CRAN Package Check Results for Package breakaway

Last updated on 2022-11-14 05:55:07 CET.

Flavor Version Tinstall Tcheck Ttotal Status Flags
r-devel-linux-x86_64-debian-clang 4.8.2 OK
r-devel-linux-x86_64-debian-gcc 4.8.2 30.42 595.43 625.85 OK
r-devel-linux-x86_64-fedora-clang 4.8.2 1006.09 OK
r-devel-linux-x86_64-fedora-gcc 4.8.2 1003.50 OK
r-devel-windows-x86_64 4.8.2 101.00 780.00 881.00 OK
r-patched-linux-x86_64 4.8.2 37.68 753.59 791.27 OK
r-release-linux-x86_64 4.8.2 33.45 757.26 790.71 OK
r-release-macos-arm64 4.8.2 196.00 ERROR
r-release-macos-x86_64 4.8.2 330.00 OK
r-release-windows-x86_64 4.8.2 78.00 795.00 873.00 OK
r-oldrel-macos-arm64 4.8.2 198.00 ERROR
r-oldrel-macos-x86_64 4.8.2 322.00 OK
r-oldrel-windows-ix86+x86_64 4.8.2 81.00 840.00 921.00 ERROR

Additional issues

ATLAS M1mac MKL noLD

Check Details

Version: 4.8.2
Check: tests
Result: ERROR
     Running ‘testthat.R’ [50s/51s]
    Running the tests in ‘tests/testthat.R’ failed.
    Last 13 lines of output:
     as.numeric(b_lincom[, 5]) not equal to 0.0005428401.
     1/1 mismatches
     [1] 0.016 - 0.000543 == 0.0155
     ── Failure ('test-parametric_bootstrap.R:170'): p-value are at least approximately uniform under null (univariate mixed-effects model) ──
     max(abs(sapply(pvals, function(x) mean(pvals <= x)) - pvals)) not equal to 0.1.
     1/1 mismatches
     [1] 0.3 - 0.1 == 0.2
     ── Failure ('test-parametric_bootstrap.R:280'): simulate_betta_random does a reasonable thing ──
     mean(...) not equal to 1.02.
     1/1 mismatches
     [1] 0.961 - 1.02 == -0.0586
    
     [ FAIL 7 | WARN 1 | SKIP 0 | PASS 250 ]
     Error: Test failures
     Execution halted
Flavor: r-release-macos-arm64

Version: 4.8.2
Check: tests
Result: ERROR
     Running ‘testthat.R’ [49s/50s]
    Running the tests in ‘tests/testthat.R’ failed.
    Last 13 lines of output:
     as.numeric(b_lincom[, 5]) not equal to 0.0005428401.
     1/1 mismatches
     [1] 0.016 - 0.000543 == 0.0155
     ── Failure ('test-parametric_bootstrap.R:170'): p-value are at least approximately uniform under null (univariate mixed-effects model) ──
     max(abs(sapply(pvals, function(x) mean(pvals <= x)) - pvals)) not equal to 0.1.
     1/1 mismatches
     [1] 0.3 - 0.1 == 0.2
     ── Failure ('test-parametric_bootstrap.R:280'): simulate_betta_random does a reasonable thing ──
     mean(...) not equal to 1.02.
     1/1 mismatches
     [1] 0.961 - 1.02 == -0.0586
    
     [ FAIL 7 | WARN 1 | SKIP 0 | PASS 250 ]
     Error: Test failures
     Execution halted
Flavor: r-oldrel-macos-arm64

Version: 4.8.2
Check: tests
Result: ERROR
     Running 'testthat.R' [305s]
    Running the tests in 'tests/testthat.R' failed.
    Complete output:
     > ################################################################################
     > # Use testthat to test that nothing important breaks
     > ################################################################################
     >
     > library(testthat)
     > library(breakaway)
     > library(phyloseq)
     > library(magrittr)
    
     Attaching package: 'magrittr'
    
     The following objects are masked from 'package:testthat':
    
     equals, is_less_than, not
    
     >
     > test_check("breakaway")
     $estimate
     [1] 2319
    
     $error
     [1] 0
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "Plug-in"
    
     $interval
     [1] 2319 2319
    
     $interval_type
     [1] NA
    
     $type
     [1] NA
    
     $model
     [1] "none"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] FALSE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 2319
    
     $seest
     [1] 0
    
     $ci
     [1] 2319 2319
    
     $estimate
     [1] 1000
    
     $error
     [1] 0
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "Plug-in"
    
