Metody fyzické geografie 3: Biogeografie & ekologie Osnova předmětu 1. Úvod do předmětu a do R • Osnova předmětu, literatura, software, seznámení se vzorovými daty • Základy práce s R (práce s vektory, maticemi, data framy a listy) 2. EDA, korelace a regrese v R • Explorativní analýza dat - popisné statistiky (boxploty, histogramy apod.) • Standardizace a transformace dat • Korelační analýza - Pearsonův a Spearmanův korelační koeficient, korelace ošetřená o prostorovou autokorelaci • Regresní analýza - regresní rovnice, koeficienty, R2, adjustovaný R2, rezidua, variation partitioning, GLM Osnova předmětu 3. Indexy podobnosti/vzdálenosti • Euklidovská vzdálenost (paradox Euklid. vzdálenosti, double zero problem), Hellingerova vzdálenost, Jaccard, Sorensen, Bray-Curtis, Bsim) • Mantelova korelace 4. Numerická klasifikace • Nehierarchická klasifikace (k-means) • Hierarchická klasifikace (UPGMA, Wardova metoda) • Výběr optimálního počtu klastrů • Prostorově omezená klasifikace - minimum spanning tree a metody pro určení sousedství Osnova předmětu 5. Ordinační (gradientova) analýza • Lineární vs unimodální metody, přímá vs. nepřímá ordinace • PCA, PCoA, MNDS - výpočty, vizualizace, testování proměnných, výběr proměnných • Pasivní promítnutí enviro. proměnných - funkce envfit 6. Prostorová statistika • Měření prostorové autokorelace - Moran's / pro jednorozměrná data, Mantel correlogram pro vícerozměrná data, global x local • Možnosti vyjádření prostoru v biogeografických analýzách - polynomy XY, MEM • Prostorové analýzy v S.A.M. - regresní metody GLS 7. Machine-learning methods - CART + Random Forests • Klasifikační a regresní stromy (CART) • Random Forests - modelování spojitých proměnných (predikce druhové bohatosti pro JMK), vizualizace v R 8. Species distribution modelling • MaxEnt - modelování binárních proměnných (rozšíření druhů), Java software + R Ukončení předmětu • Zkouška (5 kr.) • Aplikace 3 vybraných metod na svá nebo zapůjčená data (můžou to být data k bakalářce či diplomce, disertačce atp.) • Zkouška bude probíhat diskusí nad výsledky jednotlivých metod Doporučená literatura v AJ Developments m ^ ^njfJP Environmental Modelling HUMES Vo| 24 Numerical Ecology Y V °° v ( v, V Leaves and twigs '.^ 'l 4 \ i ÁHtlU cover / . c"< aiamafímsiis \ . _ .Q___ \ V ° / / __^ R ořrr UHttent Fee carer Daniel Borcard Francois Gillet Pierre Legendre um Ecology with R Ä Primer of Ecological Statistics Second Edition 4 ' *\ ®> , NICHOLAS J. GOTELLI • AARON M. ELLISON Doporučená literatura v ČJ MODERNÍ ANALÝZA BIOLOGICKÝCH DAT zobecněné lineární modely v prostredí r SIANO Pf KÁR MAKEKBfíABEC IMI INVESTICE DO ROZVOJE VZDELÁVANÍ RNDr. Danka Harušliakova, PhD., RNDr. Jiří Jarkovský, PhD., Mgr. Simona LitiněroYá Vícerozměrné statistické metody v biologii ÍBA Příprava a vydání těchto učebních textů byly podporovány projeton ESFl. CZ.107/2 2.00IOÍ0318 „Víeeoborová inovace studia Matematicko biologie" a státním rozpočten České republiky. 17^ (Ml INVE5TICF DO ROZVOJE VZDĚ Rozhodovací stromy a lesy Klára Komprdová IBA Příprava a vydání této publikace byly podporovány projektem ESF £ CZ.1.07/2.2.00/07.0318 „Viceoborová inovace studia Matematické biologie' a státním rozpočtem České republiky. Literatura o R THE R BOOK ICHAEL J CRAWLEY Practical Recipes for Visualizing Data R Graphics Cookbook O'REILLY* Winston Chans, www.it-ebooks.info Vzorová data pro analýzy Vegetační snímky z J M K Nadm. výška 820 m n. m 135 m n. m • • • • • £1 0 20 km Vzorová data pro analýzy Vegetační snímky z JMK t H Prüm, roční teplota vzduchu 9.6 °C 5.9 °C • • • • 0 20 km Vzorová data pro analýzy Vegetační snímky z JMK • • • • • Roční úhrn srážek 927 mm/rok 458 mm/rok 0 20 km Vzorová data pro analýzy Vzorová data pro analýzy Co budeme používat? ArcGIS • Instalace z inet.muni.cz • Verze 10.2.2 nebo vyšší, případně ArcGIS Pro The R Project for Statistical Computing • Instalace z CRANU (https://cran.r-proiect.org/) • Verze 4.0.2 R ^ W Studio R Studio Desktop • Instalace z https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/ • Verze 1.3.1093 S.A.M. • Instalace z http://www.ecoevol.ufg.br/sam/ • Verze v4.0 MaxEnt • Instalace z http://biodiversitvinformatics.amnh.org/open source/maxent/ • Verze 3.4.1 Maxent software for modeling species niches and distributions Začínáme s R • R je programovací jazyk a prostředí pro statistickou analýzu dat a jejich vizualizaci • R je inspirován tzv. S jazykem, který byl vyvinut Johnem Chambersem v Bell Laboratories a je základem komerčního softwaru S-plus • R je freeware a jeho duchovními otci jsou Ross lhaca a Robert Gentleman • Název programu je údajně odvozený od R v jejich křestních jménech • Klíčová je možnost instalace knihoven, které přinášejí nové funkce, a téměř neomezeně rozšiřují funkčnost R • Nové knihovny se instalují přímo v prostředí R pomocí příkazu: • install.packages ("nazev_knihovny") • Knihovny se stáhnou a nainstalují do složky C:\Users\.......