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Grafiken und Statistik in R

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4 <strong>Statistik</strong><br />

4.5 Ord<strong>in</strong>ationsmethoden<br />

Tabelle 5: Verschiedene Methoden bei der PCA mit der Funktion pca(a, method=3), aus der Hilfe<br />

pca(a, method=3)<br />

1 ke<strong>in</strong>e Transformation<br />

2 Zentrierung auf Null durch den Mittelwert<br />

3 Zentrierung auf Null durch den Mittelwert sowie Standardisierung<br />

4 Beobachtungen normalisiert durch Intervallgrenzen der Variablen <strong>und</strong> Varianz/Kovarianzmatrix wird<br />

verwendet<br />

5 rechnen mit e<strong>in</strong>er Kendall (rank-order) Korrelationsmatrix<br />

6 rechnen mit e<strong>in</strong>er Spearman (rank-order) Korrelationsmatrix<br />

7 rechnen mit e<strong>in</strong>er Kovarianzmatrix<br />

8 rechnen mit e<strong>in</strong>er Korrelationsmatrix<br />

4.5.2 RDA - l<strong>in</strong>ear, direkt & partiell<br />

library(vegan) # package laden<br />

data(dune) # Species Daten e<strong>in</strong>lesen<br />

?dune # Hilfe zum Datensatz<br />

data(dune.env) # Umweltdaten e<strong>in</strong>lesen<br />

?dune.env # Hilfe zum Datensatz<br />

H<strong>in</strong>weis: method=3 <strong>und</strong> method=8 liefern identische Ergebnisse<br />

� Wenn man selbst Daten e<strong>in</strong>liest: darauf achten, daß Reihen <strong>und</strong> Spalten auch als Variablen e<strong>in</strong>gelesen werden durch header=TRUE,<br />

row.names=1 <strong>in</strong> read.table() fora

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