www.phidot.org

I am using the program Mark via package ‘RMark’ in R to analyze the nest survival data of bird nests with the model 'Nest'.
In my analysis, I considered a covariate "researcher's nest visit frequency", which calculated by the number of visits to the nest divided by the total number of days that the nest was monitored during a given breeding stage (like the egg stage or nestling stage). But one of the reviewers thinks it should be coded as time-dependent.

Reviewer comments:
(The nest survival model as implemented in MARK estimates survival probability for each time unit (here nest day) under observation as a function of covariates. If these covariates are naturally not constant, they should be coded as time-dependent, which is quite easy. The problem with the present analysis is that the covariate of primary interest – frequency of nest visits – is being treated as a nest-level covariate. This may, in my opinion, obscure its real effect on DSR. In the present analysis, the DSR for a particular day is being modelled as a function of “mean” visit frequency, i.e. including also future (with respect to given day) visits. I suggest entering visit frequency as a time-dependent covariate, in which case the DSR for a particular day would be modelled as a function of frequency of previous visits (visit frequency calculated from the number of visits and number of observation days up to this day), which is biologically more sensible. )

I considered it need to add a covariate of observer effects in the analysis, but I don't know how to do it. I know this can be achieved in the program Mark by adding a covariate like VisitDay1, VisitDay2,... I want to know can I achieve this step in R by package ‘RMark’?

It is as simple as you describe. Create a variable in the data for each day that contains your cumulative nest visit frequency prior to that time. Lets say you name them visit1,visit2,...visitn then you can use ~visit in your formula as long as the suffixes match the values of time in your design data for S. RMark will use visit1 for time1, visit2 for time2 etc. This is a simple example of using a time dependent covariate which is described in the documentation and the workshop notes. If you haven't done so already you should read these. Whenever you load RMark it tells you where to get the documentation. Please read it.

> library(RMark)
This is RMark 2.2.7
Documentation available at http://www.phidot.org/software/mark/rma ... tation.zip

Jeff,

Many thanks.

I have read your response and the documentation you posted on the forum, but I am not really good at programming，I still do not know how to figure it.

There is some question I want to ask:
1. Should I use the model "Nest" or "CJS" for my analysis?
2. How should I design my data frame?
3. I also interest in the effects of the season and the NestAge on the DSR, I know NestAge is easy that just adding the NestAge in the formula, but how to add "season", it's linked to "time"?

I also send an e-mail with my data and code to you.

Thanks again for your help!

Hi,

I am trying to design my nest visit data frame for nest survival analysis, but I met some problems.

Here is my data frame and code:

Code: Select all

> head(Nestdata)
      id FirstFound LastPresent LastChecked Fate Freq NestHigh Year FoundStage AgeFound AgeDay1
1 LN1126          6          29          29    0    1     1.50   11          3        1      -4
2 LN1132         12          31          31    0    1     0.77   11          3        1     -10
3 LN1123         12          33          33    0    1     0.65   11          3        1     -10
4 LN1140         13          34          34    0    1     1.28   11          3        1     -11
5 LN1141         15          37          37    0    1     0.63   11          3        1     -13
6 LN1133         14          36          36    0    1     1.60   11          3        1     -12
... ...

> library("RMark")
> Nestdata$Year=factor(Nestdata$Year)
> Nestdata$FoundStage=factor(Nestdata$FoundStage)
> Nestdata.pr <- process.data(Nestdata,
+                            nocc=73,
+                            model="Nest",
+                            groups=c("Year","FoundStage"))
... ...

> ddl=make.design.data(Nestdata.pr)


## Here I try to add the covariate nest visit freq. (VisFreq, time-dependent) to the "ddl". I considered it as a virtual value from 5 to 76 and this means it's the same for each nest in each time, but it should be different in fact.

Code: Select all

> df=data.frame(time=c(1:72),VisFreq=c(5:76))
> df
   time VisFreq
1     1       5
2     2       6
3     3       7
4     4       8
5     5       9
6     6      10
7     7      11
8     8      12
... ...

> head(ddl$S)
  par.index model.index group age time Age Time Year FoundStage
1         1           1   112   0    1   0    0   11          2
2         2           2   112   1    2   1    1   11          2
3         3           3   112   2    3   2    2   11          2
4         4           4   112   3    4   3    3   11          2
5         5           5   112   4    5   4    4   11          2
6         6           6   112   5    6   5    5   11          2
> ddl$S=merge_design.covariates(ddl$S,df)
> head(ddl$S)
  time par.index model.index group age Age Time Year FoundStage VisFreq
1    1         1           1   112   0   0    0   11          2       5
2    2         2           2   112   1   1    1   11          2       6
3    3         3           3   112   2   2    2   11          2       7
4    4         4           4   112   3   3    3   11          2       8
5    5         5           5   112   4   4    4   11          2       9
6    6         6           6   112   5   5    5   11          2      10
... ...

> ddl[["S"]][["time"]]
   [1] 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
  [41] 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 1  2  3  4  5  6  7  8
  [81] 9  10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48
 [121] 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12 13 14 15 16
 [161] 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56
 [201] 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
 [241] 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64
 [281] 65 66 67 68 69 70 71 72 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
 [321] 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72
 [361] 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
 [401] 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 1  2  3  4  5  6  7  8
 [441] 9  10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48
 [481] 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12 13 14 15 16
 [521] 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56
 [561] 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
 [601] 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64
 [641] 65 66 67 68 69 70 71 72 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
 [681] 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72
 [721] 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
 [761] 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 1  2  3  4  5  6  7  8
 [801] 9  10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48
 [841] 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12 13 14 15 16
 [881] 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56
 [921] 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
 [961] 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64
 [ reached getOption("max.print") -- omitted 80 entries ]
72 Levels: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 ... 72

> ddl[["S"]][["VisFreq"]]
   [1]  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44
  [41] 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76  5  6  7  8  9 10 11 12
  [81] 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
 [121] 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
 [161] 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60
 [201] 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
 [241] 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68
 [281] 69 70 71 72 73 74 75 76  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
 [321] 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76
 [361]  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44
 [401] 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76  5  6  7  8  9 10 11 12
 [441] 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
 [481] 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
 [521] 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60
 [561] 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
 [601] 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68
 [641] 69 70 71 72 73 74 75 76  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
 [681] 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76
 [721]  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44
 [761] 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76  5  6  7  8  9 10 11 12
 [801] 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
 [841] 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
 [881] 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60
 [921] 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
 [961] 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68
 [ reached getOption("max.print") -- omitted 80 entries ]


##This is the first problem that how to design the covariate nest visit freq. with true value? Can I mark it in an excel sheet then replace the "ddl[["S"]][["VisFreq"]]"?

