主要观点总结
文章介绍了一个名为occTest的R数据包，该数据包旨在帮助用户在开始生物地理数据分析之前了解可用数据的质量和数量。occTest提供了一套结构化的算法，通过层次化组织的多重测试来识别物种出现记录中的潜在问题，并可以使用预定义规则或自定义规则过滤数据。
关键观点总结
关键观点1: 物种出现点数据的重要性及问题
物种出现点数据对于估计地理分布、描述生态位及其演变以及指导空间保护规划非常重要。然而，数据的快速增长也带来了质量问题，这影响了科学研究的准确性。
关键观点2: occTest的功能和特点
occTest是一个R数据包，提供了一套结构化的算法来识别物种出现记录中的潜在问题。它通过层次化组织的多重测试来应用不同的测试方法，并纳入过滤和绘图功能，以便解释测试。
关键观点3: occTest的工作流程和重要性
occTest的工作流程包括数据清理与测试的阶段。它应用预定义规则或允许用户自定义规则过滤数据，旨在帮助用户在开始数据分析之前了解可用数据的质量和数量。
关键观点4: 文章提到的图表及其作用
文章中提到了几个重要的图表，包括occTest工作流程图、虚拟物种通过不同测试的图表等。这些图表帮助读者更好地理解occTest的工作流程和测试结果。
文章预览
本文约（500）字，阅读大概需要（2）分钟 文章信息 研究背景 物种出现点数据是估计地理分布、描述生态位及其演变、指导空间保护规划的重要信息。出现点数据的快速增长源于不断增加的 数字化和整合工作，以及公民科学倡议。 然而，数据中持续存在的 质量问题 会影响科学研究的准确性， 这进一步凸显了 在生物多样性分析中有效过滤错误数据 的重要性。 主要内容 研究人员开发了一个R数据包：occTest，它提供了一套结构化的算法，通过 层次化组织的多重测试， 来识别物种出现记录中的潜在问题。该工作流程具有一个在测试阶段中组织的层次结构（即，数据清理与测试），四个不同的测试模块分别表征了 地理、环境、人为影响和时间维度 的潜在问题，使用不同的测试方法（如Rosner测试、jackknife等），并纳入 过滤和绘图功能， 以方便解释测
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