คำถามติดแท็ก ecology

ฉันจะอธิบายปัญหาด้วยตัวอย่าง สมมติว่าคุณต้องการที่จะทำนายรายได้ของแต่ละบุคคลที่มีคุณลักษณะบางอย่าง: {อายุ, เพศ, ประเทศ, ภูมิภาค, เมือง} คุณมีชุดข้อมูลการฝึกอบรมเช่นนั้น train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID Age Gender Income 1 1 1 1 23 M 31 2 1 1 1 48 F 42 3 …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

มีเทคนิคมากมายในสถิติทางนิเวศวิทยาสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจของข้อมูลหลายมิติ สิ่งเหล่านี้เรียกว่าเทคนิค 'การบวช' หลายคนเหมือนหรือใกล้เคียงกับเทคนิคทั่วไปในที่อื่น ๆ ในสถิติ บางทีตัวอย่างต้นแบบอาจเป็นการวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก (PCA) นักนิเวศวิทยาอาจใช้ PCA และเทคนิคที่เกี่ยวข้องเพื่อสำรวจ 'การไล่ระดับสี' (ฉันไม่ชัดเจนเลยว่าการไล่ระดับสีคืออะไร แต่ฉันอ่านเรื่องนี้มาเล็กน้อย) ในหน้านี้รายการสุดท้ายภายใต้การวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก (PCA)อ่าน: PCA มีปัญหาร้ายแรงสำหรับข้อมูลพืช: ผลของเกือกม้า เรื่องนี้เกิดจากความโค้งของการกระจายพันธุ์ตามการไล่สี เนื่องจากสปีชีส์การตอบสนองของสปีชีส์นั้นโดยทั่วไปจะมีรูปแบบเดียว เพิ่มเติมหน้าลงไปภายใต้การวิเคราะห์สารบรรณหรือค่าเฉลี่ยซึ่งกันและกัน (RA)มันหมายถึง "ผลกระทบอาร์ค": RA มีปัญหา: เอฟเฟกต์ส่วนโค้ง มันเกิดจากความไม่เชิงเส้นของการแจกแจงตามการไล่ระดับสี ส่วนโค้งนั้นไม่รุนแรงเท่าผลเกือกม้าของ PCA เนื่องจากปลายของการไล่ระดับสีไม่ได้ซับซ้อน มีคนอธิบายเรื่องนี้ได้ไหม ฉันเพิ่งเห็นปรากฏการณ์นี้ในแปลงที่เป็นตัวแทนของข้อมูลในพื้นที่มิติที่ต่ำกว่า (ได้แก่ การวิเคราะห์การติดต่อและการวิเคราะห์ปัจจัย) "การไล่ระดับสี" จะตรงกับอะไรมากกว่าปกติ (เช่นในบริบทที่ไม่ใช่เชิงนิเวศน์)? หากสิ่งนี้เกิดขึ้นกับข้อมูลของคุณมันเป็น "ปัญหา" ("ปัญหาร้ายแรง") หรือไม่ เพื่ออะไร? เราควรตีความเอาต์พุตที่เกือกม้า / โค้งแสดงขึ้นได้อย่างไร? ต้องใช้วิธีการรักษาหรือไม่? อะไร? การแปลงข้อมูลดั้งเดิมจะช่วยได้หรือไม่? จะเป็นอย่างไรถ้าข้อมูลนั้นเป็นอันดับเรตติ้ง …

20 pca  eda  ecology  correspondence-analysis 

ฉันต้องการรันการถดถอยโลจิสติกแบบไบนารีเพื่อสร้างแบบจำลองการมีหรือไม่มีความขัดแย้ง (ตัวแปรตาม) จากชุดของตัวแปรอิสระในช่วง 10 ปี (1997-2006) โดยแต่ละปีมีการสังเกต 107 ครั้ง ที่ปรึกษาของฉันคือ: การเสื่อมสภาพของดิน (แบ่งเป็น 2 ประเภทคือการย่อยสลาย); จำนวนประชากรเพิ่มขึ้น (0- no; 1-yes); ประเภทการดำรงชีวิต (0 - ประเภทหนึ่ง; 1 - ประเภทสอง); ความหนาแน่นของประชากร (ความหนาแน่นสามระดับ); NDVIอย่างต่อเนื่อง (ผลผลิตสูงสุด veg); NDVI t - 1 (ลดลง veg จากปีก่อน - 0 - no; 1 -yes) และt - 1เสื้อ-1_{t-1} และ NDVI (การลดลงของ veg …