##Then I try to build the model, but there were some problems:

Code: Select all

> fm1 <- mark(Nestdata,ddl,nocc=73,model="Nest",
+             model.parameters=list(S=list(formula=~Year+FoundStage+NestAge+VisFreq+time)),
+             groups=c("Year","FoundStage"))
Warning: specification of ddl ignored, as data have not been processed

Error in make.mark.model(data.proc, title = title, parameters = model.parameters,  :
 
Error: Variable VisFreq used in formula is not defined in data

Error in mark(Nestdata, ddl, nocc = 73, model = "Nest", model.parameters = list(S = list(formula = ~Year +  :
  Misspecification of model or internal error in code

##It looks like the design data frame "ddl" is independent with original data "Nestdata". Dose Does it mean the function of "merge_design.covariates" is not working in the model "nest"? This is the second problem.

Thanks in advance,
Qian

There was an error message that told you the problem. It says ddl ignored because dataframe was not processed. You used Nestdata instead of Nestdata.pr.

Hi,

I'm still fighting with this analysis, I think I figure it out, but I hope you can help me check it that if my data-frame structure and the code are right? Please!

Code: Select all

> Nestdata = read.table("clipboard",header = T)

> head(Nestdata)
      id FirstFound LastPresent LastChecked Fate Freq NestHigh Year FoundStage AgeFound AgeDay1
1 RN1105          2          18          18    0    1     0.50   11          1        1       0
2 RN1119         11          12          13    1    1     0.70   11          1        1      -9
3 RN1121         17          31          31    0    1     0.65   11          1        1     -15
4 RN1128         12          27          27    0    1     1.40   11          2        1     -10
5 RN1133         18          31          31    0    1     0.30   11          2        1     -16
6 RN1144         30          45          45    0    1     0.45   11          1        1     -28

> Nestdata$Year = factor(Nestdata$Year)
> Nestdata$FoundStage = factor(Nestdata$FoundStage)

> VisitF = read.table("clipboard",header=T)

> head(VisitF)
      id visit1 visit2 visit3 visit4 visit5 visit6 visit7 visit8 visit9 visit10 visit11 visit12 visit13 visit14 visit15 visit16 visit17 visit18 visit19
1 RN1105      2      1   1.33      1    0.8   0.67   0.86   0.88   0.89     0.7    0.64    0.67    0.83    0.71    0.67    0.75    0.76    0.00    0.00
2 RN1119      0      0   0.00      0    0.0   0.00   0.00   0.00   0.00     2.0    1.00    0.67    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00
3 RN1145      0      0   0.00      0    0.0   0.00   0.00   0.00   0.00     1.0    1.00    0.67    0.50    0.60    0.67    0.57    0.50    0.44    0.40
4 RN1146      0      0   0.00      0    0.0   0.00   0.00   0.00   0.00     0.0    1.00    0.50    0.33    0.25    0.40    0.33    0.29    0.25    0.33
5 RN1128      0      0   0.00      0    0.0   0.00   0.00   0.00   0.00     0.0    2.00    1.00    0.67    0.50    0.40    0.33    0.29    0.25    0.33
6 RN1147      0      0   0.00      0    0.0   0.00   0.00   0.00   0.00     0.0    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    1.00    0.50    0.33
  visit20 visit21 visit22 visit23 visit24 visit25 visit26 visit27 visit28 visit29 visit30 visit31 visit32 visit33 visit34 visit35 visit36 visit37 visit38
1    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0
2    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0
3    0.55    0.50    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0
4    0.30    0.45    0.42    0.38    0.43    0.00    0.00    0.00    0.00       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0
5    0.30    0.45    0.42    0.38    0.43    0.40    0.38    0.00    0.00       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0
6    0.50    0.60    0.50    0.43    0.38    0.33    0.40    0.45    0.58       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0
  visit39 visit40 visit41 visit42 visit43 visit44 visit45 visit46 visit47 visit48 visit49 visit50 visit51 visit52 visit53 visit54 visit55 visit56 visit57
1       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0
2       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0
3       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0
4       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0
5       0       0       0       0       0       0       0       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       0       0       0       0       0       0       0
  visit58 visit59 visit60 visit61 visit62 visit63 visit64 visit65 visit66 visit67 visit68 visit69 visit70 visit71 visit72 visit73 visit74 visit75 visit76
1       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0
2       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0
3       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0
4       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0
5       0       0       0       0       0       0       0       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       0       0       0       0       0       0       0
  visit77 visit78 visit79
1       0       0       0
2       0       0       0
3       0       0       0
4       0       0       0
5       0       0       0
6       0       0       0

> MoDay = read.table("clipboard",header=T)

