Cvičení 4
1. Importujte dataset obsahující morfometrická data bruslařek
2. Proveďte souhrn dat a zkontrolujte, že se načetla správně
3. Spočtěte na kompletním datasetu PCA – vyberte ale jen morfometrické paramtry (tj. od 4.
sloupce dále). Zamyslete se nad tím, zda provést standardizaci po proměnných.
4. Zhodnoťte PCA a významnost jednotlivých os
5. Nakreslete ordinační diagram tímto postupem
a) prádzný ordinační diagram
b) přidejte skóre vzorků
c) přidejte šipky parametrů
d) přidejte polygony zobrazující jednotlivé instary
e) přidejte legendu zobrazující, ilustrující význam polygonů
6. Samostatně: Z bruslařkového datasetu vyberte pouze data pro 6. instar. Opakujte na tomto
datasetu body 3-5, ale na PCA digramu zobrazte rozdíly mezi druhy pomocí pavouka
(ordispider).
7. Importujte dataset pakomárů ze Svratky a to jak druhová data, tak proměnné prostředí
8. Proveďte souhrn dat a zkontrolujte, že se načetla správně.
9. NA hodnoty nahraďte nulami. Vymažte druhy s jediným výskytem v datasetu
10. Spočtete na datech DCA. Zvažte zda logaritmovat hodnoty abundancí.**
11. Zobrazte eigenvalues a délky gradientů
12. Nakreslete ordinační diagram
a) Použijte zkratky druhových jmen
b) Zobrazte pouze druhy, které mají relativně vyšší vliv v analýze
13. Spočítejte NMDS na pakomářích datech. Použijte stejnou transformaci dat jako u DCA
14. Analýzu proveďte pro k=2 až k=5; zobrazte si hodnoty stresu a rozhodněte jaké by mohlo
být nejlepší k.***
15. Zobrazte ordinační diagram NMDS – 1. a 2. osu
a) zobrazte skóre vzorků
b) zobrazte skóre druhů pomocí zkratek názvů; vyberte pro zobrazení jen druhy, které mají
korelaci s prvními dvěma osami r2
>0.2
16. Proveďte test korelací proměnných prostředí s prvními dvěma ordinačnímí osami
17. Přidejte do ordinačního diagramu proměnné prostředí průkazně korelované s prvními dvěma
osami NMDS.
*
ano je nutné standardizovat, aby se zajistila stejná váha všech proměnných
**
ano, hodnoty vypadají pozitivně zešikmená. Transformovat je potřeba (pomocí log(x+1)
transformace protože obsahují nuly)
***
k = 3; stres je při něm výrazně niží než při k=2. Při dalším přidávání os už nedochází k
podstatnému snižování stresu.
vegan:
ordihull() znázornění skupin pozorování pomocí obálek
ordispider() znázornění skupin a jejich centroidů pomocí pavouků
make.cepnames() generování osmipísmenných zkratek jmen druhů;
doporučuju ještě převést 5. pásmeno na velké pomocí
substr(short.names,5,5)<-toupper(substr(short.names, 5,5))
weights () Zobrazení vah druhů nebo vzorků v analýzách (typicky
unimodální metody: CA, DCA, CCA)
metaMDS () NMDS
stressplot() Stressplot pro NMDS
envfit() Fitování korelací s ordinačními osami