CTS 95%CI

###Funçao para gerar 95%CI para community temperature score (CTS)
#x = temperature affiliation per species
#abundance  of each species
ci.cts=function(x, abundance, conf.level = 0.95) {
  require(Hmisc)
  nx = length(x)
  df = nx - 1
  vx = wtd.var(x, abundance, normwt = TRUE) 
  mx = weighted.mean(x, abundance)
  stderr = sqrt(vx/nx)
  tstat =mx/stderr ## not mx - mu
  alpha = 1 - conf.level
  cint = qt(1 - alpha/2, df)
  cint = tstat + c(-cint, cint)
  cint * stderr
  
}

# Importar os dados ( matriz com a primeira coluna com o "temperature affiliation per species"e as demais colunas são as abundancias por sitio)
dados=read.table(pipe("pbpaste"), sep="\t", header=T);dados
# gerar matriz só de comunidades
com=dados[-1];com

# gerar matriz de resultados
#as linhas são os limites inferiores e superiores, as colunas os valore spor sitio
resu= matrix(NA, 2, ncol(com))
rownames(resu) = c("lower CI", "upper CI")

###Confidence interval
for(i in 1:ncol(teste)){ 
  resu[,i] =ci.cts(species_temperature,com[,i])
  print(resu)
}