     $interval
     [1] 1000 1000
    
     $interval_type
     [1] NA
    
     $type
     [1] NA
    
     $model
     [1] "none"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] FALSE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 1000
    
     $seest
     [1] 0
    
     $ci
     [1] 1000 1000
    
     $estimate
     [1] 331
    
     $error
     [1] 0
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "Plug-in"
    
     $interval
     [1] 331 331
    
     $interval_type
     [1] NA
    
     $type
     [1] NA
    
     $model
     [1] "none"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] FALSE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 331
    
     $seest
     [1] 0
    
     $ci
     [1] 331 331
    
     $estimate
     [1] 356
    
     $error
     [1] 0
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "Plug-in"
    
     $interval
     [1] 356 356
    
     $interval_type
     [1] NA
    
     $type
     [1] NA
    
     $model
     [1] "none"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] FALSE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 356
    
     $seest
     [1] 0
    
     $ci
     [1] 356 356
    
     $estimate
     [1] 349
    
     $error
     [1] 0
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "Plug-in"
    
     $interval
     [1] 349 349
    
     $interval_type
     [1] NA
    
     $type
     [1] NA
    
     $model
     [1] "none"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] FALSE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 349
    
     $seest
     [1] 0
    
     $ci
     [1] 349 349
    
     $estimate
     [1] 367
    
     $error
     [1] 0
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "Plug-in"
    
     $interval
     [1] 367 367
    
     $interval_type
     [1] NA
    
     $type
     [1] NA
    
     $model
     [1] "none"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] FALSE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 367
    
     $seest
     [1] 0
    
     $ci
     [1] 367 367
    
     $estimate
     [1] 306
    
     $error
     [1] 0
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "Plug-in"
    
     $interval
     [1] 306 306
    
     $interval_type
     [1] NA
    
     $type
     [1] NA
    
     $model
     [1] "none"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] FALSE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 306
    
     $seest
     [1] 0
    
     $ci
     [1] 306 306
    
     $estimate
     [1] 3181.5
    
     $error
     [1] 88.71478
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "chao1"
    
     $interval
     [1] 2362.714 19336.617
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Poisson (homogeneous)"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 3181.5
    
     $seest
     [1] 88.71478
    
     $ci
     [1] 2362.714 19336.617
    
     $estimate
     [1] 1241.286
    
     $error
     [1] 38.05458
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "chao1"
    
     $interval
     [1] 1015.669 4715.556
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Poisson (homogeneous)"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 1241.286
    
     $seest
     [1] 38.05458
    
     $ci
     [1] 1015.669 4715.556
    
     $estimate
     [1] 371.3333
    
     $error
     [1] 16.00014
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "chao1"
    
     $interval
     [1] 333.5326 973.3283
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Poisson (homogeneous)"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 371.3333
    
     $seest
     [1] 16.00014
    
     $ci
     [1] 333.5326 973.3283
    
     $estimate
     [1] 367.7647
    
     $error
     [1] 6.898408
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "chao1"
    
     $interval
     [1] 356.9721 498.3858
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Poisson (homogeneous)"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 367.7647
    
     $seest
     [1] 6.898408
    
     $ci
     [1] 356.9721 498.3858
    
     $estimate
     [1] 370.875
    
     $error
     [1] 9.677414
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "chao1"
    
     $interval
     [1] 350.7452 623.1820
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Poisson (homogeneous)"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 370.875
    
     $seest
     [1] 9.677414
    
     $ci
     [1] 350.7452 623.1820
    
     $estimate
     [1] 381.0192
    
     $error
     [1] 7.120062
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "chao1"
    
     $interval
     [1] 368.2416 525.2956
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Poisson (homogeneous)"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 381.0192
    
     $seest
     [1] 7.120062
    
     $ci
     [1] 368.2416 525.2956
    
     $estimate
     [1] 362.9412
    
     $error
     [1] 23.28989
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "chao1"
    
     $interval
     [1] 308.8149 1457.8195
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Poisson (homogeneous)"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 362.9412
    
     $seest
     [1] 23.28989
    
     $ci
     [1] 308.8149 1457.8195
    
     $estimate
     [1] 3177.141
    
     $error
     [1] 88.21714
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "chao1_bc"
    
     $interval
     [1] 2362.649 19189.923
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Poisson (homogeneous)"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 3177.141
    
     $seest
     [1] 88.21714
    
     $ci
     [1] 2362.649 19189.923
    
     $estimate
     [1] 1238.912
    
     $error
     [1] 37.69171
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "chao1_bc"
    
