This observation error model (OEM) function mimics the most common data collection regime, in which catch-at-age and biology is sampled from the population, and one or more indices of abundance are derived from surveys or CPUE data.

sampling.oem(stk, deviances, observations, args, tracking)

Arguments

stk

An FLStock object as obtained by the call to stock(om).

deviances

A named list of deviances, see Details.

observations

A named list of observations, see Details.

args

Options and arguments passed on by mp().

tracking

The tracking object.

Value

A named list with elements stk, idx, observations and tracking.

Details

The FLStock object passed to sampling.oem by the mp function is simplified to match the dimensions of that present in the observations slot.

See also

Author

Iago Mosqueira (WUR) & Ernesto Jardim (MSC).

Examples

data(sol274)
#> Warning: namespace ‘DBI’ is not available and has been replaced
#> by .GlobalEnv when processing object ‘om’
# Generate samples from year 2000:2016
sampling.oem(stock(om), deviances=deviances(oem),
  observations=observations(oem),
  args=list(y0=2000, dy=2021, frq=1), tracking=FLQuant())
#> $stk
#> An object of class "FLStock"
#> 
#> Name: Sole in North Sea 
#> Description: Imported from a VPA file. ( bootstrap/data/index.txt ).  Fri Apr 30 15:37: [...] 
#> Quant: age 
#> Dims:  age 	year	unit	season	area	iter
#> 	10	22	1	1	1	100	
#> 
#> Range:  min	max	pgroup	minyear	maxyear	minfbar	maxfbar 
#> 	1	10	10	2000	2021	2	6	
#> 
#> Metrics: 
#>   rec: 43281 - 305132  (thousands) 
#>   ssb: 18001 - 44360  (tonnes) 
#>   catch: 10490 - 22639  (tonnes) 
#>   fbar: 0.22 - 0.63  (f) 
#> 
#> $idx
#> An object of class "FLIndices"
#> [[1]]
#> An object of class "FLIndex"
#> 
#> Name:  
#> Description:  
#> Type :   
#> Distribution :   
#> Quant: age 
#> Dims:  age 	year	unit	season	area	iter
#> 	10	37	1	1	1	100	
#> 
#> Range:  min	max	pgroup	minyear	maxyear	startf	endf 
#> 	1	10	10	1985	2021	0.66	0.75	
#> 
#> 
#> [[2]]
#> An object of class "FLIndex"
#> 
#> Name: SNS 
#> Description: Sole Net Survey - 2020 
#> Type :   
#> Distribution :   
#> Quant: age 
#> Dims:  age 	year	unit	season	area	iter
#> 	6	52	1	1	1	100	
#> 
#> Range:  min	max	pgroup	minyear	maxyear	startf	endf 
#> 	1	6	1	1970	2021	0.66	0.75	
#> 
#> 
#> Slot "names":
#> [1] "BTS" "SNS"
#> 
#> Slot "desc":
#> character(0)
#> 
#> Slot "lock":
#> [1] FALSE
#> 
#> 
#> $observations
#> $observations$stk
#> An object of class "FLStock"
#> 
#> Name: Sole in North Sea 
#> Description: Imported from a VPA file. ( bootstrap/data/index.txt ).  Fri Apr 30 15:37: [...] 
#> Quant: age 
#> Dims:  age 	year	unit	season	area	iter
#> 	10	86	1	1	1	100	
#> 
#> Range:  min	max	pgroup	minyear	maxyear	minfbar	maxfbar 
#> 	1	10	10	1957	2042	2	6	
#> 
#> Metrics: 
#>   rec: NA - NA  (thousands) 
#>   ssb: NA - NA  (tonnes) 
#>   catch: NA - NA  (tonnes) 
#>   fbar: 0.21 - 0.69  (f) 
#> 
#> $observations$idx
#> An object of class "FLIndices"
#> [[1]]
#> An object of class "FLIndex"
#> 
#> Name:  
#> Description:  
#> Type :   
#> Distribution :   
#> Quant: age 
#> Dims:  age 	year	unit	season	area	iter
#> 	10	58	1	1	1	100	
#> 
#> Range:  min	max	pgroup	minyear	maxyear	startf	endf 
#> 	1	10	10	1985	2042	0.66	0.75	
#> 
#> 
#> [[2]]
#> An object of class "FLIndex"
#> 
#> Name: SNS 
#> Description: Sole Net Survey - 2020 
#> Type :   
#> Distribution :   
#> Quant: age 
#> Dims:  age 	year	unit	season	area	iter
#> 	6	73	1	1	1	100	
#> 
#> Range:  min	max	pgroup	minyear	maxyear	startf	endf 
#> 	1	6	1	1970	2042	0.66	0.75	
#> 
#> 
#> Slot "names":
#> [1] "BTS" "SNS"
#> 
#> Slot "desc":
#> character(0)
#> 
#> Slot "lock":
#> [1] FALSE
#> 
#> 
#> $observations$len
#> An object of class "FLQuant"
#> iters:  100 
#> 
#> , , unit = unique, season = all, area = unique
#> 
#>     year
#> len  1957        1958        1959        1960        1961        1962       
#>   0   0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   1   0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   2   0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   3   0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   4   0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   5   0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   6   0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   7   0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   8   0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   9   0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   10  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   11  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   12  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   13  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   14  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   15  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   16  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   17  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   18  0.0(0.000)  1.0(1.483)  1.0(1.483)  1.0(1.483)  1.0(1.483)  0.0(0.000)
