博文
- 约束排序（RDA，CCA）两种筛选环境变量的方法
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- library(vegan) data(dune) data(dune.env) ## step基于AIC值 step(cca(dune ~ 1, dune.env), reformulate(names(dune.env)), test=perm) ## ordistep 基于P值 ordistep(cca(dune ~ 1, dune.env), reformulate(names(dune.env)), perm.max=200)
- Functions for continuous truncated Pareto distributions
- #### Functions for continuous truncated Pareto distributions # by Lai jiangshan # dtpareto Probability density # ptpareto Probability distribution (CDF) # qtpareto Quantile function # rtpareto Random variable generation # Probability density of truncated Pareto distributions # Gives N ...
- 基于距离的RDA（db-RDA)
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- 众所周知，普通的RDA需要两个数据，一个是响应变量矩阵，一个解释变量矩阵。在生态学上，响应变量一般是样方-物种矩阵。但是普通的RDA在排序图上反映的是样方之间的欧式距离，有时，我们并不是要展示的欧式距离，而且别的距离测度，比如如果响应变量是0-1数据，不能直接进行RDA分析，怎么办？这个时候，只能先算样方间的 J ...
- PCNM（邻体矩阵主坐标分析）
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- PCNM （邻体矩阵主坐标分析（ principalcoordinates of neighbour matrices ）是什么东西呢？ 生态与环境科学很多数据取自地球的表面，因此取样点之间往往具有空间位置关系。研究取样点之间的空间关系属于空间生态学的范畴。如何研究取样点之间的空间关系（或具有什么样的空间结构）？要研究这个问题最基 ...
- 如何在R里面实现偏最小二乘回归法（partial least squares 回归
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- 偏最小二乘回归法（为什么用这个名字我还搞不清楚）用于处理环境因子变量多于样本量多元线性回归情况。普通的多元线性回归，环境因子的数量一定要小于样本量，不然求不出那么多回归系数，那怎么办？只能先通过主成分分析或因子分析方法来处理这个问题：即先通过主成分（或因子分析）获取原始环境变量的线性组合（即新的变 ...
- R里面legend图例位置调整函数inset
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- Legend函数里面有9个文本的位置函数，但是有时对位置不太满意，比如离边际太远，可以在legend里面直接用inset=c(,)进行调整，第一个参数为横轴，第二参数为纵轴，一般可以使用负值来接近边际。
- 图里如何组合paste()和expression()函数完成特殊字符的文本
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- labNames - c('xLab','yLabl') plot(c(1:10),xlab=expression(paste(labName , x^2)),ylab=expression(paste(labName , y^2))) labNames - c('xLab','yLab') xlab - bquote(.(labNames ) ~ x^2) ylab - bquote(.(labNames ) ~ y^2) plot(c(1:10), xlab = xlab, ylab ...
- 自动生成加入R方和P值散点回归线图的函数
- plotAnnotatedScatter - function(x, y, pointCol=rgb(0,0,0,0.7), legendPos=topleft, legendCex=1,Xlab=,Ylab=, ... ){ # Generate a linear mo ...
- “基于R语言统计分析方法”的培训在尼泊尔特里布大学开班
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- 为期10天的中国科学院加德满都科教中心R语言培训班开班，中科院副院长谭铁牛院士和特里布文大学常务副校长Tirth Raj Khaniya教授共同参加了开班仪式， 中国科学院加德满都科教中心主任、青藏高原所所长姚檀栋院士为博主颁发培训班讲员聘书。 包括前副校长Chandra Mani Paudel教授在内来自不同系20多位特里布文大学教师参加 ...
- 今天有人问到点格局分析在R里怎么实现，附上一个英文的参考资料
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- 今天有人问到点格局分析在R里怎么实现，附上一个英文的参考资料，供参考！ SpatstatmodelingWorkshop.pdf
