Datasets:
Vikhrmodels
/
programming_books_rus

Dataset card Data Studio Files
xet
 Community
1
text
stringlengths
0
1.95k
после
1000
Название
статистики
Хотеллинга Т2
Гудолла G
Джеймса Т2
Статистика
2.26
1.922
18.2
Фактор "Пол"
р-парам
0.0214
0.0523
0.021
р-ранд
0.0396
0.0594
0.0396
Фактор "Местообитание"
р-парам
0.644
0.766
0.661
Статистика
0.752
0.614
5.93
р-ранд
0.657
0.698
0.667
Результаты тестирования показывают, что нет оснований отклонить H0 об
идентичности формы нижней челюсти полевки на разном удалении от БЦБК, т.е.
различия, полученные MANOVA в табл. 6.6, объясняются лишь разными размерными
характеристиками черепа грызунов. Вывод о влиянии гендерного фактора на форму
объекта с целом подтвердился, но его статистическая значимость оказалась на пороге
общепринятого уровня доверительности р = 0.05. Для специалистов может оказаться
полезным величина римановского расстояния (Riemenian distance) между формами
челюстей самок и самцов, равное 0.00337, что свидетельствует о низкой инвариантности
отражения.
Эффективным методом выявления основных тенденций изменчивости форм
является анализ главных компонент PCA. На рис. 6.17д показаны направления
деформаций меток нижней челюсти грызунов в пространстве первой главной компоненты,
которая объясняет 32.7% общей вариации. Кроме того PCA является мерой преодоления
"проклятия размерности" в многомерном анализе при большом числе координат формы.
227
а) Расположение стандартных точек на нижней челюсти полевки красной
б) базовая линия и вариация букштейновых
координаты
в) средние формы челюсти самок и самцов в
букштейновых координатах
г) вариация формы челюсти в прокрустовых
координатах
д) направление и выраженность сдвига меток
для первой главной компоненты
Рис. 6.17. Использование методов геометрической морфометрии для анализа мандибул грызунов
228
Как вариант, при выполнении многомерного дисперсионного анализа MANOVA в
качестве отклика можно использовать матрицу счетов (PCA scores) первых 8 главных
компонент, объясняющих 99.8% вариации прокрустовых остатков, что позволит избежать
коллинеарности векторов при формировании ковариационной матрицы. В этих условиях
при формировании групп по полу грызунов гендерные отличия мандибул оказалась
достаточно велики, чтобы отклонить H0 (доля внутригрупповой вариации переменных
форм L = 0.964, F = 1.92 при использовании статистики Хотеллинга, p = 0.015). Отличия в
форме челюсти между самками и самцами оказались значимыми и при использовании
статистики Пиллая с тем же р-значением. С другой стороны, доля объясненной суммы
квадратов в полной вариации отклика, рекомендованная для биологических исследований
Н.А.Плохинским, оказалась удручающе мала h2 = 0.0183.
К разделу 6.6:
library(xlsReadWrite) ; GM <- read.xls("Ruts.xls", sheet = 2, rowNames=TRUE)
# Функция перегруппировки исходной таблицы в формат конфигурационной матрицы m´2´n
conf_mat <- function (df, m, n) { cm <- array(rep(0,m*2*n),dim=c(m,2,n))
for (i in 1:n) { for (j in 1:m) {cm[j,1,i] = df[i,j*2-1]; cm[j,2,i] = df[i,j*2]}} ; cm }
# Формирование трех матриц: самок и самцов отдельно и по всей выборке
m <- 6 ; ruts.cm <- conf_mat(GM[,3:14], m, nrow(GM))
A.cm <- ruts.cm[,,which(GM$sex =="F")] ; B.cm <- ruts.cm[,,which(GM$sex =="M")]