Molbiol.ru | О проекте | Справочник | Методы | Растворы | Расчёты | Литература | Орг.вопросы Web | Фирмы | Coffee break | Картинки | Работы и услуги | Биржа труда | Zbio-wiki NG SEQUENCING · ЖИЗНЬ РАСТЕНИЙ · БИОХИМИЯ · ГОРОДСКИЕ КОМАРЫ · А.А.ЛЮБИЩЕВ · ЗООМУЗЕЙ Темы за 24 часа [ Вход* | Регистрация* ] Форум: | |
d-taras |
Имеется списки видов, относящиеся к разным классам растительности. Для каждого вида приведена качественная характеристика (по жизненной форме, географическому распространению и т. п.). Мы сделали сравнение видового состава классов по отдельным параметрам. Теперь необходимо показать различия в комплексе. Правомочно ли преобразовать качественные характеристики в цифровые и использовать метод главных компонент, как это показано в книге «Наглядная статистика...» рис. 40? |
Nikolya Россия |
|
ИНО Постоянный участник Донецк |
|
PS2004R Постоянный участник |
(d-taras @ 20.04.2016 12:07) Здравствуйте! Имеется списки видов, относящиеся к разным классам растительности. Для каждого вида приведена качественная характеристика (по жизненной форме, географическому распространению и т. п.). Мы сделали сравнение видового состава классов по отдельным параметрам. Теперь необходимо показать различия в комплексе. Правомочно ли преобразовать качественные характеристики в цифровые и использовать метод главных компонент, как это показано в книге «Наглядная статистика...» рис. 40? Можно перевести показатели описывающие виды из номинальной и порядковой шкал в dummi и выполнить PCA. Но стоит сначала попробовать multiple correspondence analysis. |
Den-N Постоянный участник |
(d-taras @ 20.04.2016 15:07) Здравствуйте! Имеется списки видов, относящиеся к разным классам растительности. Для каждого вида приведена качественная характеристика (по жизненной форме, географическому распространению и т. п.). Мы сделали сравнение видового состава классов по отдельным параметрам. Теперь необходимо показать различия в комплексе. Правомочно ли преобразовать качественные характеристики в цифровые и использовать метод главных компонент, как это показано в книге «Наглядная статистика...» рис. 40? Книга «Наглядная статистика...» не является учебником по практическому использованию многомерных методов. Для вас она одну из своих задач выполнила - привлекла внимание красивым рисунком. Далее нужно разбираться с теорией и пакетами. 1) Нужно разобраться с линейностью. РСА - исключительно линейная техника: вся нелинейность уйдёт в ошибку + исказится ординация. Может лучше нелинейный анализ главных компонент или даже анализ главных координат с более подходящей мерой сходства/расстояния? 2) РСА, как и анализ соответствий (CA), - непринудительная (unconstrained) ординационная техника, или по одной из классификаций - техника непрямого градиентного анализа. Т.е. она анализирует всю изменчивость, не отделяя независимые переменные (регрессоры) от зависимых (откликов). Может имеет смысл принудить пакет искать только ту изменчивость, которая вызвана переменными-регрессорами? Т.е. использовать не главные компоненты, а анализ избыточности (Redundancy analysis), или не СА, а канонический анализ соответствий (ССА)? И.т.д. Посмотрите раздел про ординацию в книге: Джонгман - Анализ данных в экологии сообществ (есть в сети). Для начала... |
guest: great IP-штамп: frj5GEfdEWR5M гость |
|
guest: 123 IP-штамп: frJhOCvSv9ICE гость |
|
guest: 123 IP-штамп: fr4iy3.kHUw02 гость |
|
guest: 123 IP-штамп: frAWeMdOsBSXM гость |
|
« Предыдущая тема · Биофизика и матметоды в биологии · Следующая тема » |