     $interval
     [1] 1015.602 4658.503
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Poisson (homogeneous)"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 1238.912
    
     $seest
     [1] 37.69171
    
     $ci
     [1] 1015.602 4658.503
    
     $estimate
     [1] 368.84
    
     $error
     [1] 15.03456
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "chao1_bc"
    
     $interval
     [1] 333.4643 912.0415
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Poisson (homogeneous)"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 368.84
    
     $seest
     [1] 15.03456
    
     $ci
     [1] 333.4643 912.0415
    
     $estimate
     [1] 366.5556
    
     $error
     [1] 6.314576
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "chao1_bc"
    
     $interval
     [1] 356.9099 478.4579
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Poisson (homogeneous)"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 366.5556
    
     $seest
     [1] 6.314576
    
     $ci
     [1] 356.9099 478.4579
    
     $estimate
     [1] 369.5172
    
     $error
     [1] 9.168819
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "chao1_bc"
    
     $interval
     [1] 350.6818 599.2976
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Poisson (homogeneous)"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 369.5172
    
     $seest
     [1] 9.168819
    
     $ci
     [1] 350.6818 599.2976
    
     $estimate
     [1] 380
    
     $error
     [1] 6.710938
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "chao1_bc"
    
     $interval
     [1] 368.1824 509.9289
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Poisson (homogeneous)"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 380
    
     $seest
     [1] 6.710938
    
     $ci
     [1] 368.1824 509.9289
    
     $estimate
     [1] 358.5556
    
     $error
     [1] 21.31788
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "chao1_bc"
    
     $interval
     [1] 308.7484 1310.9893
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Poisson (homogeneous)"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 358.5556
    
     $seest
     [1] 21.31788
    
     $ci
     [1] 308.7484 1310.9893
    
     $estimate
     [1] 4152.555
    
     $error
     [1] 291.5206
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "Chao-Bunge"
    
     $interval
     [1] 2358.034 88446.264
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     NULL
    
     $model
     [1] "Negative Binomial"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] TRUE
    
     $other
     $other$cutoff
     [1] 10
    
    
     $est
     [1] 4152.555
    
     $seest
     [1] 291.5206
    
     $ci
     [1] 2358.034 88446.264
    
     $estimate
     [1] 1376.942
    
     $error
     [1] 64.43054
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "Chao-Bunge"
    
     $interval
     [1] 1017.146 9286.904
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     NULL
    
     $model
     [1] "Negative Binomial"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] TRUE
    
     $other
     $other$cutoff
     [1] 10
    
    
     $est
     [1] 1376.942
    
     $seest
     [1] 64.43054
    
     $ci
     [1] 1017.146 9286.904
    
     $estimate
     [1] 399.445
    
     $error
     [1] 32.91482
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "Chao-Bunge"
    
     $interval
     [1] 333.5417 2174.1395
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     NULL
    
     $model
     [1] "Negative Binomial"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] TRUE
    
     $other
     $other$cutoff
     [1] 10
    
    
     $est
     [1] 399.445
    
     $seest
     [1] 32.91482
    
     $ci
     [1] 333.5417 2174.1395
    
     $estimate
     [1] 366.037
    
     $error
     [1] 10.48092
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "Chao-Bunge"
    
     $interval
     [1] 356.4582 575.8740
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     NULL
    
     $model
     [1] "Negative Binomial"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] TRUE
    
     $other
     $other$cutoff
     [1] 10
    
    
     $est
     [1] 366.037
    
     $seest
     [1] 10.48092
    
     $ci
     [1] 356.4582 575.8740
    
     $estimate
     [1] 378.7363
    
     $error
     [1] 15.09051
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "Chao-Bunge"
    
     $interval
     [1] 350.6699 878.5170
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     NULL
    
     $model
     [1] "Negative Binomial"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] TRUE
    
     $other
     $other$cutoff
     [1] 10
    
    
     $est
     [1] 378.7363
    
     $seest
     [1] 15.09051
    
     $ci
     [1] 350.6699 878.5170
    
     $estimate
     [1] 384.8917
    
     $error
     [1] 12.15087
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "Chao-Bunge"
    
     $interval
     [1] 367.9616 699.9053
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     NULL
    
     $model
     [1] "Negative Binomial"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] TRUE
    
