数据集概述
本数据集围绕风力发电设施导致的鸟类和蝙蝠致死率评估问题，提供了证据缺失回归（EoAR）模型的相关文件。该模型通过二项N混合模型解决 carcass 计数稀少时的统计偏差问题，可基于协变量估算单设施或多设施的总致死数量，适用于稀疏数据场景。数据集包含模拟代码与示例数据，支持模型验证与应用分析。
文件详解
- 代码文件（.R格式，共7个）
- 文件名称：EoAR_Simulation1.R、EoAR_Simulation2.R、EoAR_Simulation3.R、biasTableEoARSimu01.R、biasTableEoARSimu02.R、plotEoARSimu01.R、plotEoARSimu02.R
- 文件格式：R
- 字段映射介绍：包含EoAR模型的模拟实现代码、偏差结果生成代码及可视化代码，用于复现模型的低偏差与高精度验证过程。
- 数据文件（.xlsx格式，共1个）
- 文件名称：EoARManuscriptDataTable1.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含模型应用的示例数据，支持风力发电设施致死率评估的实证分析。
数据来源
论文“Evidence of absence regression: a binomial N-mixture model for estimating fatalities at wind power facilities”
适用场景
- 风力发电设施生态影响评估: 估算鸟类和蝙蝠在风力发电设施中的致死率，支持环境影响评价。
- 稀疏数据统计建模研究: 应用证据缺失回归模型解决 carcass 计数稀少时的统计偏差问题。
- 环境监测数据分析: 基于协变量分析风力发电设施致死率的影响因素，优化监测方案。
- 模型验证与优化: 通过模拟代码复现模型的低偏差特性，支持统计模型的改进与扩展。
- 多设施致死率整合分析: 利用模型估算风电场群的总致死数量，为政策制定提供数据支持。