14 regression  time-series  logistic  spatial  ecology 

ฉันกำลังทบทวนบทความเกี่ยวกับการผสมเกสรซึ่งมีการแจกแจงข้อมูลแบบทวินาม (ผลไม้สุกหรือไม่มี) ดังนั้นฉันจึงใช้เอglmerฟเฟกต์แบบสุ่มหนึ่งอัน (พืชเดี่ยว) และผลคงที่หนึ่งอัน (การรักษา) ผู้ตรวจทานต้องการทราบว่าพืชมีผลต่อชุดผลไม้หรือไม่ แต่ฉันมีปัญหาในการตีความglmerผลลัพธ์ ฉันได้อ่านจากเว็บไซต์และดูเหมือนว่าอาจมีปัญหากับการเปรียบเทียบglmและglmerรุ่นโดยตรงดังนั้นฉันจึงไม่ทำเช่นนั้น ฉันคิดว่าวิธีที่ตรงไปตรงมาที่สุดในการตอบคำถามคือเพื่อเปรียบเทียบความแปรปรวนของเอฟเฟกต์แบบสุ่ม (1.449 ด้านล่าง) กับความแปรปรวนทั้งหมดหรือความแปรปรวนที่อธิบายโดยการรักษา แต่ฉันจะคำนวณผลต่างอื่น ๆ เหล่านี้ได้อย่างไร ดูเหมือนว่าจะไม่รวมอยู่ในผลลัพธ์ด้านล่าง ฉันอ่านบางอย่างเกี่ยวกับความแปรปรวนตกค้างที่ไม่รวมอยู่ในทวินามglmer- ฉันจะตีความความสำคัญสัมพัทธ์ของเอฟเฟกต์แบบสุ่มได้อย่างไร > summary(exclusionM_stem) Generalized linear mixed model fit by maximum likelihood (Laplace Approximation) [glmerMod] Family: binomial ( logit ) Formula: cbind(Fruit_1, Fruit_0) ~ Treatment + (1 | PlantID) AIC BIC logLik deviance …

13 r  generalized-linear-model  variance  lme4-nlme  ecology 

ในระบบนิเวศน์เรามักใช้สมการการเติบโตโลจิสติกส์: Nt=KN0ertK+N0ert−1Nt=KN0ertK+N0ert−1 N_t = \frac{ K N_0 e^{rt} }{K + N_0 e^{rt-1}} หรือ Nt=KN0N0+(K−N0)e−rtNt=KN0N0+(K−N0)e−rt N_t = \frac{ K N_0}{N_0 + (K -N_0)e^{-rt}} ที่ไหน KKK คือขีดความสามารถในการบรรทุก (ถึงความหนาแน่นสูงสุด) N0N0N_0 คือความหนาแน่นเริ่มต้น rrr คืออัตราการเติบโต ttt เป็นเวลาตั้งแต่เริ่มต้น คุณค่าของ NtNtN_t มีขอบบนที่อ่อนนุ่ม (K)(K)(K) และขอบเขตที่ต่ำกว่า (N0)(N0)(N_0)มีขอบเขตล่างที่แข็งแกร่งที่ 000. นอกจากนี้ในบริบทเฉพาะของฉันการวัดของ NtNtN_t จะทำโดยใช้ความหนาแน่นของแสงหรือการเรืองแสงซึ่งทั้งสองมีทฤษฎีสูงสุดและทำให้ขอบเขตที่แข็งแกร่ง ข้อผิดพลาดรอบ ๆ NtNtN_t ดังนั้นจึงอาจอธิบายได้ดีที่สุดโดยการแจกแจงแบบมีขอบเขต ที่ค่าน้อย NtNtN_tการกระจายอาจมีความเบ้เป็นบวกอย่างมากขณะที่ค่าของ NtNtN_tเมื่อเข้าหา K …

10 r  distributions  pdf  ecology 

ตัวอย่าง: ฉันมีประโยคในรายละเอียดงาน: "วิศวกรอาวุโสของ Java ในสหราชอาณาจักร" ฉันต้องการที่จะใช้รูปแบบการเรียนรู้ที่ลึกที่จะคาดการณ์ว่ามันเป็น 2 ประเภทและEnglish IT jobsถ้าฉันใช้รูปแบบการจำแนกแบบดั้งเดิมมันสามารถทำนายได้เพียง 1 ฉลากที่มีsoftmaxฟังก์ชั่นที่ชั้นสุดท้าย ดังนั้นฉันสามารถใช้โครงข่ายประสาทเทียม 2 แบบในการทำนาย "ใช่" / "ไม่" กับทั้งสองหมวดหมู่ แต่ถ้าเรามีหมวดหมู่มากขึ้นมันก็แพงเกินไป ดังนั้นเราจึงมีรูปแบบการเรียนรู้หรือการเรียนรู้ด้วยเครื่องเพื่อคาดการณ์ 2 หมวดหมู่ขึ้นไปพร้อมกันหรือไม่ "แก้ไข": ด้วย 3 ป้ายกำกับโดยวิธีดั้งเดิมมันจะถูกเข้ารหัสโดย [1,0,0] แต่ในกรณีของฉันมันจะถูกเข้ารหัสโดย [1,1,0] หรือ [1,1,1] ตัวอย่าง: หากเรามี 3 ป้ายกำกับและประโยคอาจเหมาะกับป้ายกำกับเหล่านี้ทั้งหมด ดังนั้นถ้าผลลัพธ์จากฟังก์ชัน softmax คือ [0.45, 0.35, 0.2] เราควรแบ่งมันออกเป็น 3 label หรือ 2 label หรืออาจเป็นหนึ่ง? ปัญหาหลักเมื่อเราทำคือ: …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

