23 56 NA 56
## 1619 24 56 NA 56
## 1620 25 56 NA 56
## 1621 26 56 19 56
## 1622 27 56 18 56
## 1623 28 56 NA 56
## 1624 29 56 NA 56
## 1625 1 57 NA 57
## 1626 2 57 NA 57
## 1627 3 57 NA 57
## 1628 4 57 NA 57
## 1629 5 57 NA 57
## 1630 6 57 NA 57
## 1631 7 57 16 57
## 1632 8 57 NA 57
## 1633 9 57 NA 57
## 1634 10 57 NA 57
## 1635 11 57 NA 57
## 1636 12 57 17 57
## 1637 13 57 NA 57
## 1638 14 57 NA 57
## 1639 15 57 NA 57
## 1640 16 57 NA 57
## 1641 17 57 NA 57
## 1642 18 57 NA 57
## 1643 19 57 NA 57
## 1644 20 57 NA 57
## 1645 21 57 NA 57
## 1646 22 57 NA 57
## 1647 23 57 NA 57
## 1648 24 57 NA 57
## 1649 25 57 NA 57
## 1650 26 57 NA 57
## 1651 27 57 NA 57
## 1652 28 57 NA 57
## 1653 29 57 13 57
## 1654 1 58 NA 58
## 1655 2 58 NA 58
## 1656 3 58 NA 58
## 1657 4 58 NA 58
## 1658 5 58 NA 58
## 1659 6 58 NA 58
## 1660 7 58 17 58
## 1661 8 58 NA 58
## 1662 9 58 NA 58
## 1663 10 58 NA 58
## 1664 11 58 NA 58
## 1665 12 58 NA 58
## 1666 13 58 NA 58
## 1667 14 58 NA 58
## 1668 15 58 21 58
## 1669 16 58 NA 58
## 1670 17 58 NA 58
## 1671 18 58 24 58
## 1672 19 58 NA 58
## 1673 20 58 NA 58
## 1674 21 58 NA 58
## 1675 22 58 NA 58
## 1676 23 58 NA 58
## 1677 24 58 NA 58
## 1678 25 58 NA 58
## 1679 26 58 NA 58
## 1680 27 58 NA 58
## 1681 28 58 NA 58
## 1682 29 58 NA 58
## 1683 1 59 NA 59
## 1684 2 59 NA 59
## 1685 3 59 NA 59
## 1686 4 59 NA 59
## 1687 5 59 NA 59
## 1688 6 59 NA 59
## 1689 7 59 25 59
## 1690 8 59 NA 59
## 1691 9 59 NA 59
## 1692 10 59 NA 59
## 1693 11 59 NA 59
## 1694 12 59 NA 59
## 1695 13 59 NA 59
## 1696 14 59 NA 59
## 1697 15 59 NA 59
## 1698 16 59 NA 59
## 1699 17 59 NA 59
## 1700 18 59 NA 59
## 1701 19 59 NA 59
## 1702 20 59 NA 59
## 1703 21 59 NA 59
## 1704 22 59 NA 59
## 1705 23 59 NA 59
## 1706 24 59 NA 59
## 1707 25 59 NA 59
## 1708 26 59 NA 59
## 1709 27 59 NA 59
## 1710 28 59 NA 59
## 1711 29 59 24 59
## 1712 1 60 27 60
## 1713 2 60 NA 60
## 1714 3 60 27 60
## 1715 4 60 23 60
## 1716 5 60 NA 60
## 1717 6 60 NA 60
## 1718 7 60 20 60
## 1719 8 60 NA 60
## 1720 9 60 NA 60
## 1721 10 60 31 60
## 1722 11 60 NA 60
## 1723 12 60 NA 60
## 1724 13 60 NA 60
## 1725 14 60 NA 60
## 1726 15 60 NA 60
## 1727 16 60 NA 60
## 1728 17 60 NA 60
## 1729 18 60 NA 60
## 1730 19 60 NA 60
## 1731 20 60 NA 60
## 1732 21 60 NA 60
## 1733 22 60 NA 60
## 1734 23 60 NA 60
## 1735 24 60 NA 60
## 1736 25 60 NA 60
## 1737 26 60 NA 60
## 1738 27 60 NA 60
## 1739 28 60 NA 60
## 1740 29 60 24 60
## 1741 1 61 NA 61
## 1742 2 61 NA 61
## 1743 3 61 NA 61
## 1744 4 61 NA 61
## 1745 5 61 NA 61
## 1746 6 61 NA 61
## 1747 7 61 20 61
## 1748 8 61 NA 61
## 1749 9 61 NA 61
## 1750 10 61 NA 61
## 1751 11 61 NA 61
## 1752 12 61 NA 61
## 1753 13 61 NA 61
## 1754 14 61 NA 61
## 1755 15 61 NA 61
## 1756 16 61 NA 61
## 1757 17 61 NA 61
## 1758 18 61 