text stringlengths 0 1.95k |
|---|
26.44 ¸ 37.31 |
Съеренсена |
48.39 |
48.35 |
31.88 |
Охаи |
-0.11 |
-0.14 |
-0.24 |
При использовании мер сходства для количественных данных нулевая гипотеза о |
произвольном характере композиций видов отклоняется, поскольку корреляция |
популяционных плотностей в исходной выборке существенно выше, чем при случайном |
назначении. Однако |
экологическое объяснение, |
приличествующее результатам статистического анализа, но и ясно представлять себе |
математические тонкости проводимого теста. |
только подобрать |
важно не |
Значения индексов этого класса почти полностью определяются различиями |
количественных показателей небольшой (5-10% от общего видового состава) группы |
ведущих таксонов-эврибионтов, которые слабо реагируют на изменение факторов |
окружающей среды, но доминируют как по численности особей, так и по частоте |
встречаемости. При случайных перестановках пары xi - yi таких таксонов разрушаются, а |
их представители входят в "мезальянс" с видами, имеющими малые популяционные |
характеристики. В качестве примера возьмем фрагмент обработанной таблицы из |
четырех видов. В крайнем правом столбце приведена одна из возможных перестановок |
средней численности особей нижнего участка по отношению к верхнему, но можно |
обратить внимание, насколько сильно при этом уменьшился индекс сходства: |
Виды |
Tanytarsus sp. |
Cricotopus bicinctus |
Ablabesmyia phatta |
Acricotopus lucidus |
Мера Брея–Кёртиса |
Верх.Сок (эмпир.) Нижн.Сок (эмпир.) Нижн.Сок (рандом.) |
23 |
18 |
1 |
0 |
44.1 |
1 |
0 |
18 |
23 |
2.1 |
26 |
24 |
0 |
1 |
Вероятность получить случайную комбинацию с еще более экстремальным |
значением меры Брея–Кёртиса в таких условиях невелика (см. рис. 5.1). Другой резон |
составляет фундаментальный вопрос социологии: «Является ли обоснованным судить о |
свойствах сообщества по группе социально аморфных, но многочисленных особей?» |
166 |
а) При справедливости нулевой гипотезы |
б) Бутстреп-распределение индекса сходства |
Рис. 5.1. Распределение значений индекса Брея–Кёртиса сходства двух участков р. Сок, |
полученное рандомизацией (а) и бутстрепом (б); эмпирическое значение М = 43 |
Принципиально иная стратегия оценки видового подобия обнаруживается |
индексами, основанными на бинарных переменных (Шитиков и др., 2012). Они оценивают |
сходство по всему видовому составу, делая основной акцент на комплекс редких или |
трудно обнаруживаемых видов, встречающихся в единичных пробах с малой |
численностью (а таких видов часто оказывается существенное большинство). При |
сравнении двух участков р. Сок значения индексов сходства этого класса, полученные |
рандомизацией (т.е. при справедливости нулевой гипотезы), оказались существенно выше, |
чем на эмпирических данных – см. табл. 5.1 и рис. 5.2. Этот парадоксальный итог, что |
реальное сходство двух списков видов может оказаться меньше, чем при их случайном |
назначении, был самоуверенно объяснен нами (Шитиков, 2012) особенностями речного |
континуума вдоль продольного градиента, которые вызваны статистически значимым |
различием экологических условий реки в верхнем и нижнем течении. |
Рис. 5.2. Плотность бутстреп-распределения оцениваемого индекса Съеренсена и для нуль- |
моделей без добавления (d = 0) и с добавлением (d = 115) скрытых видов |
При более зрелом размышлении стало очевидным, что причина этого парадокса – |
чисто математический эффект. Действительно, оказалось, что при отсутствии "нулевого |
хвоста" длиной d (т.е. видов, отсутствующих в обоих сравниваемых местообитаниях) |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.