> head(MoDay)
      id BrMoDay1 BrMoDay2 BrMoDay3 BrMoDay4 BrMoDay5 BrMoDay6 BrMoDay7 BrMoDay8 BrMoDay9 BrMoDay10 BrMoDay11 BrMoDay12 BrMoDay13 BrMoDay14 BrMoDay15
1 RN1105        1        2        3        4        5        6        7        8        9        10        11        12        13        14        15
2 RN1119        0        0        0        0        0        0        0        0        0         1         2         3         0         0         0
3 RN1145        0        0        0        0        0        0        0        0        0         1         2         3         4         5         6
4 RN1146        0        0        0        0        0        0        0        0        0         0         1         2         3         4         5
5 RN1128        0        0        0        0        0        0        0        0        0         0         1         2         3         4         5
6 RN1147        0        0        0        0        0        0        0        0        0         0         0         0         0         0         0
  BrMoDay16 BrMoDay17 BrMoDay18 BrMoDay19 BrMoDay20 BrMoDay21 BrMoDay22 BrMoDay23 BrMoDay24 BrMoDay25 BrMoDay26 BrMoDay27 BrMoDay28 BrMoDay29 BrMoDay30
1        16        17         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
2         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
3         7         8         9        10        11        12         0         0         0         0         0         0         0         0         0
4         6         7         8         9        10        11        12        13        14         0         0         0         0         0         0
5         6         7         8         9        10        11        12        13        14        15        16         0         0         0         0
6         0         1         2         3         4         5         6         7         8         9        10        11        12         0         0
  BrMoDay31 BrMoDay32 BrMoDay33 BrMoDay34 BrMoDay35 BrMoDay36 BrMoDay37 BrMoDay38 BrMoDay39 BrMoDay40 BrMoDay41 BrMoDay42 BrMoDay43 BrMoDay44 BrMoDay45
1         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
2         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
3         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
4         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
5         0         0         0         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         0         0         0
  BrMoDay46 BrMoDay47 BrMoDay48 BrMoDay49 BrMoDay50 BrMoDay51 BrMoDay52 BrMoDay53 BrMoDay54 BrMoDay55 BrMoDay56 BrMoDay57 BrMoDay58 BrMoDay59 BrMoDay60
1         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
2         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
3         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
4         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
5         0         0         0         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         0         0         0
  BrMoDay61 BrMoDay62 BrMoDay63 BrMoDay64 BrMoDay65 BrMoDay66 BrMoDay67 BrMoDay68 BrMoDay69 BrMoDay70 BrMoDay71 BrMoDay72 BrMoDay73 BrMoDay74 BrMoDay75
1         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
2         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
3         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
4         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
5         0         0         0         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         0         0         0
  BrMoDay76 BrMoDay77 BrMoDay78 BrMoDay79
1         0         0         0         0
2         0         0         0         0
3         0         0         0         0
4         0         0         0         0
5         0         0         0         0
6         0         0         0         0
> VideoF = read.table("clipboard",header=T)

> head(VideoF)
      id BrVideo1 BrVideo2 BrVideo3 BrVideo4 BrVideo5 BrVideo6 BrVideo7 BrVideo8 BrVideo9 BrVideo10 BrVideo11 BrVideo12 BrVideo13 BrVideo14 BrVideo15
1 RN1105        0        0        1      0.5     0.33     0.25      0.4     0.33     0.29      0.25      0.22       0.2      0.27      0.25      0.23
2 RN1119        0        0        0      0.0     0.00     0.00      0.0     0.00     0.00      0.00      0.00       0.0      0.00      0.00      0.00
3 RN1145        0        0        0      0.0     0.00     0.00      0.0     0.00     0.00      0.00      0.00       0.0      0.00      0.00      0.00
4 RN1146        0        0        0      0.0     0.00     0.00      0.0     0.00     0.00      0.00      0.00       0.0      0.00      0.00      0.00
5 RN1128        0        0        0      0.0     0.00     0.00      0.0     0.00     0.00      0.00      0.00       0.0      0.00      0.00      0.00
6 RN1147        0        0        0      0.0     0.00     0.00      0.0     0.00     0.00      0.00      0.00       0.0      0.00      0.00      0.00
  BrVideo16 BrVideo17 BrVideo18 BrVideo19 BrVideo20 BrVideo21 BrVideo22 BrVideo23 BrVideo24 BrVideo25 BrVideo26 BrVideo27 BrVideo28 BrVideo29 BrVideo30
1      0.29      0.27         0         0         0       0.0       0.0      0.00      0.00       0.0      0.00         0         0         0         0
2      0.00      0.00         0         0         0       0.0       0.0      0.00      0.00       0.0      0.00         0         0         0         0
3      0.00      0.00         0         0         1       0.5       0.0      0.00      0.00       0.0      0.00         0         0         0         0
4      0.00      0.00         0         0         0       1.0       0.5      0.33      0.25       0.0      0.00         0         0         0         0
5      0.00      0.00         0         0         0       1.0       0.5      0.33      0.25       0.2      0.17         0         0         0         0
6      0.00      0.00         0         0         0       0.0       0.0      0.00      0.00       0.0      0.00         0         1         0         0
  BrVideo31 BrVideo32 BrVideo33 BrVideo34 BrVideo35 BrVideo36 BrVideo37 BrVideo38 BrVideo39 BrVideo40 BrVideo41 BrVideo42 BrVideo43 BrVideo44 BrVideo45
1         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
2         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
3         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
4         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
5         0         0         0         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         0         0         0
  BrVideo46 BrVideo47 BrVideo48 BrVideo49 BrVideo50 BrVideo51 BrVideo52 BrVideo53 BrVideo54 BrVideo55 BrVideo56 BrVideo57 BrVideo58 BrVideo59 BrVideo60
1         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
2         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
3         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
4         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
5         0         0         0         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         0         0         0
  BrVideo61 BrVideo62 BrVideo63 BrVideo64 BrVideo65 BrVideo66 BrVideo67 BrVideo68 BrVideo69 BrVideo70 BrVideo71 BrVideo72 BrVideo73 BrVideo74 BrVideo75
1         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
2         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
3         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
4         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
5         0         0         0         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         0         0         0
  BrVideo76 BrVideo77 BrVideo78 BrVideo79
1         0         0         0         0
2         0         0         0         0
3         0         0         0         0
4         0         0         0         0
5         0         0         0         0
6         0         0         0         0