NA 61
## 1759 19 61 NA 61
## 1760 20 61 26 61
## 1761 21 61 NA 61
## 1762 22 61 NA 61
## 1763 23 61 NA 61
## 1764 24 61 NA 61
## 1765 25 61 NA 61
## 1766 26 61 NA 61
## 1767 27 61 NA 61
## 1768 28 61 NA 61
## 1769 29 61 26 61
## 1770 1 62 NA 62
## 1771 2 62 NA 62
## 1772 3 62 NA 62
## 1773 4 62 NA 62
## 1774 5 62 NA 62
## 1775 6 62 NA 62
## 1776 7 62 24 62
## 1777 8 62 NA 62
## 1778 9 62 28 62
## 1779 10 62 NA 62
## 1780 11 62 NA 62
## 1781 12 62 23 62
## 1782 13 62 NA 62
## 1783 14 62 NA 62
## 1784 15 62 NA 62
## 1785 16 62 NA 62
## 1786 17 62 NA 62
## 1787 18 62 NA 62
## 1788 19 62 NA 62
## 1789 20 62 NA 62
## 1790 21 62 NA 62
## 1791 22 62 NA 62
## 1792 23 62 NA 62
## 1793 24 62 NA 62
## 1794 25 62 NA 62
## 1795 26 62 NA 62
## 1796 27 62 NA 62
## 1797 28 62 NA 62
## 1798 29 62 26 62
## 1799 1 63 NA 63
## 1800 2 63 NA 63
## 1801 3 63 NA 63
## 1802 4 63 NA 63
## 1803 5 63 NA 63
## 1804 6 63 NA 63
## 1805 7 63 18 63
## 1806 8 63 NA 63
## 1807 9 63 NA 63
## 1808 10 63 NA 63
## 1809 11 63 NA 63
## 1810 12 63 NA 63
## 1811 13 63 NA 63
## 1812 14 63 NA 63
## 1813 15 63 NA 63
## 1814 16 63 NA 63
## 1815 17 63 NA 63
## 1816 18 63 NA 63
## 1817 19 63 NA 63
## 1818 20 63 NA 63
## 1819 21 63 NA 63
## 1820 22 63 NA 63
## 1821 23 63 NA 63
## 1822 24 63 NA 63
## 1823 25 63 18 63
## 1824 26 63 NA 63
## 1825 27 63 NA 63
## 1826 28 63 NA 63
## 1827 29 63 19 63
## 1828 1 64 NA 64
## 1829 2 64 NA 64
## 1830 3 64 NA 64
## 1831 4 64 19 64
## 1832 5 64 NA 64
## 1833 6 64 NA 64
## 1834 7 64 18 64
## 1835 8 64 0 64
## 1836 9 64 NA 64
## 1837 10 64 NA 64
## 1838 11 64 NA 64
## 1839 12 64 NA 64
## 1840 13 64 NA 64
## 1841 14 64 23 64
## 1842 15 64 NA 64
## 1843 16 64 NA 64
## 1844 17 64 NA 64
## 1845 18 64 NA 64
## 1846 19 64 NA 64
## 1847 20 64 NA 64
## 1848 21 64 NA 64
## 1849 22 64 NA 64
## 1850 23 64 NA 64
## 1851 24 64 NA 64
## 1852 25 64 NA 64
## 1853 26 64 NA 64
## 1854 27 64 NA 64
## 1855 28 64 NA 64
## 1856 29 64 NA 64
## 1857 1 65 NA 65
## 1858 2 65 NA 65
## 1859 3 65 NA 65
## 1860 4 65 NA 65
## 1861 5 65 NA 65
## 1862 6 65 NA 65
## 1863 7 65 22 65
## 1864 8 65 NA 65
## 1865 9 65 NA 65
## 1866 10 65 NA 65
## 1867 11 65 29 65
## 1868 12 65 NA 65
## 1869 13 65 NA 65
## 1870 14 65 NA 65
## 1871 15 65 NA 65
## 1872 16 65 NA 65
## 1873 17 65 19 65
## 1874 18 65 NA 65
## 1875 19 65 NA 65
## 1876 20 65 NA 65
## 1877 21 65 21 65
## 1878 22 65 21 65
## 1879 23 65 27 65
## 1880 24 65 NA 65
## 1881 25 65 NA 65
## 1882 26 65 NA 65
## 1883 27 65 NA 65
## 1884 28 65 NA 65
## 1885 29 65 24 65
## 1886 1 66 NA 66
## 1887 2 66 NA 66
## 1888 3 66 NA 66
## 1889 4 66 NA 66
## 1890 5 66 NA 66
## 1891 6 66 NA 66
## 1892 7 66 NA 66
## 1893 8 66 NA 66
## 1894 9 66 NA 66
## 1895 10 66 NA 66
## 1896 11 66 NA 66
## 1897 12 66 NA 66
## 1898 13 66 NA 66
