ec7e4895e5c30567c6f68e4f9aa5e1f7.ppt
- Количество слайдов: 51
О ЧЕМ БУДЕМ ГОВОРИТЬ, ЕСЛИ УСПЕЕМ: • ОЦЕНИВАНИЕ СХОДСТВА • МЕТОДЫ КЛАССИФИКАЦИИ • МЕТОДЫ ОРДИНАЦИИ • СВЯЗЬ С ФАКТОРАМИ СРЕДЫ • ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ
ЗАКОНЫ МАТЕМАТИКИ, ИМЕЮЩИЕ КАКОЕ-ЛИБО ОТНОШЕНИЕ К РЕАЛЬНОМУ МИРУ, НЕНАДЕЖНЫ; А НАДЕЖНЫЕ МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ЗАКОНЫ НЕ ИМЕЮТ ОТНОШЕНИЯ К РЕАЛЬНОМУ МИРУ Альберт Эйнштейн ОГРАНИЧЕННОСТЬ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ «КАРТИНЫ МИРА»
• АНАЛИЗ СООТВЕТСТВИЙ ПЫТАЕТСЯ «СКОНСТРУИРОВАТЬ» ОСИ ОРДИНАЦИИ ТАК, ЧТОБЫ НАИБОЛЬШЕЕ ЧИСЛО ПРИЗНАКОВ (ВИДОВ) ДАВАЛО БЫ ВДОЛЬ ЭТИХ ОСЕЙ «КОЛОВИДНОЕ» РАСПРЕДЕЛЕНИЕ (ВИДОВЫЕ ГРАДИЕНТЫ) • ВИДЫ, ЧЬИ МАКСИМУМЫ ИЛИ МИНИМУМЫ ПРИХОДЯТСЯ НА КОНЦЫ ОСЕЙ, «ТЯНУТ ОДЕЯЛО НА СЕБЯ» (ДАЮТ НАИБОЛЬШЕЕ СМЕЩЕНИЕ КАРТИНЫ) • ИНОГДА МЕТОД ДАЕТ ИСКАЖЕНИЯ ( «ЭФФЕКТ АРКИ» ). ЭТО «ЛЕЧИТСЯ» ПРОЦЕДУРОЙ «УДАЛЕНИЯ ТРЕНДА» (DETRENDING). РЕКОМЕНДУЕТСЯ ИСПОЛЬЗОВАТЬ ЭТУ ПРОЦЕДУРУ (DETRENDED CORRESPONDENCE ANALYSIS, DCA)
МНОГОМЕРНОЕ ШКАЛИРОВАНИЕ (MULTIDIMENSIONAL SCALING, MDS) ЗАДАЧИ: • ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ О СХОДСТВЕ • УМЕНЬШЕНИЕ РАЗМЕРНОСТИ РАСПОЛАГАЕТ ОБЪЕКТЫ ТАК, ЧТОБЫ РАССТОЯНИЯ МЕЖДУ НИМИ СООТВЕТСТВОВАЛИ ВЕЛИЧИНАМ ИНДЕКСОВ СХОДСТВА • НЕМЕТРИЧЕСКОЕ ШКАЛИРОВАНИЕ (n. MDS): СОХРАНЯЕТСЯ ТОЛЬКО ПОРЯДОК ЗНАЧЕНИЙ СХОДСТВА РАБОТАЕТ С ЛЮБЫМИ ИНДЕКСАМИ СХОДСТВА • МЕТРИЧЕСКОЕ ШКАЛ-Е (АНАЛИЗ ГЛАВНЫХ КООРДИНАТ, PCo. A): СОХРАНЯЕТСЯ СООТНОШЕНИЕ МЕЖДУ ЗНАЧЕНИЯМИ СХОДСТВА ТРЕБУЕТ, ЧТОБЫ ИНДЕКСЫ СХОДСТВА ЯВЛЯЛИСЬ МЕТРИКАМИ
Мощность осадка p. H Сорт Мо Окисл. слой
НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ (Non-Parametric MANOVA, PERMANOVA)
ПРИМЕР ОДНОФАКТОРНОГО АНАЛИЗА (3 горизонта пляжа)
ПРЕИМУЩЕСТВА (ПО СРАВНЕНИЮ С ПРОЦЕДУРОЙ ANOSIM): • ФОРМАЛЬНАЯ СТРОГОСТЬ • УЧЕТ ВЗАИМОДЕЙСТВИЙ МЕЖДУ ФАКТОРАМИ ОГРАНИЧЕНИЯ (ДЛЯ ВЕРСИИ PAST): • НЕ БОЛЕЕ ДВУХ ФАКТОРОВ • ТРЕБУЕТ СБАЛАНСИРОВАННОГО ПЛАНА (ОДИНАКОВОЕ ЧИСЛО ОБЪЕКТОВ ДЛЯ КАЖДОЙ КОМБИНАЦИИ ФАКТОРОВ) • НЕТ ОЦЕНОК ЭФФЕКТА (ВКЛАДА) ФАКТОРОВ КОПИМ ДЕНЬГИ НА PRIMER или ЖДЕМ СЛЕДУЮЩЕЙ ВЕРИИ PAST’а…
Процедура SIMPER (Similarity percentages - species contributions)
ec7e4895e5c30567c6f68e4f9aa5e1f7.ppt