Dissimilarity Indizes für Ökologen der Gemeinschaft Beschreibung Die Funktion berechnet Unähnlichkeitsindizes, die für die Ökologen der Gemeinschaft nützlich oder beliebt sind. Alle Indizes verwenden quantitative Daten, obwohl sie durch den entsprechenden Binärindex benannt werden, aber Sie können den Binärindex mit einem entsprechenden Argument berechnen. Wenn du deinen Lieblingsindex hier nicht findest, kannst du sehen, ob es mit designdist implementiert werden kann. Gower, BrayndashCurtis, Jaccard und Kulczynski Indizes sind gut in der Erkennung zugrunde liegenden ökologischen Gradienten (Faith et al., 1987). Morisita, HornndashMorisita, Binomial - und Chao-Indizes sollten in der Lage sein, verschiedene Stichprobengrößen zu behandeln (Wolda 1981, Krebs 1999, Anderson amp Millar 2004) und Mountford (1962) und Raup-Crick-Indizes für presencendashabsence-Daten sollten in der Lage sein, unbekannte (und Variabel) Stichprobengrößen. Gemeinschaftsdatenmatrix Dissimilaritätsindex, partielle Übereinstimmung mit Manhattan. Euklidischen Canberra schreien. Kulczynski Jaccard Gower Morisita Horn. Mountford Raup Binomial oder chao Führen Sie Präsenzstandardisierung vor der Analyse mit Decostand durch. Wo ni xij xik Jaccard-Index als 2B (1B) berechnet wird. Wo B ist BrayndashCurtis Unähnlichkeit. Der Binomialindex wird aus der Binomialabweichung unter der Nullhypothese abgeleitet, dass die beiden verglichenen Gemeinschaften gleich sind. Es sollte in der Lage sein, variable Stichprobengrößen zu behandeln. Der Index hat keine feste Obergrenze, kann aber zwischen Standorten ohne gemeinsame Spezies variieren. Zur weiteren Diskussion siehe Anderson amp Millar (2004). Mountford-Index ist definiert als M 1alpha wobei alpha der Parameter der Fishers-Logseries ist, vorausgesetzt, dass die verglichenen Gemeinschaften Proben aus derselben Community sind (vgl. Fisherfit. Fisher. alpha). Der Index M wird als positive Wurzel der Gleichung exp (aM) exp (bM) 1 exp ((ab-j) M) gefunden. Wobei j die Anzahl der Arten ist, die in beiden Gemeinschaften vorkommen, und a und b die Anzahl der Arten in jeder einzelnen Gemeinschaft sind (so verwendet der Index die Voraussetzungsinformationen). Mountford-Index ist in der Literatur in der Regel falsch dargestellt: In der Tat schlug Mountford (1962) eine Annäherung vor, die als Ausgangswert in Iterationen verwendet werden sollte, aber der richtige Index ist definiert als die Wurzel der obigen Gleichung. Die Funktion vegdist löst M mit der Newton-Methode. Bitte beachten Sie, dass, wenn a oder b gleich j sind. Eine der Gemeinschaften könnte eine Untermenge von anderen sein, und die Unähnlichkeit ist 0 bedeutet, dass nicht identische Objekte als ähnlich angesehen werden können und der Index nicht metrisch ist. Der Mountford-Index liegt im Bereich 0. log (2). Aber die Unähnlichkeiten werden durch log (2) geteilt, so daß die Ergebnisse im herkömmlichen Bereich 0 liegen. RaupndashCrick Unähnlichkeit (Methode raup) ist ein probabilistischer Index, der auf Präsenzdaten basiert. Es ist definiert als 1 - prob (j). Oder auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeit der Beobachtung mindestens j Arten in gemeinsamen in verglichenen Gemeinschaften geteilt. Legendre amp Legendre (1998) schlagen vor, Simulationen zur Beurteilung der Wahrscheinlichkeit vorzuschlagen, aber die aktuelle Funktion verwendet stattdessen analytisches Ergebnis aus hypergeometrischer Verteilung (Phyper). Diese Wahrscheinlichkeit (und der Index) hängt von der Anzahl der Arten ab, die in beiden Seiten fehlen, und das Hinzufügen von All-Null-Spezies zu den Daten oder das Entfernen fehlender Arten aus den Daten wird den Index beeinflussen. Die Wahrscheinlichkeit (und der Index) kann fast null oder fast eins für einen weiten Bereich von Parameterwerten sein. Der Index ist nichtmetrisch: Zwei Gemeinschaften ohne gemeinsame Spezies können eine Unähnlichkeit etwas unter einem haben, und zwei identische Gemeinschaften können Unähnlichkeit leicht über Null haben. Chao-Index versucht, die Anzahl der unsichtbaren Artenpaare zu berücksichtigen, ähnlich wie die Chaos-Methode in specpool. Funktion vegdist implementiert einen Jaccard-Typ-Index, der als d Uj Uk (Uj Uk - Uj Uk) definiert ist. Wobei Uj CjNj (Nk - 1) Nk mal a1 (2 a2) mal SjNj Hier ist Cj die Gesamtzahl der