Enrico Feoli, Paola Ganis - UniversitÃ degli Studi di Trieste

More documents

Recommendations

Info

di specie secondo la eq. (8.22) e riportate in Tab. 8.15. Come esempio, la coordinata del primo gruppo di rilievi della prima variabile canonica e' data da: y 11× 1.479 − 34× 0.727 −17× 0.616 = = 62× 0.182 11 − 0.715 A questi stessi risultati si arriva calcolando la matrice dei prodotti scalari (Tab. 8.16) sui cinque gruppi di rilievi della matrice trasformata A, estraendo da essa gli autovettori normalizzati all’unita’ (Tab. 8.17) e relativizzando poi questi secondo l’equazione (8.23) come riportato nell’esempio seguente per il secondo elemento del primo autovettore: 370 y 21 = −0.192 × = −0.403 84 Le differenze che si possono riscontrare nelle seconde o terze cifre decimali dei valori delle coordinate Y sono dovute agli arrotondamenti effettuati nelle differenti procedure di calcolo. Tab. 8.14 Coordinate X corrispondenti alle prime due variabili canoniche Tab. 8.15 Coordinate Y corrispondenti alle prime due variabili canoniche X 1 X 2 Y 1 Y 2 A 1.479 -0.071 1 -0.715 -1.219 B -0.727 -1.133 2 -0.402 -0.946 C -0.616 1.280 3 1.322 0.587 4 -1.327 1.550 5 0.820 -0.228 La figura Fig. 8.9 da' una rappresentazione grafica dei legami tra le categorie sintassonomiche ed i gruppi di rilievi ottenuti con metodi di classificazione automatica. Da questa figura si puo' notare un’elevata correlazione tra sintassonomia e struttura dei pascoli dedotta dalla posizione reciproca dei gruppi tassonomici e dei gruppi di rilievi. Si possono individuare tre ambiti gravitazionali ben separati tra loro: il primo in alto a sinistra individuato dal gruppo di specie C che caratterizza il quarto gruppo di rilievi, il secondo al centro a destra con il gruppo di specie A che e’ presente in maniera consistente nei gruppi di rilievi 3 e 5 ed infine il terzo in basso a sinistra con il gruppo di specie B che esprime la sua massima abbondanza nei primi due gruppi di rilievi. 8-125
Tab. 8.16 Matrice Q dei prodotti scalari tra i gruppi di rilievi (colonne) della matrice trasformata A. 1 2 3 4 5 1 0.029 0.022 -0.043 0.013 -0.016 2 0.022 0.017 -0.030 0.004 -0.010 3 -0.043 -0.030 0.083 -0.058 0.039 4 0.013 0.004 -0.058 0.086 -0.039 5 -0.016 -0.010 0.039 -0.039 0.021 Tab. 8.17 Autovettori estratti dalla matrice Q. V 1 V 2 1 -0.295 -0.492 2 -0.192 -0.439 3 0.654 0.298 4 -0.577 0.684 5 0.338 -0.086 X 4 W C 1.00 X 3 asse 2 0.00 X 5 A W -1.00 X B 2 WX 1 -1.00 0.00 1.00 asse 1 Fig. 8.9 Ordinamento reciproco secondo la tecnica dell’analisi delle corrispondenze applicata a 3 gruppi di specie vegetali in 5 gruppi di rilievi di pascoli. . 8-126
Page 1 and 2:
Enrico Feoli, Paola Ganis INTRODUZI
Page 3 and 4:
5.1 TRASFORMAZIONE DELLE VARIABILI.
Page 6 and 7:
1 . I N T R O D U Z I O N E Che cos
Page 8 and 9:
la teoria della gravitazione univer
Page 10 and 11:
molteplicita’ dell’ecosistema,
Page 12 and 13:
giusto. Se nella stanza dei figli i
Page 14 and 15:
disordine ha valori tutti uguali in
Page 16 and 17:
3.2 TIPI DI VARIABILI Come indica i
Page 18 and 19:
numeri 1,2,3,4,5 attribuendo agli s
Page 20 and 21:
volte, possono essere espressi sott
Page 22 and 23:
un’ulteriore forma conveniente e
Page 24 and 25:
schema di campionamento che puo’
Page 26 and 27:
che rappresenta l'ampiezza uguale p
Page 28 and 29:
Il poligono di frequenza e' un graf
Page 30 and 31:
Mediana = 120 +10 [50/2-(4+6+8)]/10
Page 32 and 33:
appresentativo dell’insieme dei d
Page 34 and 35:
La varianza e’ una statistica imp