> VisFreq.data <- merge(Nestdata,VisitF,by = "id")

> VisFreq.data <- merge(VisFreq.data,MoDay,by = "id")

> VisFreq.data <- merge(VisFreq.data,VideoF,by = "id")

> head(VisFreq.data)
      id FirstFound LastPresent LastChecked Fate Freq NestHigh Year FoundStage AgeFound AgeDay1 visit1 visit2 visit3 visit4 visit5 visit6 visit7 visit8 visit9
1 RN1105          2          18          18    0    1     0.50   11          1        1       0      2      1   1.33      1    0.8   0.67   0.86   0.88   0.89
2 RN1119         11          12          13    1    1     0.70   11          1        1      -9      0      0   0.00      0    0.0   0.00   0.00   0.00   0.00
3 RN1121         17          31          31    0    1     0.65   11          1        1     -15      0      0   0.00      0    0.0   0.00   0.00   0.00   0.00
4 RN1128         12          27          27    0    1     1.40   11          2        1     -10      0      0   0.00      0    0.0   0.00   0.00   0.00   0.00
  visit10 visit11 visit12 visit13 visit14 visit15 visit16 visit17 visit18 visit19 visit20 visit21 visit22 visit23 visit24 visit25 visit26 visit27 visit28
1     0.7    0.64    0.67    0.83    0.71    0.67    0.75    0.76    0.00    0.00     0.0    0.00    0.00    0.00    0.00     0.0    0.00    0.00    0.00
2     2.0    1.00    0.67    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00     0.0    0.00    0.00    0.00    0.00     0.0    0.00    0.00    0.00
3     0.0    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    1.00    0.50    0.33    0.25     0.4    0.33    0.29    0.38    0.44     0.4    0.45    0.75    0.69
4     0.0    2.00    1.00    0.67    0.50    0.40    0.33    0.29    0.25    0.33     0.3    0.45    0.42    0.38    0.43     0.4    0.38    0.00    0.00
  visit29 visit30 visit31 visit32 visit33 visit34 visit35 visit36 visit37 visit38 visit39 visit40 visit41 visit42 visit43 visit44 visit45 visit46 visit47
1    0.00     0.0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0
2    0.00     0.0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0
3    0.64     0.6       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0
4    0.00     0.0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0
  visit48 visit49 visit50 visit51 visit52 visit53 visit54 visit55 visit56 visit57 visit58 visit59 visit60 visit61 visit62 visit63 visit64 visit65 visit66
1       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0
2       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0
3       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0
4       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0
  visit67 visit68 visit69 visit70 visit71 visit72 visit73 visit74 visit75 visit76 visit77 visit78 visit79 BrMoDay1 BrMoDay2 BrMoDay3 BrMoDay4 BrMoDay5
1       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0        1        2        3        4        5
2       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0        0        0        0        0        0
3       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0        0        0        0        0        0
4       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0       0        0        0        0        0        0
  BrMoDay6 BrMoDay7 BrMoDay8 BrMoDay9 BrMoDay10 BrMoDay11 BrMoDay12 BrMoDay13 BrMoDay14 BrMoDay15 BrMoDay16 BrMoDay17 BrMoDay18 BrMoDay19 BrMoDay20 BrMoDay21
1        6        7        8        9        10        11        12        13        14        15        16        17         0         0         0         0
2        0        0        0        0         1         2         3         0         0         0         0         0         0         0         0         0
3        0        0        0        0         0         0         0         0         0         0         1         2         3         4         5         6
4        0        0        0        0         0         1         2         3         4         5         6         7         8         9        10        11
  BrMoDay22 BrMoDay23 BrMoDay24 BrMoDay25 BrMoDay26 BrMoDay27 BrMoDay28 BrMoDay29 BrMoDay30 BrMoDay31 BrMoDay32 BrMoDay33 BrMoDay34 BrMoDay35 BrMoDay36
1         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
2         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
3         7         8         9        10        11        12        13        14        15         0         0         0         0         0         0
4        12        13        14        15        16         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
  BrMoDay37 BrMoDay38 BrMoDay39 BrMoDay40 BrMoDay41 BrMoDay42 BrMoDay43 BrMoDay44 BrMoDay45 BrMoDay46 BrMoDay47 BrMoDay48 BrMoDay49 BrMoDay50 BrMoDay51
1         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
2         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
3         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
4         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
  BrMoDay52 BrMoDay53 BrMoDay54 BrMoDay55 BrMoDay56 BrMoDay57 BrMoDay58 BrMoDay59 BrMoDay60 BrMoDay61 BrMoDay62 BrMoDay63 BrMoDay64 BrMoDay65 BrMoDay66
1         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
2         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
3         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
4         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
  BrMoDay67 BrMoDay68 BrMoDay69 BrMoDay70 BrMoDay71 BrMoDay72 BrMoDay73 BrMoDay74 BrMoDay75 BrMoDay76 BrMoDay77 BrMoDay78 BrMoDay79 BrVideo1 BrVideo2 BrVideo3
1         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0        0        0        1
2         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0        0        0        0
3         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0        0        0        0
4         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0        0        0        0
  BrVideo4 BrVideo5 BrVideo6 BrVideo7 BrVideo8 BrVideo9 BrVideo10 BrVideo11 BrVideo12 BrVideo13 BrVideo14 BrVideo15 BrVideo16 BrVideo17 BrVideo18 BrVideo19
1      0.5     0.33     0.25      0.4     0.33     0.29      0.25      0.22       0.2      0.27      0.25      0.23      0.29      0.27         0         0
2      0.0     0.00     0.00      0.0     0.00     0.00      0.00      0.00       0.0      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00         0         0
3      0.0     0.00     0.00      0.0     0.00     0.00      0.00      0.00       0.0      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00         0         0
4      0.0     0.00     0.00      0.0     0.00     0.00      0.00      0.00       0.0      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00         0         0
  BrVideo20 BrVideo21 BrVideo22 BrVideo23 BrVideo24 BrVideo25 BrVideo26 BrVideo27 BrVideo28 BrVideo29 BrVideo30 BrVideo31 BrVideo32 BrVideo33 BrVideo34
1         0         0       0.0      0.00      0.00       0.0      0.00         0         0      0.00       0.0         0         0         0         0
2         0         0       0.0      0.00      0.00       0.0      0.00         0         0      0.00       0.0         0         0         0         0
3         0         0       0.0      0.00      0.00       0.0      0.00         2         1      0.67       0.5         0         0         0         0
4         0         1       0.5      0.33      0.25       0.2      0.17         0         0      0.00       0.0         0         0         0         0
  BrVideo35 BrVideo36 BrVideo37 BrVideo38 BrVideo39 BrVideo40 BrVideo41 BrVideo42 BrVideo43 BrVideo44 BrVideo45 BrVideo46 BrVideo47 BrVideo48 BrVideo49
1         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
2         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
3         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
4         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
  BrVideo50 BrVideo51 BrVideo52 BrVideo53 BrVideo54 BrVideo55 BrVideo56 BrVideo57 BrVideo58 BrVideo59 BrVideo60 BrVideo61 BrVideo62 BrVideo63 BrVideo64
1         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
2         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
3         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
4         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
  BrVideo65 BrVideo66 BrVideo67 BrVideo68 BrVideo69 BrVideo70 BrVideo71 BrVideo72 BrVideo73 BrVideo74 BrVideo75 BrVideo76 BrVideo77 BrVideo78 BrVideo79
1         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
2         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
3         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
4         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
 [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 2 rows ]
> library("RMark")
This is RMark 2.2.7
 Documentation available at http://www.phidot.org/software/mark/rmark/RMarkDocumentation.zip

