Анализ соответствия без тренда
Анализ соответствия с устранением тренда (DCA) — это многомерный статистический метод, широко используемый экологами для поиска основных факторов или градиентов в больших, богатых видами, но обычно скудных матрицах данных, которые типизируют данные об экологических сообществах . DCA часто используется для подавления артефактов, присущих большинству других многомерных анализов при применении к градиентным данным. [1]
История
[ редактировать ]DCA был создан в 1979 году Марком Хиллом из Великобритании Института экологии Земли (ныне объединен с Центром экологии и гидрологии ) и реализован в пакете кода FORTRAN под названием DECORANA (анализ соответствий с устранением тренда), метод анализа соответствий . DCA иногда ошибочно называют DECORANA; однако DCA является базовым алгоритмом, а DECORANA — инструментом, его реализующим.
Решенные проблемы
[ редактировать ]По мнению Хилла и Гауча, [1] DCA подавляет два артефакта, присущих большинству других многомерных анализов при применении к градиентным данным. Примером может служить временной ряд видов растений, колонизирующих новую среду обитания; раннесукцессионные виды сменяются среднесукцессионными видами, а затем позднесукцессионными видами (см. пример ниже). Когда такие данные анализируются стандартным способом, например анализом соответствия:
- оценки ординации выборок будут демонстрировать «краевой эффект», т. е. дисперсия оценок в начале и в конце регулярной сукцессии видов будет значительно меньше, чем в середине,
- если представить их в виде графика, точки будут следовать по кривой в форме подковы , а не по прямой («эффект дуги»), хотя анализируемый процесс представляет собой устойчивое и непрерывное изменение, которое человеческая интуиция предпочла бы видеть как линейное. тенденция.
За пределами экологии те же самые артефакты возникают при анализе данных градиента (например, свойств почвы вдоль разреза, проходящего между двумя разными геологическими образованиями, или данных о поведении на протяжении жизни человека), поскольку кривая проекция является точным представлением формы данных в многомерное пространство.
Тер Браак и Прентис (1987, стр. 121) цитируют исследование моделирования , в котором анализируются двумерные модели упаковки видов, что привело к лучшим характеристикам DCA по сравнению с CA.
Метод
[ редактировать ]DCA — это итеративный алгоритм , который зарекомендовал себя как очень надежный и полезный инструмент для исследования и обобщения данных в области экологии сообществ (Shaw 2003). Он начинается с выполнения стандартной ординации (CA или обратного усреднения) данных для получения исходной подковообразной кривой, в которой 1-я ось ординации искажается во 2-ю ось. Затем он делит первую ось на сегменты (по умолчанию = 26) и масштабирует каждый сегмент так, чтобы среднее значение на второй оси было равно нулю — это эффективно сжимает кривую. Он также изменяет масштаб оси, так что концы больше не сжимаются относительно середины, так что 1 единица DCA приближается к одной и той же скорости оборота на всем протяжении данных: эмпирическое правило заключается в том, что 4 единицы DCA означают, что произошел тотальный переворот в обществе.Тер Браак и Прентис (1987, стр. 122) предостерегают от нелинейного изменения масштаба осей из-за проблем с надежностью и рекомендуют использовать только удаление тренда с помощью полиномов.
Недостатки
[ редактировать ]Для DCA не доступны тесты значимости , хотя существует ограниченная (каноническая) версия, называемая DCCA, в которой оси заставляются с помощью множественной линейной регрессии оптимально коррелировать с линейной комбинацией других переменных (обычно окружающей среды); это позволяет протестировать нулевую модель с помощью анализа перестановок Монте-Карло .
Пример
[ редактировать ]В примере показан идеальный набор данных: данные о видах расположены в строках, образцы — в столбцах. Для каждого образца вдоль градиента вводится новый вид, но другой вид больше не присутствует. В результате получается разреженная матрица. Единицы указывают на наличие вида в образце. За исключением краев, каждая выборка содержит пять видов.
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| СП1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| SP2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| SP3 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| SP4 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| СП5 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| СП6 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| СП7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| СП8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| СП9 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| СП10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| СП11 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| СП12 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| СП13 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| СП14 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| СП15 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| СП16 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| СП17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 |
| СП18 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| СП19 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| СП20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 |
График первых двух осей результата анализа соответствия с правой стороны ясно показывает недостатки этой процедуры: краевой эффект, т. е. точки группируются на краях первой оси, и эффект арки.
Программное обеспечение
[ редактировать ]Доступна реализация DCA с открытым исходным кодом, основанная на исходном коде FORTRAN. [2] в веганском R-пакете. [3]
См. также
[ редактировать ]- Собственный анализ
- Рукоположение (статистика)
- Сериация (археология) - включая дополнительные примеры эффекта арки.
- Анализ главных компонентов
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Jump up to: а б Хилл и Гауч (1980)
- ^ Оксанен, Яри; Симпсон, Гэвин Л.; Бланше, Ф. Гийом; Киндт, Руланд; Лежандр, Пьер; Минчин, Питер Р.; О'Хара, РБ; Солимос, Питер; Стивенс, М. Генри Х. (17 апреля 2022 г.), «Веган: Пакет экологии сообщества» , cran.r-project.org , получено 20 июля 2022 г.
- ^ «веганский пакет — RDocumentation» . www.rdocumentation.org . Проверено 20 декабря 2023 г.
- Хилл, Миссури (1979). DECORANA — программа на FORTRAN для анализа соответствий без тренда и взаимного усреднения . Секция экологии и систематики, Корнельский университет, Итака, Нью-Йорк, 52 стр.
- Хилл, Миссури и Гауч, Х.Г. (1980). Анализ соответствия без тренда: улучшенный метод ординации. Вегетация 42 , 47–58.
- Оксанен Дж. и Минчин П.Р. (1997). Нестабильность ординации возникает при изменении порядка входных данных: объяснение и способы устранения. Журнал растительности 8 , 447–454.
- Шоу Пижа (2003). Многомерная статистика для наук об окружающей среде . Лондон: Ходдер Арнольд
- Тер Браак, CJF и Прентис, IC (1988). Теория градиентного анализа. Достижения экологических исследований 18 , 271–371. ISBN 0-12-013918-9 . Перепечатано в: Тер Браак, CJF (1987). Унимодальные модели связи видов с окружающей средой . Вагенинген: докторская диссертация, Группа сельскохозяйственной математики, 101–146.
Внешние ссылки
[ редактировать ]- PAST (PAlaeontological STatistics) — бесплатное программное обеспечение, включая DCA с модификациями по Оксанену и Минчину (1997).
- WINBASP - бесплатное программное обеспечение, включая DCA с устранением тренда полиномами согласно Теру Брааку и Прентису (1988).
- веган: Community Ecology Package для R — бесплатное программное обеспечение, включая функцию Decorana: Анализ соответствия с устранением тренда и базовое взаимное усреднение от Хилла и Гоша (1980)