Personen in Arten, die mit der Website k geteilt werden. N ist die Gesamtzahl der Individuen, a1 und a2 sind die Anzahl der Arten, die nur mit einem oder zwei Individuen an einer anderen Stelle auftreten, und Sj ist die Anzahl der Individuen in Arten, die nur mit einer Person an einer anderen Stelle auftreten (Chao et al., 2005) ). Morisita-Index kann nur mit echten Zähldaten (Integers) verwendet werden. Seine HornndashMorisita Variante ist in der Lage, alle Fülle Daten zu behandeln. Euklidische und Manhattan-Unähnlichkeiten sind nicht gut in der Gradiententrennung ohne ordnungsgemäße Standardisierung, sondern sind immer noch zum Vergleich und besonderen Bedürfnissen enthalten. BrayndashCurtis und Jaccard-Indizes sind Rangordnung ähnlich, und einige andere Indizes werden identisch oder Rangordnung ähnlich nach einigen Standardisierungen, vor allem mit Präsenz-Transformation von Ausgleichs-Site-Summen mit Decostand. Jaccard-Index ist metrisch und sollte wahrscheinlich statt der Standard-Bray-Curtis bevorzugt sein, die halbmetrisch ist. Die Namenskonventionen variieren. Der hier verabschiedete ist eher traditionell als wahrheitsgemäß. Die Funktion findet entweder quantitative oder binäre Varianten der gleichnamigen Indizes, die sich nur auf eine dieser Alternativen beziehen können. Zum Beispiel ist der Bray-Index auch als Steinhaus-, Czekanowski - und Srensen-Index bekannt. Die quantitative Version von Jaccard sollte wohl Ruika-Index genannt werden. Das Abkürzungshorn für den HornndashMorisita-Index ist irreführend, da es einen separaten Hornindex gibt. Die Abkürzung wird geändert, wenn dieser Index in veganer umgesetzt wird. Sollte ein Drop-in-Ersatz für dist und geben Sie ein Distanzobjekt des gleichen Typs. Die Funktion ist eine Alternative zu dist Hinzufügen von ökologisch sinnvollen Indizes. Beide Methoden sollten ähnliche Arten von Objekten hervorbringen, die in jeder Methode, die entweder akzeptiert, vertauscht werden können. Manhattan und euklidische Unähnlichkeiten sollten bei beiden Methoden identisch sein. Der Canberra-Index wird durch die Anzahl der Variablen in vegdist geteilt. Aber nicht in dist So unterscheiden sich diese durch einen konstanten Multiplikator, und die Alternative im Vegdisten liegt im Bereich (0,1). Function Daisy (Paketcluster) bietet eine alternative Implementierung des Gower-Index, der auch gemischte Daten von numerischen und Klassenvariablen verarbeiten kann. Die meisten Unähnlichkeitsindizes in vegdist sind für gemeinschaftliche Daten entworfen, und sie geben irreführende Werte, wenn es negative Dateneinträge gibt. Die Ergebnisse können auch irreführend sein oder NA oder NaN, wenn es leere Seiten gibt. Grundsätzlich können Sie keine Artenzusammensetzung ohne Arten studieren und Sie sollten leere Seiten aus Gemeinschaftsdaten entfernen. Jari Oksanen, mit Beiträgen von Tyler Smith (Gower Index) und Michael Bedward (RaupndashCrick Index). Referenzen Anderson, M. J. und Millar, R. B. (2004). Räumliche Variation und Auswirkungen des Lebensraumes auf gemäßigten Rifffisch-Assemblagen im nordöstlichen Neuseeland. Journal of Experimentelle Meeresbiologie und Ökologie 305, 191ndash221. Chao, A. Chazdon, R. L. Colwell, R. K. und Shen, T. (2005). Ein neuer statistischer Ansatz zur Beurteilung der Ähnlichkeit der Artenzusammensetzung mit Inzidenz und Fülle Daten. Ökologie Briefe 8, 148ndash159. Faith, D. P, Minchin, P. R. und Belbin, L. (1987). Kompositorische Unähnlichkeit als robustes Maß für ökologische Distanz Vegetatio 69, 57ndash68 Krebs, C. J. (1999). Ökologische Methodik. Addison Wesley Longman. Legendre, P, amp Legendre, L. (1998) Numerische Ökologie. 2. englische Ausgabe. Elsevier Mountford, M. D. (1962). Ein Ähnlichkeitsindex und seine Anwendung auf Klassifizierungsprobleme. In: P. W.Murphy (Hrsg.), Fortschritt in der Boden Zoologie. 43ndash50 Butterworths Wolda, H. (1981). Ähnlichkeitsindizes, Stichprobengröße und Diversität. Oecologia 50, 296ndash302. Funktion Designdist kann für die Definition Ihrer eigenen Ungleichheit Index verwendet werden. Alternative Unähnlichkeitsfunktionen umfassen dist in der Basis R. Gänseblümchen (Paketcluster) und dsvdis (Paket labdsv). Funktion betadiver liefert Indizes, die für die Analyse der Beta-Vielfalt bestimmt sind. 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