Page 36 and 37:
colpo d’occhio quale delle altre
Page 38 and 39:
frequenze relative quando il numero
Page 40 and 41:
all'asse X, mentre la deviazione st
Page 42 and 43:
l'ipotesi nulla (H 0 ). Il piu' del
Page 44 and 45:
test di significativita’ si chiam
Page 46 and 47:
t = | µ N 1 + N σ N N 1 − µ 2
Page 48 and 49:
varianza tra i gruppi (V inter ) ca
Page 50 and 51:
DV intraB DV intraC 96.6 = 1350.12
Page 52 and 53:
∑( x − x)( y − y) r = (4.31)
Page 54 and 55:
Leggendo nella tavola di Appendice
Page 56 and 57:
completamente chiarita dall’equaz
Page 58 and 59:
Sostituendo i valori dei coefficien
Page 60 and 61:
k 2 2 (| fok − fak | −0.5) χ =
Page 62 and 63:
Quanto piu’ i valori osservati si
Page 64 and 65:
calcolata col software specifico, d
Page 66 and 67:
5 . T R A S F O R M A Z I O N E D E
Page 68 and 69:
intervallari e razionali (dati mist
Page 70 and 71:
Tab. 5.3 Variabili trasformate con
Page 72 and 73:
l'analisi multivariata della varian
Page 74 and 75:
humus, una certa collocazione dipen
Page 76 and 77:
sempre con il teorema di Pitagora,
Page 78 and 79:
7 . C L A S S I F I C A Z I O N E I
Page 80 and 81: Y Y y 2 y 1 a b 4 a 3 2 1 c d b x 1
Page 82 and 83: equazione (7.5) e’ derivata dal c
Page 84 and 85: S i , h n ∑( x − )( 1 = = ij xi
Page 86 and 87: S 2a = Sorensen 2 a + b + c (7.13)
Page 88 and 89: L'indice di Gower varia tra 0 e 1.
Page 90 and 91: = ⎛ 50 240 ⎞ 290 2 ⎜ + 1 ⎟
Page 92 and 93: Distanza euclidea [eq. (7.14)]: D e
Page 94 and 95: qualunque degli elementi dell'altro
Page 96 and 97: Una modalita’ soggettiva di opera
Page 98 and 99: classificazione si distribuiscono i
Page 100 and 101: .61 .67 .76 .83 1 4 5 3 2 Fig. 7.6
Page 102 and 103: dimensioni consente di ordinare i r
Page 104 and 105: ( S − λ I ) B = 0 (8.2) i p i I
Page 106 and 107: simmetrica e’ di somiglianza, il
Page 108 and 109: Per trovare il primo autovettore B
Page 110 and 111: 8.2 ANALISI DELLE COMPONENTI PRINCI
Page 112 and 113: 8.2.1 Algoritmo R L'algoritmo R est
Page 114 and 115: Come gia’ osservato nel paragrafo
Page 116 and 117: quelli che sono tra loro perpendico
Page 118 and 119: La seconda modalita’ per scalare
Page 120 and 121: E’ interessante fare notare che i
Page 122 and 123: e, per calcolare le correlazioni tr
Page 124 and 125: 8.3 ANALISI DELLE CORRISPONDENZE L'
Page 126 and 127: una delle seguenti formule 19 : a =
Page 128 and 129: C k 2 100 ⋅ RkT = (8.25) 2 χ Il
Page 132 and 133: 9 . N I C C H I E E C O L O G I C H
Page 134 and 135: Cio’ significa, per esempio, che
Page 136 and 137: d r( A, B) = d ( A, B) d A d( + d 2
Page 138 and 139: d r 0.6726 1.01346 2 0.6726 0.64452
Page 140 and 141: Con questo indice Hurlbert formaliz
Page 142 and 143: S 85× 200 80× 80 85× 70 + + = 1
Page 144 and 145: La diversita’ specifica di una co
Page 146 and 147: H ln S max = (10.5) L'entropia mass
Page 148 and 149: modalita’ (10.10). Tale indice [e
Page 150 and 151: duna nella seguente maniera: H max
Page 152 and 153: 2 s D 1 = 2 100(100 ⎡2(100 − 2)
Page 154 and 155: 10.3 MODELLI DI DISTRIBUZIONE DI AB
Page 156 and 157: situazioni in cui le specie assumon
Page 158 and 159: tipo. Esse sono generalmente format
Page 160 and 161: Tab. 10.4 Probabilita’ % di accet
Page 162 and 163: Appendice A Valori critici per il t
Page 164 and 165: Appendice C Valori critici per il c
Page 166: Bibliografia Magurran, A. E. 1988.
show all

Enrico Feoli, Paola Ganis - UniversitÃ degli Studi di Trieste

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?