ビーガンで期待豊かな曲線（Chao1）を描く方法R

Question

私は種に関するデータと豊富さ（サンプル中の各種の個体数）を含む1つのサイトからのデータセットを持っています。 私はアルファダイバーシティ分析にビーガンパッケージを使用します。 例えば、私は種の希薄化曲線を関数rarecurveを使ってプロットします（私は1つのサイトのデータを持っているので、specaccum関数を使うことはできません）、そしてestimateR関数を介してChao1インデックスを計算します。

私はChao1期待リッチネスカーブをestimateR関数を使ってプロットできますか？次に、これらの曲線を1つのプロットにまとめたいと思います。ここ

library(vegan) 
TR <- matrix(nrow=1,c(3,1,1,17,1,1,1,1,1,2,1,1,3,13,31,24,6,1,1,4,1,10,2,3,1,5,6,1,1,1,4,16,17,15,6,9,66,3,1,3,24,15,2,3,17,1,7,2,27,13,2,1,1,3,1,3,30,7,1,1,4,1,2,5,1,1,6,2,1,9,11,5,8,7,2,2,2,1,13,3,8,4,1,5,27,1,62,13,6,7,7,4,9,1,7,7,1,25,1,5,3,1,2,1,1,5,2,73,25,17,43,88,2,3,38,4,5,6,6,16,2,13,10,7,1,2,9,3,1,3,1,8,4,4,5,13,2,25,9,2,1,12,29,4,1,9,1,1,3,4,2,9,4,26,2,7,4,18,1,10,10,4,6,5,20,1,2,11,1,3,1,2,1,1,12,3,2,1,4,24,7,22,19,43,2,9,18,1,1,1,9,7,6,1,8,2,2,19,7,26,4,4,1,3,4,5,2,4,8,2,3,1,5,5,1,11,6,6,2,4,3,1,10,6,9,16,1,1,32,1,1,31,2,12,2,13,1,2,9,13,1,11,8,1,14,5,9,1,3,1,7,1,1,13,17,1,1,3,2,9,1,4,1,7,2,2,9,24,20,2,1,2,2,1,9,5,1,1,23,13,7,1,8,5,47,32,6,13,16,8,2,1,5,4,3,1,2,1,1,1,3,14,6,21,2,7,2,2,16,2,10,21,18,2,1,3,33,12,55,4,1,5,14,3,10,2,4,1,2,5,7,6,2,12,14,28,18,30,28,7,1,1,1,3,4,2,17,60,31,3,3,2,2,3,6,2,6,1,13,2,3,13,7,2,10,19,9,7,1,3)) 
num_species=specnumber(TR) 
chao1=estimateR(TR)[2,] 
shannon=diversity(TR,"shannon") 
rarecurve(TR) 
estimateR(TR) 

はSigmaPlotのと推定出力（I入力同じデータ）上で構築、プロットである：

細い線豊か期待されている - Chao1。 Rでは、SACだけをプロットすることができます。見積りの 私はすべて2990件の個人用データ​​とのセットを得るが、R.

Answer 1

に私は物事が見積りで行われている方法を知りませんが、拡張された豊かさ（チャオ1）カーブがあるように見えませんコミュニティのランダムサブサンプルの平均に基づいています。これは次のように行うことができる：

subchao <- sapply(1:2990, function(i) 
    mean(sapply(1:100, function(...) estimateR(rrarefy(TR, i))[2,]))) 

これは、ランダムに1から2990までのすべてのサンプルサイズに（rrarefy()）を稀薄すると、それぞれの100回の反復からの平均を見つけるだろう。これには時間がかかります。