> run.VisFreq.data=function()
+ {
+   Model1=mark(VisFreq.data,nocc=79,model="Nest",
+            model.parameters = list(S = list(formula = ~visit+BrVideo+BrMoDay+NestHigh
+                                               +NestAge+Time+Year+FoundStage)),
+            groups = c("Year","FoundStage"))
+ }

> VisFreq.data.results=run.VisFreq.data()

> summary(VisFreq.data.results)
Output summary for Nest model
Name : S(~visit + BrVideo + BrMoDay + NestHigh + NestAge + Time + Year + FoundStage)

Npar :  16
-2lnL:  597.1752
AICc :  629.4385

Beta
                estimate        se        lcl        ucl
S:(Intercept)  3.0609815 0.6983751  1.6921662  4.4297968
S:visit        1.3994483 0.5205884  0.3790949  2.4198016
S:BrVideo     -0.1546629 0.6113037 -1.3528181  1.0434924
S:BrMoDay      0.1708117 0.0489505  0.0748687  0.2667547
S:NestHigh     0.3296400 0.3372066 -0.3312851  0.9905650
S:NestAge     -0.1519502 0.0505059 -0.2509417 -0.0529587
S:Time        -0.0223524 0.0100073 -0.0419666 -0.0027381
S:Year12      -0.3595613 0.9088965 -2.1409986  1.4218759
S:Year13      -0.7815165 0.5924930 -1.9428028  0.3797698
S:Year14      -0.8350853 0.6383771 -2.0863044  0.4161338
S:Year15      -0.3066962 0.6460209 -1.5728973  0.9595048
S:Year16      -0.0343899 0.6278943 -1.2650627  1.1962829
S:Year17      -1.1228728 0.6148608 -2.3280000  0.0822544
S:Year18      -1.5811240 0.6400344 -2.8355915 -0.3266565
S:FoundStage2  0.0115179 0.2785919 -0.5345223  0.5575580
S:FoundStage3  0.6423022 0.4252219 -0.1911328  1.4757371