## 1899 14 66 NA 66
## 1900 15 66 NA 66
## 1901 16 66 NA 66
## 1902 17 66 NA 66
## 1903 18 66 NA 66
## 1904 19 66 NA 66
## 1905 20 66 NA 66
## 1906 21 66 NA 66
## 1907 22 66 NA 66
## 1908 23 66 NA 66
## 1909 24 66 NA 66
## 1910 25 66 NA 66
## 1911 26 66 NA 66
## 1912 27 66 NA 66
## 1913 28 66 NA 66
## 1914 29 66 22 66
## 1915 1 67 NA 67
## 1916 2 67 NA 67
## 1917 3 67 NA 67
## 1918 4 67 NA 67
## 1919 5 67 14 67
## 1920 6 67 NA 67
## 1921 7 67 NA 67
## 1922 8 67 NA 67
## 1923 9 67 NA 67
## 1924 10 67 NA 67
## 1925 11 67 NA 67
## 1926 12 67 NA 67
## 1927 13 67 NA 67
## 1928 14 67 NA 67
## 1929 15 67 NA 67
## 1930 16 67 NA 67
## 1931 17 67 NA 67
## 1932 18 67 NA 67
## 1933 19 67 NA 67
## 1934 20 67 NA 67
## 1935 21 67 NA 67
## 1936 22 67 NA 67
## 1937 23 67 NA 67
## 1938 24 67 NA 67
## 1939 25 67 NA 67
## 1940 26 67 NA 67
## 1941 27 67 NA 67
## 1942 28 67 NA 67
## 1943 29 67 18 67
## 1944 1 68 NA 68
## 1945 2 68 NA 68
## 1946 3 68 NA 68
## 1947 4 68 NA 68
## 1948 5 68 10 68
## 1949 6 68 NA 68
## 1950 7 68 14 68
## 1951 8 68 14 68
## 1952 9 68 NA 68
## 1953 10 68 10 68
## 1954 11 68 NA 68
## 1955 12 68 NA 68
## 1956 13 68 NA 68
## 1957 14 68 NA 68
## 1958 15 68 NA 68
## 1959 16 68 NA 68
## 1960 17 68 NA 68
## 1961 18 68 NA 68
## 1962 19 68 NA 68
## 1963 20 68 NA 68
## 1964 21 68 NA 68
## 1965 22 68 NA 68
## 1966 23 68 NA 68
## 1967 24 68 NA 68
## 1968 25 68 NA 68
## 1969 26 68 NA 68
## 1970 27 68 NA 68
## 1971 28 68 NA 68
## 1972 29 68 14 68
## 1973 1 69 NA 69
## 1974 2 69 NA 69
## 1975 3 69 NA 69
## 1976 4 69 NA 69
## 1977 5 69 NA 69
## 1978 6 69 NA 69
## 1979 7 69 14 69
## 1980 8 69 NA 69
## 1981 9 69 NA 69
## 1982 10 69 NA 69
## 1983 11 69 NA 69
## 1984 12 69 NA 69
## 1985 13 69 NA 69
## 1986 14 69 NA 69
## 1987 15 69 NA 69
## 1988 16 69 NA 69
## 1989 17 69 NA 69
## 1990 18 69 NA 69
## 1991 19 69 NA 69
## 1992 20 69 NA 69
## 1993 21 69 NA 69
## 1994 22 69 NA 69
## 1995 23 69 NA 69
## 1996 24 69 NA 69
## 1997 25 69 NA 69
## 1998 26 69 NA 69
## 1999 27 69 NA 69
## 2000 28 69 NA 69
## 2001 29 69 17 69
## 2002 1 70 NA 70
## 2003 2 70 NA 70
## 2004 3 70 NA 70
## 2005 4 70 NA 70
## 2006 5 70 NA 70
## 2007 6 70 NA 70
## 2008 7 70 16 70
## 2009 8 70 NA 70
## 2010 9 70 NA 70
## 2011 10 70 NA 70
## 2012 11 70 NA 70
## 2013 12 70 NA 70
## 2014 13 70 NA 70
## 2015 14 70 NA 70
## 2016 15 70 NA 70
## 2017 16 70 27 70
## 2018 17 70 NA 70
## 2019 18 70 NA 70
## 2020 19 70 NA 70
## 2021 20 70 NA 70
## 2022 21 70 NA 70
## 2023 22 70 NA 70
## 2024 23 70 NA 70
## 2025 24 70 NA 70
## 2026 25 70 NA 70
## 2027 26 70 NA 70
## 2028 27 70 NA 70
## 2029 28 70 NA 70
## 2030 29 70 NA 70
## 2031 1 71 NA 71
## 2032 2 71 NA 71
## 2033 3 71 NA 71
## 2034 4 71 NA 71
## 2035 5 71 NA 71
## 2036 6 71 NA 71
## 2037 7 71 18 71
## 2038 8 71 NA 71
## 