\Documents\R\win-library\3.2 • V základním nastavení se všechny knihovny instalují z úložiště CRAN • Případně je možné specifikovat jiný zdroj: • install.packages("nazev_knihovny", repos="http://R-Forge.R-proj ect.org") |R RGui (54-bit) File Edit View Misc Packages Windows Help [Halite1—1 ra R version 3_2_3 {2015-12-10} — "Wooden Christmas-Tree" Copyright (C) 2015 The R Foundation for Statistical Computing Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 [64-bit] R is free software and comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY. You are welcome to redistribute it under certain conditions. Type Tlicense{)' or 1 licence(}1 for distribution details. R is a collaborative project with many contributors. Type 'contributorst)1 for more information and 1 citation() 1 on how to cite R or R packages in publications. Type 'derao(] 1 for some demos, 'helpO 1 for on-line help, or 1 help.start()1 for an HTML browser interface to help. Type 1q C >1 to quit R. < Pupilla LGM distribution 02 - RStudio File Edit Code View Plots Session Build Debug Protile Tools Help *M ' t £ - • * A Go to file/function " • Addins • ^ Dataproscessing.R ^| My_functions.R ^ MaxEnt_models.R ^| Untitledl* A Q Source on Save • r - ^ 11 # library(Biodjve£sityn) 12 library(usdm) 13 1ibrary(stringr) 14 1ibraryCecospat) 15 ^ Evaluation_fossils.R ^ cross-validatian.R }^ Run Q E Source 16 # get predictor variables 17 wc.paths - list.files path="C:/Users/Geonika/Desktop/Vertigo_LGM_distribution pattern = 'tif , ful 1. names=TRUE ) wc.paths wc.paths[seq(l,114,6)] wc.paths wc.paths[c(l,12:19,2:11)] IS 19 20 21 22 23 envi rem.paths <- list.files(path = "c:/users/Geoni ka/Desktop/verti go_LGM_distrib pattern='tif, full.names=TRUE ) 24 envirem.paths envirem.paths[seq(l,64,4)] 25 26 clim <- stack(c(wc. paths,envi rem. paths))#a7'.^atA 50:1 (Top Level) Console Terminal ~/R Working Directory/Pupilla LGM distribution 02/ ' R is a collaborative project with many contributors. Type 'contributorsQ' for more information and 'citationC)' on how to cite R or R packages in publications. Type 'demoO' for some demos, 'helpQ' for on-line help, or 'help.startO' for an HTML browser interface to help. Type 'qO' to quit R. [Workspace loaded from ~/R Working Directory/Pupil la LGM distribution 02/.RData] Loading required package: raster Loading required package: sp Loading required package: dismo Pupilla LGM distribution 02 Environment History Connections Tutorial ™ « Import Dataset -Global Environment " boyceBIG.test.... 1 clim ■ clim.mpi ■ conv_hul1 ■ cv.eval ■ cv.eval.boyce20 ■ cv.eval.boyceSO ■ cv.eval.fossil... ■ cv.eval.fossil... ■ cv. eval. LGM. bo... num [1:6, 1:2] 0.68 0.204 Formal class RasterStack Formal class RasterStack Formal class RasterLayer List of 11 11 obs. of 8 variables of 8 variables of 8 variables of 12 variables of 8 variables -0.93 0.92 0.4... I a Cv Cv env.cor 11 obs 6 obs. 6 obs. 6 obs. num [1:35, 1:35] 1 0.788 0.439 0.849 0.7... Files Plots £7 Install Name User Library B abind ■ ade4 Packages n Update Help adegenet adehabitatHF; adehabitatLT adehabitatMA adephylo ape askpass assertthat backports BAMMtools base64enc Description Combine Multidimensional Arrays Analysis of Ecological Data: Exploratory and Euclidean Methods in Environmental Sciences Exploratory Analysis of Genetic and Genomic Data Home Range Estimation Analysis of Animal Movements Tools to Deal with Raster Maps Exploratory Analyses for the Phylogenetic Comparative Method Analyses of Phylogenetics and Evolution Safe Password Entry for R, Git, and SSH Easy Pre and Post Assertions Reimplementations of Functions Introduced Since R-3.0.0 Analysis and Visualization of Macroevolutionary Dynamics on Phylogenetic Trees Tools for base64 encoding 1.4-5 1.7-15 0.3.14 1.1-11 0.2.1 1.1.10 2.1.7 0.1-3 Random walk Úkoly k procvičování R skriptů