Real Parameter S
                                 1         2         3         4         5         6         7         8         9
Group:Year11.FoundStage1 0.9961629 0.9957477 0.9950199 0.9945785 0.9940048 0.9932795 0.9929909 0.9925547 0.9917629
Group:Year12.FoundStage1 0.9945117 0.9939190 0.9928804 0.9922508 0.9914328 0.9903994 0.9899884 0.9893674 0.9882407
Group:Year13.FoundStage1 0.9916548 0.9907563 0.9891835 0.9882309 0.9869941 0.9854331 0.9848127 0.9838759 0.9821777
Group:Year14.FoundStage1 0.9911996 0.9902526 0.9885950 0.9875912 0.9862882 0.9846438 0.9839903 0.9830037 0.9812154
Group:Year15.FoundStage1 0.9947929 0.9942303 0.9932445 0.9926469 0.9918704 0.9908893 0.9904990 0.9899093 0.9888394
Group:Year16.FoundStage1 0.9960292 0.9955996 0.9948466 0.9943899 0.9937963 0.9930460 0.9927474 0.9922962 0.9914772
Group:Year17.FoundStage1 0.9882992 0.9870442 0.9848494 0.9835214 0.9817989 0.9796272 0.9787648 0.9774635 0.9751072
Group:Year18.FoundStage1 0.9816224 0.9796661 0.9762514 0.9741896 0.9715198 0.9681614 0.9668302 0.9648238 0.9611983
Group:Year11.FoundStage2 0.9962067 0.9957962 0.9950767 0.9946403 0.9940730 0.9933559 0.9930706 0.9926393 0.9918565
Group:Year12.FoundStage2 0.9945742 0.9939882 0.9929614 0.9923389 0.9915301 0.9905083 0.9901019 0.9894879 0.9883738
Group:Year13.FoundStage2 0.9917495 0.9908612 0.9893060 0.9883641 0.9871411 0.9855975 0.9849840 0.9840576 0.9823782
Group:Year14.FoundStage2 0.9912995 0.9903631 0.9887242 0.9877316 0.9864431 0.9848170 0.9841707 0.9831950 0.9814265
                                10        11        12        13        14        15        16        17        18
Group:Year11.FoundStage1 0.9906322 0.9898805 0.9887293 0.9864862 0.9853247 0.9842888 0.9805236 0.9774266 0.9694959
Group:Year12.FoundStage1 0.9866330 0.9855650 0.9839308 0.9807513 0.9791074 0.9776426 0.9723294 0.9679719 0.9568661
Group:Year13.FoundStage1 0.9797581 0.9781531 0.9757004 0.9709405 0.9684857 0.9663018 0.9584081 0.9519666 0.9356798
Group:Year14.FoundStage1 0.9786680 0.9769785 0.9743975 0.9693903 0.9668090 0.9645132 0.9562195 0.9494570 0.9323796
Group:Year15.FoundStage1 0.9873125 0.9862981 0.9847456 0.9817243 0.9801619 0.9787694 0.9737168 0.9695709 0.9589961
Group:Year16.FoundStage1 0.9903077 0.9895302 0.9883395 0.9860200 0.9848191 0.9837481 0.9798559 0.9766552 0.9684623
Group:Year17.FoundStage1 0.9717552 0.9695354 0.9661487 0.9595952 0.9562252 0.9532327 0.9424599 0.9337193 0.9118184
Group:Year18.FoundStage1 0.9560579 0.9526644 0.9475037 0.9375739 0.9324964 0.9280039 0.9119565 0.8990784 0.8673573
Group:Year11.FoundStage2 0.9907385 0.9899953 0.9888569 0.9866389 0.9854904 0.9844660 0.9807424 0.9776793 0.9698347
Group:Year12.FoundStage2 0.9867840 0.9857280 0.9841119 0.9809675 0.9793417 0.9778930 0.9726376 0.9683271 0.9573390
Group:Year13.FoundStage2 0.9799853 0.9783979 0.9759720 0.9712637 0.9688353 0.9666748 0.9588648 0.9524906 0.9363695
Group:Year14.FoundStage2 0.9789071 0.9772362 0.9746832 0.9697302 0.9671766 0.9649053 0.9566992 0.9500068 0.9331022
                                19        20        21        22        23        24        25        26        27
Group:Year11.FoundStage1 0.9666520 0.9608679 0.9500853 0.9297119 0.9162298 0.8985478 0.8749908 0.8543610 0.8352245
Group:Year12.FoundStage1 0.9529018 0.9448689 0.9299990 0.9022704 0.8841805 0.8607617 0.8300899 0.8037125 0.7796375
Group:Year13.FoundStage1 0.9299110 0.9182929 0.8970363 0.8582408 0.8335048 0.8021325 0.7621148 0.7286346 0.6988021
Group:Year14.FoundStage1 0.9263381 0.9141825 0.8919823 0.8515976 0.8259374 0.7934925 0.7522671 0.7179139 0.6874084
Group:Year15.FoundStage1 0.9552184 0.9475588 0.9333633 0.9068339 0.8894852 0.8669777 0.8374165 0.8119188 0.7885855
Group:Year16.FoundStage1 0.9655254 0.9595541 0.9484289 0.9274311 0.9135522 0.8953696 0.8711804 0.8500295 0.8304368
Group:Year17.FoundStage1 0.9041288 0.8887484 0.8609692 0.8114407 0.7806258 0.7423693 0.6948628 0.6561874 0.6225166
Group:Year18.FoundStage1 0.8564012 0.8347632 0.7965893 0.7312841 0.6923365 0.6456720 0.5901781 0.5468865 0.5104965
Group:Year11.FoundStage2 0.9670213 0.9612986 0.9506287 0.9304608 0.9171096 0.8995930 0.8762452 0.8557883 0.8368035
Group:Year12.FoundStage2 0.9534161 0.9454658 0.9307452 0.9032814 0.8853548 0.8621364 0.8317082 0.8055232 0.7816099
Group:Year13.FoundStage2 0.9306580 0.9191530 0.8980952 0.8596364 0.8350971 0.8039542 0.7641967 0.7309060 0.7012207
Group:Year14.FoundStage2 0.9271202 0.9150818 0.8930870 0.8530473 0.8275871 0.7953734 0.7544074 0.7202406 0.6898780
                                28        29        30        31        32        33        34        35        36
Group:Year11.FoundStage1 0.8005260 0.7689408 0.7262726 0.6731771 0.6200250 0.5721107 0.5319919 0.4907283 0.4551217
Group:Year12.FoundStage1 0.7369205 0.6990501 0.6493610 0.5897734 0.5324775 0.4827335 0.4424022 0.4021169 0.3682902
Group:Year13.FoundStage1 0.6475001 0.6036803 0.5484169 0.4852727 0.4275481 0.3796466 0.3422297 0.3060593 0.2765751