ฉันมีตัวแปรต่าง ๆ ที่มีผลกระทบต่อประชากร โดยทั่วไปฉันได้ทำรายการสินค้าของกิ้งกือและวัดค่าอื่น ๆ ของภูมิประเทศเช่น: ชนิดและปริมาณตัวอย่างที่เก็บได้ สภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันที่สัตว์เป็น ค่า pH เปอร์เซ็นต์ของสารอินทรีย์ ปริมาณของ P, K, Mg, Ca, Mn, Fe, Zn, Cu ความสัมพันธ์ของ Ca + Mg / K โดยทั่วไปฉันต้องการใช้ PCA เพื่อกำหนดว่าตัวแปรใดที่ขับเคลื่อนความแปรปรวนของตัวอย่างและทำให้ฟอเรสต์ (สภาพแวดล้อม) แตกต่างกัน ฉันควรใช้ตัวแปรใดสำหรับ "ตัวแปร" และตัวแปรใดสำหรับ "บุคคล"

9 pca  multivariate-analysis  ecology  correspondence-analysis 

ฉันรู้ว่าคำถามนี้ถูกถามมาก่อน: หนังสืออ้างอิงสำหรับการศึกษาทางนิเวศวิทยาแต่ไม่ใช่สิ่งที่ฉันกำลังมองหา สิ่งที่ฉันกำลังมองหาคือถ้าใครสามารถแนะนำหนังสือที่ดี (หรืออ้างอิงที่เป็นที่ยอมรับ) เกี่ยวกับนิเวศวิทยาทางสถิติ? ฉันมีความเข้าใจเกี่ยวกับสถิติเป็นอย่างดีดังนั้นหนังสือเล่มนี้อาจอยู่ในระดับใดก็ได้ ฉันจะใช้หนังสือเล่มนี้เพื่อสอนตัวเองเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้สถิติทางนิเวศวิทยามากกว่าสิ่งอื่นดังนั้นแม้แต่หนังสือเกริ่นนำที่มีตัวอย่างที่ดี / น่าสนใจก็จะได้รับการชื่นชมมาก นอกจากนี้งานวิจัยของฉันมีแนวโน้มที่จะมุ่งเน้นไปที่สถิติแบบเบย์ดังนั้นหนังสือที่รวมเอาสถิติแบบเบย์นั้นดียิ่งขึ้น!

9 self-study  references  ecology 

ฉันต้องการทำการวิเคราะห์การนับควอดเรตในกระบวนการจุดต่าง ๆ (หรือกระบวนการจุดหนึ่งที่ทำเครื่องหมายไว้) เพื่อใช้เทคนิคการลดมิติข้อมูลบางอย่าง เครื่องหมายดังกล่าวไม่ได้มีการกระจายเหมือนกันเช่นเครื่องหมายบางอันปรากฏค่อนข้างบ่อยและบางเครื่องหมายค่อนข้างหายาก ดังนั้นฉันไม่สามารถแบ่งพื้นที่ 2D ของฉันในตารางปกติได้เพราะเครื่องหมายที่บ่อยขึ้นจะ "เอาชนะ" พื้นที่ที่มีความถี่น้อยกว่า ดังนั้นฉันจึงพยายามที่จะสร้างกริดของฉันเพื่อให้แต่ละเซลล์มีจุด N มากที่สุดในนั้น (เพื่อทำเช่นนั้นฉันเพียงแค่แบ่งแต่ละเซลล์ออกเป็นสี่เซลล์ขนาดเล็ก (และขนาดเท่ากัน) ซ้ำจนกระทั่งไม่มีเซลล์ใดมีคะแนน N มากกว่า มัน). คุณคิดอย่างไรกับเทคนิค "การทำให้เป็นมาตรฐาน" นี้? มีวิธีมาตรฐานในการทำสิ่งเหล่านี้หรือไม่?

9 multivariate-analysis  normalization  ecology  point-process