Datasets:
Vikhrmodels
/
programming_books_rus

Dataset card Data Studio Files
xet
 Community
1
text
stringlengths
0
1.95k
вероятность создания новых пар (1, 1) в ходе перестановок будет несколько выше, чем их
"разрушения". Тогда было решено учесть при рандомизации количество невидимых (или
167
скрытых за "линией занавеса" Ф. Престона) общих видов, которые потенциально могли бы
встретиться при углублении мониторинговых исследований.
В большинстве случаев точная оценка полного видового богатства изучаемых
сообществ требует дорогостоящих и масштабных исследований, что неизбежно ввиду
биологической и пространственно-временной неоднородности природной среды.
Привлекательной альтернативой ответа на вопрос "как много видов может встретиться?"
является непараметрический статистический анализ с использованием ограниченных
повторностей наблюдений (обзор возможных используемых методов – см. Шитиков и др.,
2009). В частности, основная идея экстраполяции числа видов методом "складного ножа"
(jackknife) заключается в расчете потерь числа видов при удалении одной из
произвольных проб.
Пусть m – количество независимых выборок, взятых в изучаемой природной среде,
а Sˆ = Sobs – число видов, обнаруженное во всех этих пробах. Если случайным образом
исключить одну из выборок, то оставшееся видовое богатство на основе m - 1 измерений
ˆ
-S = Sobs - q1i, где q1i – число уникальных видов, встретившихся только в i-й
будет равно
i = 1, …, m можно найти значение
пробе. Тогда путем перебора всех значений
суммарных потерь Q1*, после чего рассчитать статистическую оценку видового богатства
1ˆ
mS = Sobs + Q1* (m – 1)/m
i
и её дисперсию
å
1
=
Эта оценка известна как "складной нож первого уровня" (Jackknife-1) и используется для
компенсации статистического смещения оцениваемого параметра Sobs порядка 1/m.
mQq
i
1
)ˆ
1
S
m
var(
=
-
)
(
*1
/
.
2
i
m
1
m
Для оценки числа скрытых видов удобно воспользоваться функцией specpool() из
пакета vegan. Исходными данными для ее использования является упорядоченная по
хронологии или иному ключу таблица числа особей, где в строках представлены пробы, а
в столбцах – обнаруженные виды. Полное экстраполированное число видов
макрозообентоса р. Сок составляет (276 + 115) = 3919.
Этот расчет дает нам основания увеличить размерность векторов x и y с 276 до 391
путем добавления нулевых значений и повторить рандомизационный тест. Индексы
сходства для бинарных признаков оказались в диапазоне доверительных интервалов
нулевой модели и, следовательно, мы можем с уверенностью сказать, что видовой состав
макрозообентоса в верховьях и в низовьях один и тот же, т.е. река представляет единое
сообщество. Новый вариант анализа свидетельствует уже о нейтральности донного
сообщества, в котором представленность видов подчинено случайным флуктуациям в
однородных условиях среды, а взаимодействия между видами отсутствуют.
Мы не без оснований остановились на подробном разборе этого несложного
примера, который ярко показывает, как часто статистический вывод может легко перейти
в свою противоположность, если изменить некоторые исходные предпосылки, формулу
тестового критерия или даже технику расчетов. Рандомизация – не исключение из этого
общего правила, поэтому исследователю необходимо предварительно тщательно оценить
состав ограничений, с учетом которых будут перемешиваться данные, и задать механизм
перестановок, адекватный поставленной задаче.
К разделу 5.1:
source("similary.r") # Загрузка из файла функции расчета метрик сходства двух векторов x-y