     $other
     $other$cutoff
     [1] 10
    
    
     $est
     [1] 384.8917
    
     $seest
     [1] 12.15087
    
     $ci
     [1] 367.9616 699.9053
    
     $estimate
     [1] 337.8483
    
     $error
     [1] 14.91761
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "Chao-Bunge"
    
     $interval
     [1] 307.8883 843.1520
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     NULL
    
     $model
     [1] "Negative Binomial"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] TRUE
    
     $other
     $other$cutoff
     [1] 10
    
    
     $est
     [1] 337.8483
    
     $seest
     [1] 14.91761
    
     $ci
     [1] 307.8883 843.1520
    
     $estimate
     [1] 2691.593
    
     $error
     [1] 50.23337
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "wlrm_transformed"
    
     $interval
     [1] 2341.506 8487.342
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Negative Binomial"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     $other$para
     Estimate Std. Error
     (Intercept) 0.61620601 0.120062903
     xs 0.08651219 0.007555332
    
     $other$full
    
     Call:
     lm(formula = log(ys) ~ xs, weights = weights_trans)
    
     Coefficients:
     (Intercept) xs
     0.61621 0.08651
    
    
     $other$cutoff
     [1] 63
    
    
     $est
     [1] 2691.593
    
     $seest
     [1] 50.23337
    
     $ci
     [1] 2341.506 8487.342
    
     $estimate
     [1] 1178.603
    
     $error
     [1] 28.17513
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "wlrm_transformed"
    
     $interval
     [1] 1013.925 3290.816
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Negative Binomial"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     $other$para
     Estimate Std. Error
     (Intercept) 0.4388526 0.12855085
     xs 0.1382131 0.01625013
    
     $other$full
    
     Call:
     lm(formula = log(ys) ~ xs, weights = weights_trans)
    
     Coefficients:
     (Intercept) xs
     0.4389 0.1382
    
    
     $other$cutoff
     [1] 33
    
    
     $est
     [1] 1178.603
    
     $seest
     [1] 28.17513
    
     $ci
     [1] 1013.925 3290.816
    
     $estimate
     [1] 358.6254
    
     $error
     [1] 9.335348
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "wlrm_transformed"
    
     $interval
     [1] 333.6635 617.5239
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Negative Binomial"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     $other$para
     Estimate Std. Error
     (Intercept) 0.4654530 0.24094924
     xs 0.1351371 0.02153069
    
     $other$full
    
     Call:
     lm(formula = log(ys) ~ xs, weights = weights_trans)
    
     Coefficients:
     (Intercept) xs
     0.4655 0.1351
    
    
     $other$cutoff
     [1] 28
    
    
     $est
     [1] 358.6254
    
     $seest
     [1] 9.335348
    
     $ci
     [1] 333.6635 617.5239
    
     $estimate
     [1] 363.7108
    
     $error
     [1] 3.55656
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "wlrm_transformed"
    
     $interval
     [1] 357.1177 409.1938
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Negative Binomial"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     $other$para
     Estimate Std. Error
     (Intercept) 0.9531054 0.1892241
     xs 0.1134064 0.0170140
    
     $other$full
    
     Call:
     lm(formula = log(ys) ~ xs, weights = weights_trans)
    
     Coefficients:
     (Intercept) xs
     0.9531 0.1134
    
    
     $other$cutoff
     [1] 26
    
    
     $est
     [1] 363.7108
    
     $seest
     [1] 3.55656
    
     $ci
     [1] 357.1177 409.1938
    
     $estimate
     [1] 363.2128
    
     $error
     [1] 5.061292
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "wlrm_transformed"
    
     $interval
     [1] 350.9435 452.9358
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Negative Binomial"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     $other$para
     Estimate Std. Error
     (Intercept) 0.90120646 0.1750310
     xs 0.09149412 0.0103463
    
     $other$full
    
     Call:
     lm(formula = log(ys) ~ xs, weights = weights_trans)
    
     Coefficients:
     (Intercept) xs
     0.90121 0.09149
    
    
     $other$cutoff
     [1] 41
    
    
     $est
     [1] 363.2128
    
     $seest
     [1] 5.061292
    
     $ci
     [1] 350.9435 452.9358
    
     $estimate
     [1] 377.768
    
     $error
     [1] 4.203355
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "wlrm_transformed"
    
     $interval
     [1] 368.5607 441.2943
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Negative Binomial"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     $other$para
     Estimate Std. Error
     (Intercept) 0.9192573 0.15849327
     xs 0.1014363 0.01178144
    