Group:Year14.FoundStage1 0.6351790 0.5907954 0.5351189 0.4719058 0.4144909 0.3671141 0.3302748 0.2948016 0.2659863
Group:Year15.FoundStage1 0.7470403 0.7100535 0.6613008 0.6025003 0.5456124 0.4959430 0.4554799 0.4148898 0.3806727
Group:Year16.FoundStage1 0.7949777 0.7627743 0.7193830 0.6655664 0.6118902 0.5636720 0.5234211 0.4821374 0.4466074
Group:Year17.FoundStage1 0.5662856 0.5198563 0.4632961 0.4012444 0.3467811 0.3031368 0.2699788 0.2386738 0.2136823
Group:Year18.FoundStage1 0.4522612 0.4064202 0.3531249 0.2976457 0.2513417 0.2157418 0.1895432 0.1654512 0.1466499
Group:Year11.FoundStage2 0.8023589 0.7709808 0.7285564 0.6757061 0.6227348 0.5749279 0.5348585 0.4936070 0.4579794
Group:Year12.FoundStage2 0.7391474 0.7014677 0.6519790 0.5925571 0.5353437 0.4856101 0.4452453 0.4048891 0.3709739
Group:Year13.FoundStage2 0.6501245 0.6064326 0.5512677 0.4881501 0.4303694 0.3823630 0.3448272 0.3085110 0.2788855
Group:Year14.FoundStage2 0.6378438 0.5935770 0.5379830 0.4747771 0.4172888 0.3697943 0.3328274 0.2972018 0.2682410
                                37        38        39        40        41        42        43        44        45
Group:Year11.FoundStage1 0.4024902 0.3577549 0.3123798 0.2663746 0.2385985 0.2067107 0.1683438 0.1387409 0.1152212
Group:Year12.FoundStage1 0.3198065 0.2799554 0.2407488 0.2021910 0.1794704 0.1538877 0.1237951 0.1010740 0.0833219
Group:Year13.FoundStage1 0.2356611 0.2031635 0.1721403 0.1425083 0.1254398 0.1065587 0.0847938 0.0686699 0.0562529
Group:Year14.FoundStage1 0.2261490 0.1946291 0.1646399 0.1360867 0.1196800 0.1015652 0.0807280 0.0653221 0.0534757
Group:Year15.FoundStage1 0.3314141 0.2907348 0.2505440 0.2108530 0.1873877 0.1608977 0.1296443 0.1059795 0.0874496
Group:Year16.FoundStage1 0.3942481 0.3498925 0.3050409 0.2597084 0.2324072 0.2011283 0.1635838 0.1346824 0.1117614
Group:Year17.FoundStage1 0.1797602 0.1534240 0.1287687 0.1056498 0.0925196 0.0781509 0.0617870 0.0497999 0.0406461
Group:Year18.FoundStage1 0.1217219 0.1028228 0.0854781 0.0695114 0.0605684 0.0508836 0.0399815 0.0320802 0.0260940
Group:Year11.FoundStage2 0.4052632 0.3604057 0.3148591 0.2686314 0.2406973 0.2086058 0.1699625 0.1401230 0.1164006
Group:Year12.FoundStage2 0.3223171 0.2822830 0.2428605 0.2040553 0.1811728 0.1553934 0.1250498 0.1021253 0.0842058
Group:Year13.FoundStage2 0.2377421 0.2050345 0.1737879 0.1439216 0.1267088 0.1076603 0.0856919 0.0694101 0.0568675
Group:Year14.FoundStage2 0.2281710 0.1964409 0.1662301 0.1374465 0.1208988 0.1026210 0.0815869 0.0660288 0.0540617
                                46        47        48        49        50        51        52        53        54
Group:Year11.FoundStage1 0.0991759 0.0824799 0.0684028 0.0563499 0.0482692 0.0413726 0.0344517 0.0288185 0.0245138
Group:Year12.FoundStage1 0.0713605 0.0590402 0.0487511 0.0400122 0.0341895 0.0292428 0.0242995 0.0202914 0.0172378
Group:Year13.FoundStage1 0.0479741 0.0395196 0.0325149 0.0266050 0.0226872 0.0193713 0.0160691 0.0134000 0.0113714
Group:Year14.FoundStage1 0.0455859 0.0375357 0.0308713 0.0252523 0.0215294 0.0183795 0.0152438 0.0127099 0.0107847
Group:Year15.FoundStage1 0.0749441 0.0620465 0.0512620 0.0420929 0.0359788 0.0307814 0.0255849 0.0213694 0.0181566
Group:Year16.FoundStage1 0.0961456 0.0799145 0.0662436 0.0545489 0.0467137 0.0400300 0.0333258 0.0278714 0.0237047
Group:Year17.FoundStage1 0.0345800 0.0284155 0.0233311 0.0190576 0.0162327 0.0138468 0.0114754 0.0095618 0.0081095
Group:Year18.FoundStage1 0.0221496 0.0181593 0.0148820 0.0121368 0.0103270 0.0088014 0.0072876 0.0060681 0.0051437
Group:Year11.FoundStage2 0.1002097 0.0833557 0.0691404 0.0569655 0.0488011 0.0418319 0.0348369 0.0291426 0.0247907
Group:Year12.FoundStage2 0.0721275 0.0596834 0.0492880 0.0404570 0.0345719 0.0295715 0.0245741 0.0205217 0.0174340
Group:Year13.FoundStage2 0.0485029 0.0399591 0.0328791 0.0269049 0.0229440 0.0195913 0.0162523 0.0135531 0.0115016
Group:Year14.FoundStage2 0.0460896 0.0379540 0.0312177 0.0255374 0.0217733 0.0185885 0.0154176 0.0128553 0.0109082
                                55        56        57        58        59        60        61        62        63
Group:Year11.FoundStage1 0.0209531 0.0177749 0.0148458 0.0124342 0.0105650 0.0089241 0.0075108 0.0063995 0.0053773
Group:Year12.FoundStage1 0.0147181 0.0124735 0.0104088 0.0087115 0.0073978 0.0062457 0.0052544 0.0044754 0.0037593
Group:Year13.FoundStage1 0.0097007 0.0082150 0.0068502 0.0057299 0.0048636 0.0041045 0.0034519 0.0029393 0.0024684
Group:Year14.FoundStage1 0.0091994 0.0077898 0.0064953 0.0054326 0.0046111 0.0038912 0.0032724 0.0027864 0.0023400
Group:Year15.FoundStage1 0.0155047 0.0131418 0.0109676 0.0091801 0.0077963 0.0065825 0.0055380 0.0047172 0.0039626
Group:Year16.FoundStage1 0.0202592 0.0171843 0.0143511 0.0120189 0.0102115 0.0086250 0.0072588 0.0061845 0.0051964
Group:Year17.FoundStage1 0.0069147 0.0058531 0.0048789 0.0040796 0.0034619 0.0029210 0.0024561 0.0020911 0.0017558