2039 9 71 NA 71
## 2040 10 71 NA 71
## 2041 11 71 NA 71
## 2042 12 71 NA 71
## 2043 13 71 NA 71
## 2044 14 71 NA 71
## 2045 15 71 20 71
## 2046 16 71 NA 71
## 2047 17 71 NA 71
## 2048 18 71 NA 71
## 2049 19 71 27 71
## 2050 20 71 NA 71
## 2051 21 71 NA 71
## 2052 22 71 NA 71
## 2053 23 71 NA 71
## 2054 24 71 NA 71
## 2055 25 71 NA 71
## 2056 26 71 NA 71
## 2057 27 71 NA 71
## 2058 28 71 NA 71
## 2059 29 71 NA 71
## 2060 1 72 NA 72
## 2061 2 72 NA 72
## 2062 3 72 NA 72
## 2063 4 72 NA 72
## 2064 5 72 NA 72
## 2065 6 72 NA 72
## 2066 7 72 16 72
## 2067 8 72 NA 72
## 2068 9 72 NA 72
## 2069 10 72 NA 72
## 2070 11 72 NA 72
## 2071 12 72 NA 72
## 2072 13 72 NA 72
## 2073 14 72 NA 72
## 2074 15 72 NA 72
## 2075 16 72 NA 72
## 2076 17 72 NA 72
## 2077 18 72 16 72
## 2078 19 72 NA 72
## 2079 20 72 NA 72
## 2080 21 72 NA 72
## 2081 22 72 NA 72
## 2082 23 72 NA 72
## 2083 24 72 13 72
## 2084 25 72 NA 72
## 2085 26 72 NA 72
## 2086 27 72 NA 72
## 2087 28 72 NA 72
## 2088 29 72 NA 72
## 2089 1 73 NA 73
## 2090 2 73 NA 73
## 2091 3 73 NA 73
## 2092 4 73 14 73
## 2093 5 73 NA 73
## 2094 6 73 NA 73
## 2095 7 73 NA 73
## 2096 8 73 NA 73
## 2097 9 73 NA 73
## 2098 10 73 NA 73
## 2099 11 73 NA 73
## 2100 12 73 NA 73
## 2101 13 73 NA 73
## 2102 14 73 NA 73
## 2103 15 73 NA 73
## 2104 16 73 NA 73
## 2105 17 73 NA 73
## 2106 18 73 NA 73
## 2107 19 73 NA 73
## 2108 20 73 NA 73
## 2109 21 73 NA 73
## 2110 22 73 NA 73
## 2111 23 73 NA 73
## 2112 24 73 NA 73
## 2113 25 73 NA 73
## 2114 26 73 NA 73
## 2115 27 73 NA 73
## 2116 28 73 NA 73
## 2117 29 73 NA 73
## 2118 1 74 NA 74
## 2119 2 74 NA 74
## 2120 3 74 NA 74
## 2121 4 74 NA 74
## 2122 5 74 NA 74
## 2123 6 74 NA 74
## 2124 7 74 NA 74
## 2125 8 74 NA 74
## 2126 9 74 NA 74
## 2127 10 74 NA 74
## 2128 11 74 NA 74
## 2129 12 74 14 74
## 2130 13 74 NA 74
## 2131 14 74 NA 74
## 2132 15 74 NA 74
## 2133 16 74 NA 74
## 2134 17 74 NA 74
## 2135 18 74 NA 74
## 2136 19 74 NA 74
## 2137 20 74 NA 74
## 2138 21 74 NA 74
## 2139 22 74 NA 74
## 2140 23 74 NA 74
## 2141 24 74 NA 74
## 2142 25 74 NA 74
## 2143 26 74 NA 74
## 2144 27 74 NA 74
## 2145 28 74 NA 74
## 2146 29 74 17 74
## 2147 1 75 NA 75
## 2148 2 75 NA 75
## 2149 3 75 NA 75
## 2150 4 75 NA 75
## 2151 5 75 NA 75
## 2152 6 75 NA 75
## 2153 7 75 15 75
## 2154 8 75 NA 75
## 2155 9 75 NA 75
## 2156 10 75 NA 75
## 2157 11 75 NA 75
## 2158 12 75 NA 75
## 2159 13 75 NA 75
## 2160 14 75 NA 75
## 2161 15 75 NA 75
## 2162 16 75 NA 75
## 2163 17 75 NA 75
## 2164 18 75 NA 75
## 2165 19 75 NA 75
## 2166 20 75 NA 75
## 2167 21 75 NA 75
## 2168 22 75 NA 75
## 2169 23 75 NA 75
## 2170 24 75 NA 75
## 2171 25 75 NA 75
## 2172 26 75 NA 75
## 2173 27 75 NA 75
## 2174 28 75 NA 75
## 2175 29 75 16 75
## 2176 1 76 NA 76
## 2177 2 76 NA 76
## 2178 3 76 NA 76
## 