     $other$full
    
     Call:
     lm(formula = log(ys) ~ xs, weights = weights_trans)
    
     Coefficients:
     (Intercept) xs
     0.9193 0.1014
    
    
     $other$cutoff
     [1] 34
    
    
     $est
     [1] 377.768
    
     $seest
     [1] 4.203355
    
     $ci
     [1] 368.5607 441.2943
    
     $estimate
     [1] 326.1506
    
     $error
     [1] 6.568058
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "wlrm_transformed"
    
     $interval
     [1] 308.4754 470.0321
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Negative Binomial"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     $other$para
     Estimate Std. Error
     (Intercept) 0.7809542 0.19223603
     xs 0.1137681 0.01622871
    
     $other$full
    
     Call:
     lm(formula = log(ys) ~ xs, weights = weights_trans)
    
     Coefficients:
     (Intercept) xs
     0.7810 0.1138
    
    
     $other$cutoff
     [1] 31
    
    
     $est
     [1] 326.1506
    
     $seest
     [1] 6.568058
    
     $ci
     [1] 308.4754 470.0321
    
     $estimate
     [1] 17172.71
    
     $error
     [1] 25406.72
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "wlrm_untransformed"
    
     $interval
     [1] 2343.552 8988555.243
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Negative Binomial"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     $other$para
     Estimate Std. Error
     (Intercept) 0.04645303 0.07944223
     xs 0.79539264 0.04466347
    
     $other$full
    
     Call:
     lm(formula = ys ~ xs, weights = weights_untrans)
    
     Coefficients:
     (Intercept) xs
     0.04645 0.79539
    
    
     $other$cutoff
     [1] 63
    
    
     $est
     [1] 17172.71
    
     $seest
     [1] 25406.72
    
     $ci
     [1] 2343.552 8988555.243
    
     $estimate
     [1] 1329.659
    
     $error
     [1] 77.00265
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "wlrm_untransformed"
    
     $interval
     [1] 1011.418 10517.510
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Negative Binomial"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     $other$para
     Estimate Std. Error
     (Intercept) 0.8402622 0.18726617
     xs 0.4302112 0.07963557
    
     $other$full
    
     Call:
     lm(formula = ys ~ xs, weights = weights_untrans)
    
     Coefficients:
     (Intercept) xs
     0.8403 0.4302
    
    
     $other$cutoff
     [1] 33
    
    
     $est
     [1] 1329.659
    
     $seest
     [1] 77.00265
    
     $ci
     [1] 1011.418 10517.510
    
     $estimate
     [1] 454.3961
    
     $error
     [1] 90.41193
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "wlrm_untransformed"
    
     $interval
     [1] 333.2136 7209.7238
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Negative Binomial"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     $other$para
     Estimate Std. Error
     (Intercept) 0.3565752 0.2549538
     xs 0.4224995 0.1016797
    
     $other$full
    
     Call:
     lm(formula = ys ~ xs, weights = weights_untrans)
    
     Coefficients:
     (Intercept) xs
     0.3566 0.4225
    
    
     $other$cutoff
     [1] 28
    
    
     $est
     [1] 454.3961
    
     $seest
     [1] 90.41193
    
     $ci
     [1] 333.2136 7209.7238
    
     $estimate
     [1] 370.9951
    
     $error
     [1] 7.278956
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "wlrm_untransformed"
    
     $interval
     [1] 357.3472 522.8973
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Negative Binomial"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     $other$para
     Estimate Std. Error
     (Intercept) 1.3337724 0.4705246
     xs 0.5083045 0.1057248
    
     $other$full
    
     Call:
     lm(formula = ys ~ xs, weights = weights_untrans)
    
     Coefficients:
     (Intercept) xs
     1.3338 0.5083
    
    
     $other$cutoff
     [1] 26
    
    
     $est
     [1] 370.9951
    
     $seest
     [1] 7.278956
    
     $ci
     [1] 357.3472 522.8973
    
     $estimate
     [1] 377.421
    
     $error
     [1] 10.02023
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "wlrm_untransformed"
    
     $interval
     [1] 351.5538 665.2963
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Negative Binomial"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     $other$para
     Estimate Std. Error
     (Intercept) 1.2314857 0.31651827
     xs 0.3904014 0.07329653
    
     $other$full
    
     Call:
     lm(formula = ys ~ xs, weights = weights_untrans)
    