#>   19  1.0(1.483)  1.0(1.483)  1.0(1.483)  1.5(0.741)  1.0(1.483)  1.0(1.483)
#>   20  2.0(1.483)  1.5(0.741)  2.0(1.483)  2.0(1.483)  2.0(1.483)  1.0(1.483)
#>   21  2.0(1.483)  3.0(1.483)  3.0(1.483)  4.0(1.483)  3.0(1.483)  2.0(1.483)
#>   22  4.0(1.483)  4.0(1.483)  4.0(1.483)  6.0(2.965)  5.0(1.483)  3.0(1.483)
#>   23  6.0(2.965)  6.0(2.965)  6.0(2.965)  7.0(2.965)  6.5(2.224)  4.0(1.483)
#>   24  7.0(2.965)  8.0(2.965)  8.5(2.224) 11.0(2.965)  9.0(2.965)  6.0(2.965)
#>   25  9.0(2.965)  9.0(2.965) 11.0(2.965) 13.0(2.965) 12.0(2.965)  8.0(2.965)
#>   26 12.0(2.965) 12.0(2.965) 13.0(2.965) 14.0(3.706) 15.0(4.448) 11.0(2.965)
#>   27 14.0(4.448) 13.0(2.965) 15.5(3.706) 18.0(4.448) 18.0(4.448) 14.0(4.448)
#>   28 16.0(2.965) 16.0(4.448) 18.0(4.448) 18.0(4.448) 21.0(4.448) 16.0(4.448)
#>   29 18.0(2.965) 18.0(2.965) 19.0(4.448) 19.0(5.930) 23.0(4.448) 18.0(4.448)
#>   30 20.0(3.706) 19.0(4.448) 21.0(5.189) 20.0(4.448) 23.0(2.965) 21.5(3.706)
#>   31 21.0(4.448) 20.0(4.448) 21.0(2.965) 20.0(4.448) 23.0(4.448) 22.0(4.448)
#>   32 21.0(4.448) 20.0(4.448) 21.0(4.448) 21.0(4.448) 21.0(4.448) 23.0(4.448)
#>   33 19.5(5.189) 20.0(4.448) 19.0(4.448) 18.0(4.448) 19.5(4.448) 22.0(5.930)
#>   34 19.0(4.448) 20.0(4.448) 19.0(4.448) 17.0(4.448) 18.0(2.965) 21.0(4.448)
#>   35 18.0(4.448) 18.0(4.448) 17.0(4.448) 14.0(2.965) 16.0(2.965) 19.0(4.448)
#>   36 14.0(2.965) 16.0(2.965) 15.0(4.448) 13.0(3.706) 13.0(2.965) 18.0(4.448)
#>   37 14.0(4.448) 14.0(2.965) 13.0(2.965) 12.0(2.965) 11.0(2.965) 15.0(2.965)
#>   38 12.0(3.706) 12.0(2.965) 10.0(2.965) 10.0(4.448)  9.0(2.965) 12.0(2.965)
#>   39 11.0(2.965) 10.0(2.965)  9.0(2.965)  8.0(2.965)  7.0(2.965) 10.0(2.965)
#>   40  9.0(2.965)  8.5(2.224)  7.0(2.224)  6.0(2.965)  5.0(2.224)  7.0(1.483)
#>   41  7.0(2.965)  7.0(2.965)  6.0(2.965)  6.0(1.483)  4.0(2.965)  6.0(2.965)
#>   42  5.0(1.483)  5.0(2.965)  4.0(2.965)  4.0(2.965)  3.0(1.483)  4.0(2.965)
#>   43  4.0(1.483)  4.0(1.483)  3.0(1.483)  3.0(1.483)  2.0(1.483)  3.0(1.483)
#>   44  3.0(1.483)  3.0(1.483)  2.0(1.483)  2.0(1.483)  2.0(1.483)  2.0(1.483)
#>   45  2.0(1.483)  2.0(1.483)  2.0(1.483)  2.0(1.483)  1.0(1.483)  1.0(1.483)
#>   46  2.0(1.483)  1.0(1.483)  1.0(1.483)  1.0(1.483)  1.0(1.483)  1.0(1.483)
#>   47  1.0(1.483)  1.0(1.483)  1.0(1.483)  1.0(1.483)  0.5(0.741)  1.0(1.483)
#>   48  2.0(1.483)  2.0(1.483)  1.0(1.483)  1.0(1.483)  1.0(1.483)  1.0(1.483)
#>     year
#> len  1963        1964        1965        1966        1967        1968       
#>   0   0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   1   0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   2   0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   3   0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   4   0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   5   0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   6   0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   7   0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   8   0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   9   0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   10  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   11  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   12  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   13  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   14  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   15  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   16  0.0(0.000)  0.0(0.000)  1.0(1.483)  0.0(0.000)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   17  0.0(0.000)  0.0(0.000)  1.0(1.483)  1.0(1.483)  0.0(0.000)  0.0(0.000)
#>   18  0.0(0.000)  0.0(0.000)  2.0(1.483)  1.0(1.483)  1.0(1.483)  1.0(1.483)
#>   19  0.0(0.000)  0.0(0.000)  4.0(1.483)  2.0(1.483)  1.0(1.483)  2.0(1.483)
#>   20  1.0(1.483)  1.0(1.483)  6.0(2.965)  3.0(1.483)  2.0(1.483)  2.0(1.483)
#>   21  1.0(1.483)  1.0(1.483)  9.0(2.965)  5.0(2.965)  3.0(1.483)  4.0(2.224)
#>   22  2.0(1.483)  2.0(1.483) 12.0(2.965)  8.0(2.965)  5.0(2.965)  5.0(2.965)
#>   23  3.0(1.483)  3.0(1.483) 15.0(3.706) 10.0(2.965)  7.0(2.965)  8.0(1.483)
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#>   25  7.0(2.965)  5.0(1.483) 20.0(2.965) 17.0(4.448) 13.0(2.965) 12.0(4.448)
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