2179 4 76 NA 76
## 2180 5 76 NA 76
## 2181 6 76 15 76
## 2182 7 76 18 76
## 2183 8 76 NA 76
## 2184 9 76 NA 76
## 2185 10 76 NA 76
## 2186 11 76 NA 76
## 2187 12 76 NA 76
## 2188 13 76 NA 76
## 2189 14 76 NA 76
## 2190 15 76 NA 76
## 2191 16 76 NA 76
## 2192 17 76 NA 76
## 2193 18 76 NA 76
## 2194 19 76 NA 76
## 2195 20 76 NA 76
## 2196 21 76 NA 76
## 2197 22 76 NA 76
## 2198 23 76 18 76
## 2199 24 76 NA 76
## 2200 25 76 NA 76
## 2201 26 76 NA 76
## 2202 27 76 NA 76
## 2203 28 76 NA 76
## 2204 29 76 18 76
## 2205 1 77 18 77
## 2206 2 77 16 77
## 2207 3 77 18 77
## 2208 4 77 NA 77
## 2209 5 77 NA 77
## 2210 6 77 NA 77
## 2211 7 77 28 77
## 2212 8 77 NA 77
## 2213 9 77 NA 77
## 2214 10 77 NA 77
## 2215 11 77 NA 77
## 2216 12 77 NA 77
## 2217 13 77 24 77
## 2218 14 77 NA 77
## 2219 15 77 NA 77
## 2220 16 77 NA 77
## 2221 17 77 NA 77
## 2222 18 77 NA 77
## 2223 19 77 NA 77
## 2224 20 77 21 77
## 2225 21 77 NA 77
## 2226 22 77 NA 77
## 2227 23 77 NA 77
## 2228 24 77 NA 77
## 2229 25 77 NA 77
## 2230 26 77 NA 77
## 2231 27 77 21 77
## 2232 28 77 NA 77
## 2233 29 77 22 77
## 2234 1 78 NA 78
## 2235 2 78 NA 78
## 2236 3 78 NA 78
## 2237 4 78 18 78
## 2238 5 78 NA 78
## 2239 6 78 NA 78
## 2240 7 78 27 78
## 2241 8 78 NA 78
## 2242 9 78 NA 78
## 2243 10 78 NA 78
## 2244 11 78 NA 78
## 2245 12 78 NA 78
## 2246 13 78 NA 78
## 2247 14 78 NA 78
## 2248 15 78 NA 78
## 2249 16 78 NA 78
## 2250 17 78 NA 78
## 2251 18 78 NA 78
## 2252 19 78 NA 78
## 2253 20 78 NA 78
## 2254 21 78 27 78
## 2255 22 78 NA 78
## 2256 23 78 NA 78
## 2257 24 78 NA 78
## 2258 25 78 NA 78
## 2259 26 78 NA 78
## 2260 27 78 NA 78
## 2261 28 78 NA 78
## 2262 29 78 17 78
## 2263 1 79 NA 79
## 2264 2 79 NA 79
## 2265 3 79 NA 79
## 2266 4 79 NA 79
## 2267 5 79 NA 79
## 2268 6 79 NA 79
## 2269 7 79 NA 79
## 2270 8 79 NA 79
## 2271 9 79 NA 79
## 2272 10 79 NA 79
## 2273 11 79 NA 79
## 2274 12 79 NA 79
## 2275 13 79 NA 79
## 2276 14 79 NA 79
## 2277 15 79 NA 79
## 2278 16 79 NA 79
## 2279 17 79 NA 79
## 2280 18 79 NA 79
## 2281 19 79 NA 79
## 2282 20 79 NA 79
## 2283 21 79 NA 79
## 2284 22 79 19 79
## 2285 23 79 NA 79
## 2286 24 79 NA 79
## 2287 25 79 17 79
## 2288 26 79 NA 79
## 2289 27 79 NA 79
## 2290 28 79 NA 79
## 2291 29 79 NA 79
## 2292 1 80 NA 80
## 2293 2 80 NA 80
## 2294 3 80 NA 80
## 2295 4 80 NA 80
## 2296 5 80 NA 80
## 2297 6 80 NA 80
## 2298 7 80 NA 80
## 2299 8 80 NA 80
## 2300 9 80 NA 80
## 2301 10 80 NA 80
## 2302 11 80 NA 80
## 2303 12 80 NA 80
## 2304 13 80 NA 80
## 2305 14 80 NA 80
## 2306 15 80 NA 80
## 2307 16 80 NA 80
## 2308 17 80 NA 80
## 2309 18 80 NA 80
## 2310 19 80 NA 80
## 2311 20 80 NA 80
## 2312 21 80 NA 80
## 2313 22 80 NA 80
## 2314 23 80 NA 80
## 2315 24 80 NA 80
## 2316 25 80 NA 80
## 2317 26 80 NA 80
## 2318 27 80 NA 80
## 