     Coefficients:
     (Intercept) xs
     1.2315 0.3904
    
    
     $other$cutoff
     [1] 41
    
    
     $est
     [1] 377.421
    
     $seest
     [1] 10.02023
    
     $ci
     [1] 351.5538 665.2963
    
     $estimate
     [1] 385.6043
    
     $error
     [1] 7.22905
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "wlrm_untransformed"
    
     $interval
     [1] 368.9285 546.4727
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Negative Binomial"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     $other$para
     Estimate Std. Error
     (Intercept) 1.4512764 0.37146900
     xs 0.4437526 0.08545767
    
     $other$full
    
     Call:
     lm(formula = ys ~ xs, weights = weights_untrans)
    
     Coefficients:
     (Intercept) xs
     1.4513 0.4438
    
    
     $other$cutoff
     [1] 34
    
    
     $est
     [1] 385.6043
    
     $seest
     [1] 7.22905
    
     $ci
     [1] 368.9285 546.4727
    
     $estimate
     [1] 450.7536
    
     $error
     [1] 109.5887
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "wlrm_untransformed"
    
     $interval
     [1] 308.3385 9266.2155
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Negative Binomial"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     $other$para
     Estimate Std. Error
     (Intercept) 0.3039649 0.22522282
     xs 0.6353653 0.08851121
    
     $other$full
    
     Call:
     lm(formula = ys ~ xs, weights = weights_untrans)
    
     Coefficients:
     (Intercept) xs
     0.3040 0.6354
    
    
     $other$cutoff
     [1] 31
    
    
     $est
     [1] 450.7536
    
     $seest
     [1] 109.5887
    
     $ci
     [1] 308.3385 9266.2155
    
     $estimate
     [1] 3177.141
    
     $error
     [1] 88.21714
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "chao1_bc"
    
     $interval
     [1] 2362.649 19189.923
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Poisson (homogeneous)"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 3177.141
    
     $seest
     [1] 88.21714
    
     $ci
     [1] 2362.649 19189.923
    
     $estimate
     [1] 1238.912
    
     $error
     [1] 37.69171
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "chao1_bc"
    
     $interval
     [1] 1015.602 4658.503
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Poisson (homogeneous)"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 1238.912
    
     $seest
     [1] 37.69171
    
     $ci
     [1] 1015.602 4658.503
    
     $estimate
     [1] 368.84
    
     $error
     [1] 15.03456
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "chao1_bc"
    
     $interval
     [1] 333.4643 912.0415
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Poisson (homogeneous)"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 368.84
    
     $seest
     [1] 15.03456
    
     $ci
     [1] 333.4643 912.0415
    
     $estimate
     [1] 366.5556
    
     $error
     [1] 6.314576
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "chao1_bc"
    
     $interval
     [1] 356.9099 478.4579
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Poisson (homogeneous)"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 366.5556
    
     $seest
     [1] 6.314576
    
     $ci
     [1] 356.9099 478.4579
    
     $estimate
     [1] 369.5172
    
     $error
     [1] 9.168819
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "chao1_bc"
    
     $interval
     [1] 350.6818 599.2976
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Poisson (homogeneous)"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 369.5172
    
     $seest
     [1] 9.168819
    
     $ci
     [1] 350.6818 599.2976
    
     $estimate
     [1] 380
    
     $error
     [1] 6.710938
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "chao1_bc"
    
     $interval
     [1] 368.1824 509.9289
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Poisson (homogeneous)"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 380
    
     $seest
     [1] 6.710938
    
     $ci
     [1] 368.1824 509.9289
    
     $estimate
     [1] 358.5556
    
     $error
     [1] 21.31788
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "chao1_bc"
    
     $interval
     [1] 308.7484 1310.9893
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Poisson (homogeneous)"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     NULL
    
     $est
     [1] 358.5556
    
     $seest
     [1] 21.31788
    
     $ci
     [1] 308.7484 1310.9893
    
     $estimate
     [1] 3099.945
    
     $error
     [1] 2944.04
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "breakaway_nof1"
    
     $interval
     beta0 beta0
     1631.675 363345.520
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     NULL
    
     $model
     [1] "Kemp"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] TRUE
    
     $other
     $other$xbar
     [1] 31.5
    
     $other$code
     [1] 1
    
     $other$the_function
     [1] "f_{x+1}/f_{x} ~ (beta0+beta1*(x-xbar))/(1+alpha1*(x-xbar))"
    
     $other$name
     [1] "model_1_1"
    
