Grafiken und Statistik in R

Biplot Ein Biplot ist ein Diagramm, das bei Ordinationstechniken eingesetzt wird, um die Verteilung der Arten
und Proben gleichzeitig im Graph zu plotten.
bootstrap Die Idee des bootstrap ist, daß man die n gemessenen Werte x zufällig unter Zurücklegen beprobt.
Somit liegt dem neu entstehenden Datensatz (üblicherweise auch der Größe n) genau die gleiche Verteilung
zugrunde, wie den Originaldaten. Von diesem neuen Datensatz x ′ können wir ebenfalls den Median berechnen.
Und wenn wir diese Prozedur sagen wir 1000 mal wiederholen, können wir arithmetisches Mittel und
die Varianz der Mediane berechnen. Aus den nach Wert geordneten bootstrap-samples können wir dann
auch 95% Konfidenzintervalle ableiten (nämlich bei dem 25 und 975 Wert). In gibt es für das bootstrap
eine eigene Funktionen bootstrap im package bootstrap. Dies ist eine Implementierung der Ideen des
Standardwerkes zum bootstrap (Efron und Tibshirani 1993)[Quelle:][]Dormann2004. Der 35 bootstrap ist ein
nichtparametrisches Verfahren.
C
CA Die Korrespondenzanalyse (CA) galt lange Zeit als Analyseverfahren für Zwei-Wege-Tafeln. Die CA dient
vor allem der Dimensionsreduzierung des Datensatzes. In der ökologie wird die CA hauptsächlich für
Speziesdaten, d.h. für Vorkommen oder Proportionen, verwendet. Die Deskriptoren müssen alle dieselben
physikalischen Dimensionen aufweisen und die Zahlenwerte müssen ≥ 0 sein. Der Chi-Quadratabstand
(s.auch Chi Qua drat (X 2 ) Di stanz) wird zur Quantifizierung der Beziehungen zwischen den Objekten
benutzt. Er wird im Ordinationsraum, ähnlich wie bei der PCA, beibehalten.
Canberra Metrik Dieses Distanzmaß wird ebenso berechnet, wie die Manhattan-Metrik, jedoch werden die
Punktekoordinaten durch die Anzahl der Objekte und Variablen gewichtet. s. Distanzmaße.
CAP Constrained Analysis of Principal Coordinates ist eine Ordinationstechnik, die fast ähnlich mit der der
linearen RDA ist. Der Unterschied besteht nur darin, daß andere Distanzmaße verwendet werden können statt
der für Artendaten ungünstigen Euklid - Distanz. So z.B.: Sørensen, Jaccard u.a. Ist als Distanz "euclidean",
so ist das Ergebnis mit der RDA identisch.
CCA Die CCA (Kanonische Korrespondenzanalyse 36 ) ist die Erweiterung der Korrespondenzanalyse (CA). Sie
wurde vor allem für die Analyse von Speziesdaten entwickelt. Das Verfahren ist dem der RDA gleichzusetzen.
Die CCA hat das Ziel, die Auswirkungen der Variablen der Spezies-Matrix Y durch sie beeinflussende
Variablen (Matrix X) zu modellieren. Die Spezies in Y reagieren dabei entlang eines Gradienten nichtlinear.
CCorA Die Kanonische Korrelationsanalyse (engl.: canonical correlation analysis) untersucht die Korrelation
zwischen zwei Matrizen. Wobei ein linearer Zusammenhang angenommen wird. Sie ist ähnlich der RDA,
PCA und CCA, welche aber besser zu den Daten korrespondierenden als die CCorA (Legendre und Legendre
1998).
In mit cancor(...) aus dem Paket stats.
Chi Qua drat (X 2 ) Di stanz Dieses Distanzmaß wird ebenso berechnet, wie die Euklid - Distanz, jedoch werden
die Punktekoordinaten durch die Anzahl der Objekte und Variablen gewichtet. 37
Bei Ordninationstechniken, wie CA und CCA wird dieses Distanzmaß ebenso verwendet. Führt aber dazu,
daß seltene Arten zu stark gewichtet werden. Vermeiden läßt sich dies nur durch abwichten 38 seltener Arten
oder durch Datentransformation. s.a. Distanzmaße.
35 oder das?
36 lat. canonicus = regelmäßig; mlat. correspondere = übereinstimmen
37 In einer Tabelle, wie:
Art 1 Art 2 Art 3
Fläche 1 1 0 5
Fläche 2 23 2 4
Fläche 3 33 1 7
werden die Distanzen der Punkte (Fläche1, Art1); (..., ...) durch die
Anzahl der Flächen und die Anzahl der Arten gewichtet. Verzerrungseffekte, die durch unterschiedliche Spaltenhäufigkeiten
hervorgerufen werden, werden so eliminiert. Dennoch neigt dieses Maß dazu zahlenmäßig gering vorkommende Arten in den
Daten überzubewerten. (Ist ein häufiges Distanzmaß bei vielen klassischen Ordinationstechniken.)
38 z.B. durch das Argument iweight bei der Funktion decorana(...) im Paket vegan
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