2319 28 80 NA 80
## 2320 29 80 14 80
## 2321 1 81 NA 81
## 2322 2 81 NA 81
## 2323 3 81 NA 81
## 2324 4 81 NA 81
## 2325 5 81 NA 81
## 2326 6 81 NA 81
## 2327 7 81 NA 81
## 2328 8 81 13 81
## 2329 9 81 21 81
## 2330 10 81 NA 81
## 2331 11 81 NA 81
## 2332 12 81 NA 81
## 2333 13 81 NA 81
## 2334 14 81 NA 81
## 2335 15 81 NA 81
## 2336 16 81 NA 81
## 2337 17 81 NA 81
## 2338 18 81 NA 81
## 2339 19 81 NA 81
## 2340 20 81 NA 81
## 2341 21 81 NA 81
## 2342 22 81 NA 81
## 2343 23 81 NA 81
## 2344 24 81 NA 81
## 2345 25 81 NA 81
## 2346 26 81 NA 81
## 2347 27 81 NA 81
## 2348 28 81 NA 81
## 2349 29 81 14 81
## 2350 1 82 NA 82
## 2351 2 82 NA 82
## 2352 3 82 NA 82
## 2353 4 82 NA 82
## 2354 5 82 NA 82
## 2355 6 82 NA 82
## 2356 7 82 NA 82
## 2357 8 82 NA 82
## 2358 9 82 NA 82
## 2359 10 82 NA 82
## 2360 11 82 14 82
## 2361 12 82 12 82
## 2362 13 82 NA 82
## 2363 14 82 16 82
## 2364 15 82 NA 82
## 2365 16 82 NA 82
## 2366 17 82 NA 82
## 2367 18 82 NA 82
## 2368 19 82 NA 82
## 2369 20 82 NA 82
## 2370 21 82 NA 82
## 2371 22 82 NA 82
## 2372 23 82 NA 82
## 2373 24 82 NA 82
## 2374 25 82 NA 82
## 2375 26 82 NA 82
## 2376 27 82 NA 82
## 2377 28 82 NA 82
## 2378 29 82 13 82
##
## $nsurveyseason
## [1] 82
##
## $title
## [1] "American Toad SSSS"
##
## $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"
##
## $surveynames
## [1] "1-1" "1-2" "1-3" "1-4" "1-5" "1-6" "1-7" "1-8" "1-9" "1-10"
## [11] "1-11" "1-12" "1-13" "1-14" "1-15" "1-16" "1-17" "1-18" "1-19" "1-20"
## [21] "1-21" "1-22" "1-23" "1-24" "1-25" "1-26" "1-27" "1-28" "1-29" "1-30"
## [31] "1-31" "1-32" "1-33" "1-34" "1-35" "1-36" "1-37" "1-38" "1-39" "1-40"
## [41] "1-41" "1-42" "1-43" "1-44" "1-45" "1-46" "1-47" "1-48" "1-49" "1-50"
## [51] "1-51" "1-52" "1-53" "1-54" "1-55" "1-56" "1-57" "1-58" "1-59" "1-60"
## [61] "1-61" "1-62" "1-63" "1-64" "1-65" "1-66" "1-67" "1-68" "1-69" "1-70"
## [71] "1-71" "1-72" "1-73" "1-74" "1-75" "1-76" "1-77" "1-78" "1-79" "1-80"
## [81] "1-81" "1-82"
##
## $paoname
## [1] "pres.pao"
##
## $frq
## [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
##
## attr(,"class")
## [1] "pao"
# define the list of models to fit
# Notice the commas between the column and the placement of the quotes
model.list.csv <- textConnection("
p, psi
~1, ~1
~1, ~Pond
~Temperature, ~1
~Temperature, ~Pond")
model.list <- read.csv(model.list.csv, header=TRUE, as.is=TRUE, strip.white=TRUE)
model.list
## p psi
## 1 ~1 ~1
## 2 ~1 ~Pond
## 3 ~Temperature ~1
## 4 ~Temperature ~Pond
# fit the models
model.fits <- plyr::alply(model.list, 1, function(x,detect.pao){
cat("\n\n***** Starting ", unlist(x), "\n")
fit <- RPresence::occMod(model=list(as.formula(paste("psi",x$psi)),
as.formula(paste("p" ,x$p ))),
data=detect.pao,type="so")
fit
},detect.pao=amtoad.pao)