    
     $est
     [1] 3099.945
    
     $seest
     [1] 2944.04
    
     $ci
     beta0 beta0
     1631.675 363345.520
    
     $para
     Coef estimates Coef std errors
     beta0 1.20274114 0.15475350
     beta1 0.03355936 0.01238761
     alpha1 0.02241446 0.01614515
    
     $full
     Nonlinear regression model
     model: y ~ structure_1_1(x, beta0, beta1, alpha1)
     data: lhs
     beta0 beta1 alpha1
     1.20274 0.03356 0.02241
     weighted residual sum-of-squares: 2.155
    
     Number of iterations to convergence: 5
     Achieved convergence tolerance: 3.274e-06
    
     $estimate
     [1] 1500.401
    
     $error
     [1] 1341.351
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "breakaway_nof1"
    
     $interval
     beta0 beta0
     724.8861 139032.6457
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     NULL
    
     $model
     [1] "Kemp"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] TRUE
    
     $other
     $other$xbar
     [1] 16.5
    
     $other$code
     [1] 1
    
     $other$the_function
     [1] "f_{x+1}/f_{x} ~ (beta0+beta1*(x-xbar))/(1+alpha1*(x-xbar))"
    
     $other$name
     [1] "model_1_1"
    
    
     $est
     [1] 1500.401
    
     $seest
     [1] 1341.351
    
     $ci
     beta0 beta0
     724.8861 139032.6457
    
     $para
     Coef estimates Coef std errors
     beta0 1.20078845 0.18102489
     beta1 0.05614293 0.04800126
     alpha1 0.02874888 0.05381204
    
     $full
     Nonlinear regression model
     model: y ~ structure_1_1(x, beta0, beta1, alpha1)
     data: lhs
     beta0 beta1 alpha1
     1.20079 0.05614 0.02875
     weighted residual sum-of-squares: 1.274
    
     Number of iterations to convergence: 25
     Achieved convergence tolerance: 8.431e-06
    
     $estimate
     [1] 131.0542
    
     $error
     [1] 0.06962563
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "PoissonModel"
    
     $interval
     [1] 131.0306 131.0962
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Poisson"
    
     $warnings
     [1] "no kemp models converged"
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     $other$outcome
     [1] 0
    
     $other$code
     [1] 1
    
    
     $est
     [1] 131.0542
    
     $seest
     [1] 0.06962563
    
     $ci
     [1] 131.0306 131.0962
    
     $estimate
     [1] 181.0752
    
     $error
     [1] 0.08198957
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "PoissonModel"
    
     $interval
     [1] 181.0424 181.1335
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Poisson"
    
     $warnings
     [1] "no kemp models converged"
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     $other$outcome
     [1] 0
    
     $other$code
     [1] 1
    
    
     $est
     [1] 181.0752
    
     $seest
     [1] 0.08198957
    
     $ci
     [1] 181.0424 181.1335
    
     $estimate
     [1] 226.0025
    
     $error
     [1] 0.01296301
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "PoissonModel"
    
     $interval
     [1] 226.0015 226.0042
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     [1] "parametric"
    
     $model
     [1] "Poisson"
    
     $warnings
     [1] "no kemp models converged"
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] FALSE
    
     $other
     $other$outcome
     [1] 0
    
     $other$code
     [1] 1
    
    
     $est
     [1] 226.0025
    
     $seest
     [1] 0.01296301
    
     $ci
     [1] 226.0015 226.0042
    
     $estimate
     [1] 438.3885
    
     $error
     [1] 170.5326
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "breakaway_nof1"
    
     $interval
     beta0 beta0
     340.4654 8249.2646
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     NULL
    
     $model
     [1] "Kemp"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] TRUE
    
     $other
     $other$xbar
     [1] 17
    
     $other$code
     [1] 1
    
     $other$the_function
     [1] "f_{x+1}/f_{x} ~ (beta0+beta1*(x-xbar))/(1+alpha1*(x-xbar))"
    
     $other$name
     [1] "model_1_1"
    
    
     $est
     [1] 438.3885
    
     $seest
     [1] 170.5326
    
     $ci
     beta0 beta0
     340.4654 8249.2646
    
     $para
     Coef estimates Coef std errors
     beta0 1.37045876 0.22197453
     beta1 0.05764483 0.06192103
     alpha1 0.02187070 0.05307755
    
     $full
     Nonlinear regression model
     model: y ~ structure_1_1(x, beta0, beta1, alpha1)
     data: lhs
     beta0 beta1 alpha1
     1.37046 0.05764 0.02187
     weighted residual sum-of-squares: 334.7
    