Group:Year18.FoundStage1 0.0043839 0.0037094 0.0030909 0.0025838 0.0021921 0.0018492 0.0015546 0.0013234 0.0011111
Group:Year11.FoundStage2 0.0211907 0.0179771 0.0150152 0.0125764 0.0106861 0.0090265 0.0075972 0.0064731 0.0054392
Group:Year12.FoundStage2 0.0148860 0.0126162 0.0105281 0.0088116 0.0074828 0.0063176 0.0053149 0.0045270 0.0038027
Group:Year13.FoundStage2 0.0098120 0.0083093 0.0069290 0.0057959 0.0049196 0.0041519 0.0034917 0.0029733 0.0024970
Group:Year14.FoundStage2 0.0093050 0.0078793 0.0065700 0.0054952 0.0046642 0.0039361 0.0033102 0.0028186 0.0023670
                                   64           65           66           67           68           69           70
Group:Year11.FoundStage1 0.0045529000 0.0038292000 0.0031793000 0.0026302000 0.0021926000 0.0018102000 0.0015233000
Group:Year12.FoundStage1 0.0031822000 0.0026758000 0.0022212000 0.0018373000 0.0015314000 0.0012642000 0.0010637000
Group:Year13.FoundStage1 0.0020891000 0.0017563000 0.0014577000 0.0012056000 0.0010048000 0.0008293811 0.0006978096
Group:Year14.FoundStage1 0.0019803000 0.0016649000 0.0013818000 0.0011428000 0.0009524233 0.0007861552 0.0006614364
Group:Year15.FoundStage1 0.0033544000 0.0028206000 0.0023415000 0.0019369000 0.0016144000 0.0013327000 0.0011214000
Group:Year16.FoundStage1 0.0043997000 0.0037002000 0.0030721000 0.0025415000 0.0021187000 0.0017492000 0.0014719000
Group:Year17.FoundStage1 0.0014858000 0.0012490000 0.0010366000 0.0008572471 0.0007144124 0.0005896702 0.0004961071
Group:Year18.FoundStage1 0.0009401350 0.0007902338 0.0006557707 0.0005422842 0.0004519049 0.0003729816 0.0003137897
Group:Year11.FoundStage2 0.0046054000 0.0038734000 0.0032160000 0.0026606000 0.0022180000 0.0018312000 0.0015409000
Group:Year12.FoundStage2 0.0032190000 0.0027067000 0.0022469000 0.0018586000 0.0015491000 0.0012788000 0.0010760000
Group:Year13.FoundStage2 0.0021132000 0.0017766000 0.0014746000 0.0012196000 0.0010164000 0.0008389810 0.0007058877
Group:Year14.FoundStage2 0.0020032000 0.0016841000 0.0013978000 0.0011560000 0.0009634460 0.0007952551 0.0006690937
                                   71           72           73           74           75           76           77
Group:Year11.FoundStage1 0.0012907000 0.0010617000 0.0008952114 0.0007517414 0.0006315304 0.0005306807 4.460119e-04
Group:Year12.FoundStage1 0.0009012492 0.0007412781 0.0006250108 0.0005248214 0.0004408812 0.0003704652 3.113504e-04
Group:Year13.FoundStage1 0.0005911897 0.0004862271 0.0004099474 0.0003442209 0.0002891577 0.0002429685 2.041941e-04
Group:Year14.FoundStage1 0.0005603709 0.0004608775 0.0003885732 0.0003262724 0.0002740795 0.0002302984 1.935456e-04
Group:Year15.FoundStage1 0.0009501292 0.0007814887 0.0006589187 0.0005532969 0.0004648044 0.0003905690 3.282473e-04
Group:Year16.FoundStage1 0.0012471000 0.0010258000 0.0008649747 0.0007263470 0.0006101943 0.0005127501 4.309409e-04
Group:Year17.FoundStage1 0.0004202928 0.0003456616 0.0002914275 0.0002446985 0.0002055521 0.0001727155 1.451509e-04
Group:Year18.FoundStage1 0.0002658294 0.0002186202 0.0001843152 0.0001547585 0.0001299986 0.0001092303 9.179667e-05
Group:Year11.FoundStage2 0.0013056000 0.0010740000 0.0009055725 0.0007604433 0.0006388416 0.0005368251 4.511764e-04
Group:Year12.FoundStage2 0.0009116802 0.0007498589 0.0006322467 0.0005308980 0.0004459863 0.0003747552 3.149561e-04
Group:Year13.FoundStage2 0.0005980342 0.0004918570 0.0004146945 0.0003482071 0.0002925064 0.0002457825 2.065591e-04
Group:Year14.FoundStage2 0.0005668588 0.0004662141 0.0003930728 0.0003300509 0.0002772537 0.0002329656 1.957872e-04
                                   78
Group:Year11.FoundStage1 3.748934e-04
Group:Year12.FoundStage1 2.616986e-04
Group:Year13.FoundStage1 1.716279e-04
Group:Year14.FoundStage1 1.626773e-04
Group:Year15.FoundStage1 2.759017e-04
Group:Year16.FoundStage1 3.622246e-04
Group:Year17.FoundStage1 1.220001e-04
Group:Year18.FoundStage1 7.715493e-05
Group:Year11.FoundStage2 3.792347e-04
Group:Year12.FoundStage2 2.647295e-04
Group:Year13.FoundStage2 1.736157e-04
Group:Year14.FoundStage2 1.645615e-04
[到达getOption("max.print") -- 略过11行]]

Also, there is a question for the value of visit frequency that in the early days of the nests that were monitored, their denominators are too small like "1" or "2", which result in the value of visit frequency is bigger than the latter days (visit frequency calculated from the number of visits and number of observation days up to this day).
I am not sure if it is right? Do you have any advice?


Thanks in advance,

Qian

It all looked like it ran fine and I didn't see anything wrong. I don't understand what you are trying to capture with the visit variable. Are you thinking that if you visit a nest frequently that it would be less likely to survive? Right now the effect it is estimating is positive and the opposite of that thinking because it is larger at the beginning like you state. Not sure I'm much help as I have never analyzed any nest survival data. Maybe others can help.