##
##
## ***** Starting ~1 ~1
## PRESENCE Version 2.12.18.
##
##
## ***** Starting ~1 ~Pond
## PRESENCE Version 2.12.18.
##
##
## ***** Starting ~Temperature ~1
## PRESENCE Version 2.12.18.
##
##
## ***** Starting ~Temperature ~Pond
## PRESENCE Version 2.12.18.
# Look the output from a specific model
check.model <- 1
names(model.fits[[check.model]])
## [1] "modname" "model" "dmat" "data" "outfile"
## [6] "neg2loglike" "npar" "aic" "beta" "real"
## [11] "derived" "gof" "warnings" "version"
model.fits[[check.model]]$beta
## $psi
## est se
## A1_psi -0.032879 0.529778
##
## $psi.VC
## [,1]
## [1,] 0.280664
##
## $p
## est se
## B1_p1 -1.458646 0.232085
##
## $p.VC
## [,1]
## [1,] 0.053864
##
## $VC
## A1_psi B1_p1
## A1_psi 0.280664 -0.043402
## B1_p1 -0.043402 0.053864
names(model.fits[[check.model]]$real)
## [1] "psi" "p"
model.fits[[check.model]]$real$psi[1:5,]
## est se lower_0.95 upper_0.95
## psi_unit1 0.491781 0.1324085 0.2551705 0.7321318
## psi_unit2 0.491781 0.1324085 0.2551705 0.7321318
## psi_unit3 0.491781 0.1324085 0.2551705 0.7321318
## psi_unit4 0.491781 0.1324085 0.2551705 0.7321318
## psi_unit5 0.491781 0.1324085 0.2551705 0.7321318
model.fits[[check.model]]$real$p[1:5,]
## est se lower_0.95 upper_0.95
## p1_unit1 0.1886745 0.03552693 0.1285852 0.2682017
## p1_unit2 0.1886745 0.03552693 0.1285852 0.2682017
## p1_unit3 0.1886745 0.03552693 0.1285852 0.2682017
## p1_unit4 0.1886745 0.03552693 0.1285852 0.2682017
## p1_unit5 0.1886745 0.03552693 0.1285852 0.2682017
names(model.fits[[check.model]]$derived)
## [1] "psi_c"
model.fits[[check.model]]$derived$psi_c[1:10,]
## est se lower_0.95 upper_0.95
## unit1 0.2162941 0.11345319 0.06919038 0.5061006
## unit2 1.0000000 0.00000000 1.00000000 1.0000000
## unit3 0.2538262 0.12134647 0.08834226 0.5442411
## unit4 1.0000000 0.00000000 1.00000000 1.0000000
## unit5 0.2162941 0.11345319 0.06919038 0.5061006
## unit6 1.0000000 0.00000000 1.00000000 1.0000000
## unit7 1.0000000 0.00000000 1.00000000 1.0000000
## unit8 0.1284591 0.08551203 0.03193317 0.3970794
## unit9 0.2538262 0.12134647 0.08834226 0.5442411
## unit10 1.0000000 0.00000000 1.00000000 1.0000000
tail(model.fits[[check.model]]$derived$psi_c)
## est se lower_0.95 upper_0.95
## unit24 0.2538262 0.1213465 0.08834226 0.5442411
## unit25 1.0000000 0.0000000 1.00000000 1.0000000
## unit26 0.1829510 0.1045573 0.05378763 0.4686567
## unit27 0.1829510 0.1045573 0.05378763 0.4686567
## unit28 0.3891109 0.1346941 0.17340868 0.6591610
## unit29 1.0000000 0.0000000 1.00000000 1.0000000
# Model averaging
aic.table <- RPresence::createAicTable(model.fits)
aic.table$table
## Model AIC neg2ll npar warn.conv warn.VC DAIC
## 4 psi(Pond)p(Temperature) 183.1601 175.1601 4 0 0 0.0000
## 3 psi()p(Temperature) 183.5818 177.5818 3 0 0 0.4217
## 2 psi(Pond)p() 183.6511 177.6511 3 0 0 0.4910
## 1 psi()p() 183.8594 179.8594 2 0 0 0.6993
## modlike wgt
## 4 1.0000 0.3033
## 3 0.8099 0.2456
## 2 0.7823 0.2373
## 1 0.7049 0.2138
names(aic.table)
## [1] "table" "models" "ess"
RPresence::modAvg(aic.table, param="psi")[1:5,]
## est se lower_0.95 upper_0.95
## psi_unit1 0.6471069 0.2474008 0.1798971 0.9387588
## psi_unit2 0.6471069 0.2474008 0.1798971 0.9387588
## psi_unit3 0.6471069 0.2474008 0.1798971 0.9387588
## psi_unit4 0.6471069 0.2474008 0.1798971 0.9387588
## psi_unit5 0.4224661 0.1530638 0.1762125 0.7144114
ma.p <- RPresence::modAvg(aic.table, param="p")