     Number of iterations to convergence: 4
     Achieved convergence tolerance: 2.52e-06
    
     $estimate
     [1] 293.0844
    
     $error
     [1] 7.454846
    
     $estimand
     [1] "richness"
    
     $name
     [1] "breakaway_nof1"
    
     $interval
     beta0 beta0
     263.3197 434.2805
    
     $interval_type
     [1] "Approximate: log-normal"
    
     $type
     NULL
    
     $model
     [1] "Kemp"
    
     $warnings
     NULL
    
     $frequentist
     [1] TRUE
    
     $parametric
     [1] TRUE
    
     $reasonable
     [1] TRUE
    
     $other
     $other$xbar
     [1] 15.5
    
     $other$code
     [1] 1
    
     $other$the_function
     [1] "f_{x+1}/f_{x} ~ (beta0+beta1*(x-xbar))/(1+alpha1*(x-xbar))"
    
     $other$name
     [1] "model_1_1"
    
    
     $est
     [1] 293.0844
    
     $seest
     [1] 7.454846
    
     $ci
     beta0 beta0
     263.3197 434.2805
    
     $para
     Coef estimates Coef std errors
     beta0 1.07899737 0.130652854
     beta1 -0.07078637 0.014271665
     alpha1 -0.06774517 0.003805578
    
     $full
     Nonlinear regression model
     model: y ~ structure_1_1(x, beta0, beta1, alpha1)
     data: lhs
     beta0 beta1 alpha1
     1.07900 -0.07079 -0.06775
     weighted residual sum-of-squares: 1.312
    
     Number of iterations to convergence: 18
     Achieved convergence tolerance: 6.196e-06
    
     Estimate of richness from method breakaway:
     Estimate is 1552
     with standard error 304.71
     Confidence interval: (1007, 47805)
    
     [ FAIL 1 | WARN 1 | SKIP 0 | PASS 254 ]
    
     == Failed tests ================================================================
     -- Error ('test-q2.R:6'): Canonical QIIME2 Example Datasets Work ---------------
     <SSL_CONNECT_ERROR/GenericCurlError/error/condition>
     Error in `function (type, msg, asError = TRUE)
     {
     if (!is.character(type)) {
     i = match(type, CURLcodeValues)
     typeName = if (is.na(i))
     character()
     else names(CURLcodeValues)[i]
     }
     typeName = gsub("^CURLE_", "", typeName)
     fun = (if (asError)
     stop
     else warning)
     fun(structure(list(message = msg, call = sys.call()), class = c(typeName,
     "GenericCurlError", "error", "condition")))
     }(35L, "error:1407742E:SSL routines:SSL23_GET_SERVER_HELLO:tlsv1 alert protocol version",
     TRUE)`: error:1407742E:SSL routines:SSL23_GET_SERVER_HELLO:tlsv1 alert protocol version
     Backtrace:
     x
     1. +-RCurl::getURL("https://raw.githubusercontent.com/paulinetrinh/data/master/otu_table_atacama.txt") at test-q2.R:6:2
     2. | \-RCurl::curlPerform(curl = curl, .opts = opts, .encoding = .encoding)
     3. \-RCurl (local) `<fn>`(...)
    
     [ FAIL 1 | WARN 1 | SKIP 0 | PASS 254 ]
     Error: Test failures
     Execution halted
Flavor: r-oldrel-windows-ix86+x86_64

Version: 4.8.2
Check: re-building of vignette outputs
Result: WARN
    Error(s) in re-building vignettes:
    --- re-building 'breakaway.Rmd' using rmarkdown
     frequency
    71 1
     index
    71 2922
    --- finished re-building 'breakaway.Rmd'
    
    --- re-building 'diversity-hypothesis-testing.Rmd' using rmarkdown
    Error: processing vignette 'diversity-hypothesis-testing.Rmd' failed with diagnostics:
    object 'preview_math' not found
    --- failed re-building 'diversity-hypothesis-testing.Rmd'
    
    --- re-building 'intro-diversity-estimation.Rmd' using rmarkdown
    Error: processing vignette 'intro-diversity-estimation.Rmd' failed with diagnostics:
    object 'preview_math' not found
    --- failed re-building 'intro-diversity-estimation.Rmd'
    
    SUMMARY: processing the following files failed:
     'diversity-hypothesis-testing.Rmd' 'intro-diversity-estimation.Rmd'
    
    Error: Vignette re-building failed.
    Execution halted
Flavor: r-oldrel-windows-ix86+x86_64