Diversidade Beta em componentes de Turnover e Aninhamento

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Diversidade Beta em componentes de Turnover e Aninhamento

Mensagem por Wilder em Dom Dez 10, 2017 7:05 pm

Boa tarde, Prof Marcos e demais amigos !

Eu vi uma duvida, sobre diversidade beta e gostaria de saber também, como calcular e representar no gráfico uma analise de diversidade beta. Porem, essa analise que quero fazer é dividida nos componentes de Turnover e Aninhamento. Procurei saber como fazer e vi que tem um pacote de especifico para essa analise (betapart), então andei olhando e cheguei nesse script abaixo.
Porem não consegui mostrar em um gráfico, nesse caso ai como devo proceder para mostra em gráfico, tipo o que o Sr. mostrou naquele script de uma figura de um triangulo. Daria para mim ajustar naquele script lá ?

Desde já muito, obrigado !

Abraço, a todos !

dados<-read.table("beta.csv", h=T, row.names=1, sep = ";")
beta_dados<-beta.pair(dados,"jaccard")
beta_dados
nest<-as.matrix(beta_dados$beta.jne)
turn<-as.matrix(beta_dados$beta.jtu)
write.csv(turn,"turnover.csv")
write.csv(nest,"aninhamento.csv")

Wilder

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Re: Diversidade Beta em componentes de Turnover e Aninhamento

Mensagem por Prof. Marcos em Qua Dez 13, 2017 6:02 pm

Olá, Wilder, boa tarde!

Então, pesquisei aqui um pouco, e achei dois materiais interessantes.

Um é o artigo sobre o pacote betapart, descrevendo as análises que o pacote faz e dando alguns exemplos. Aqui está: http://webspersoais.usc.es/export9/sites/persoais/persoais/andres.baselga/pdfs/Baselga-Orme2012.pdf

O outro é um tutorial mostrando algumas funções do betapart e do vegan, aqui: http://rfunctions.blogspot.com.br/2016/08/measuring-and-comparing-beta-diversity.html

Já conheço este blog do tutorial acima, e o material de lá parece sempre ser de boa qualidade.

Finalmente, sobre o gráfico: tudo depende do que você quer representar. Pelo o que eu pude entender do script que você colou aqui, os resultados são matrizes de distância, e elas podem ser representadas por cluster ou ordenações, dependendo do objetivo.

Qualquer coisa vamos nos falando, ok?

Abraços!
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