ma.p[grepl("unit1$", rownames(ma.p)),]
## est se lower_0.95 upper_0.95
## p1_unit1 NA NA NA NA
## p2_unit1 NA NA NA NA
## p3_unit1 NA NA NA NA
## p4_unit1 NA NA NA NA
## p5_unit1 NA NA NA NA
## p6_unit1 NA NA NA NA
## p7_unit1 NA NA NA NA
## p8_unit1 NA NA NA NA
## p9_unit1 NA NA NA NA
## p10_unit1 NA NA NA NA
## p11_unit1 NA NA NA NA
## p12_unit1 NA NA NA NA
## p13_unit1 NA NA NA NA
## p14_unit1 NA NA NA NA
## p15_unit1 NA NA NA NA
## p16_unit1 NA NA NA NA
## p17_unit1 NA NA NA NA
## p18_unit1 NA NA NA NA
## p19_unit1 NA NA NA NA
## p20_unit1 NA NA NA NA
## p21_unit1 NA NA NA NA
## p22_unit1 0.1798930 0.03640981 0.11912118 0.2624320
## p23_unit1 NA NA NA NA
## p24_unit1 NA NA NA NA
## p25_unit1 NA NA NA NA
## p26_unit1 0.1879689 0.03578767 0.12754946 0.2682101
## p27_unit1 NA NA NA NA
## p28_unit1 NA NA NA NA
## p29_unit1 NA NA NA NA
## p30_unit1 NA NA NA NA
## p31_unit1 NA NA NA NA
## p32_unit1 NA NA NA NA
## p33_unit1 NA NA NA NA
## p34_unit1 NA NA NA NA
## p35_unit1 NA NA NA NA
## p36_unit1 NA NA NA NA
## p37_unit1 NA NA NA NA
## p38_unit1 NA NA NA NA
## p39_unit1 NA NA NA NA
## p40_unit1 NA NA NA NA
## p41_unit1 NA NA NA NA
## p42_unit1 NA NA NA NA
## p43_unit1 NA NA NA NA
## p44_unit1 0.1525431 0.05206425 0.07556728 0.2838531
## p45_unit1 NA NA NA NA
## p46_unit1 NA NA NA NA
## p47_unit1 NA NA NA NA
## p48_unit1 0.1619037 0.04531760 0.09122960 0.2710012
## p49_unit1 NA NA NA NA
## p50_unit1 NA NA NA NA
## p51_unit1 NA NA NA NA
## p52_unit1 NA NA NA NA
## p53_unit1 NA NA NA NA
## p54_unit1 NA NA NA NA
## p55_unit1 NA NA NA NA
## p56_unit1 NA NA NA NA
## p57_unit1 NA NA NA NA
## p58_unit1 NA NA NA NA
## p59_unit1 NA NA NA NA
## p60_unit1 0.2472979 0.08925193 0.11376498 0.4567819
## p61_unit1 NA NA NA NA
## p62_unit1 NA NA NA NA
## p63_unit1 NA NA NA NA
## p64_unit1 NA NA NA NA
## p65_unit1 NA NA NA NA
## p66_unit1 NA NA NA NA
## p67_unit1 NA NA NA NA
## p68_unit1 NA NA NA NA
## p69_unit1 NA NA NA NA
## p70_unit1 NA NA NA NA
## p71_unit1 NA NA NA NA
## p72_unit1 NA NA NA NA
## p73_unit1 NA NA NA NA
## p74_unit1 NA NA NA NA
## p75_unit1 NA NA NA NA
## p76_unit1 NA NA NA NA
## p77_unit1 0.2010567 0.04054341 0.13303411 0.2921402
## p78_unit1 NA NA NA NA
## p79_unit1 NA NA NA NA
## p80_unit1 NA NA NA NA
## p81_unit1 NA NA NA NA
## p82_unit1 NA NA NA NA
# plot detectability as a function of temperature
head(ma.p)
## est se lower_0.95 upper_0.95
## p1_unit1 NA NA NA NA
## p1_unit2 NA NA NA NA
## p1_unit3 NA NA NA NA
## p1_unit4 NA NA NA NA
## p1_unit5 NA NA NA NA
## p1_unit6 NA NA NA NA
ma.p$Site <- as.numeric(substring(row.names(ma.p), 4+regexpr("unit", row.names(ma.p), fixed=TRUE)))
ma.p$visit<- as.character(substr(row.names(ma.p), 2, -1+regexpr("_", row.names(ma.p), fixed=TRUE)))
survey.cov$visit <- as.character(survey.cov$visit)
plotdata <- merge(ma.p, survey.cov)
ggplot(data=plotdata, aes(x=Temperature, y=est))+
ggtitle("Detection probability as a function of temperature")+
geom_point()+
geom_ribbon(aes(ymin=lower_0.95, ymax=upper_0.95), alpha=.2)+
ylim(0,1)
## Warning: Removed 2120 rows containing missing values (geom_point).
