Рукоположение (статистика) - Ordination (statistics)

Рукоположение или же градиентный анализ, в многомерный анализ, является методом, дополняющим кластеризация данных, и используется в основном в разведочный анализ данных (а не в проверка гипотезы ). Рукоположение заказы объекты, которые характеризуются значениями нескольких переменных (многомерные объекты), так что похожие объекты находятся рядом друг с другом, а разные объекты - дальше друг от друга. Такие отношения между объектами на каждой из нескольких осей (по одной для каждой переменной) затем характеризуются численно и / или графически. Существует множество техник рукоположения, в том числе анализ основных компонентов (PCA), неметрическая многомерное масштабирование (NMDS), анализ корреспонденции (CA) и его производные (CA с исключенным трендом (DCA), канонический CA (CCA)), Посвящение Брея-Кертиса, и анализ избыточности (RDA) и другие.

Приложения

Порядок может быть использован при анализе любого набора многомерных объектов. Он часто используется в нескольких экологических науках, особенно в растениях. общественная экология. Он также используется в генетика и системная биология за микрочип анализ данных и в психометрия.

Смотрите также

Рекомендации

  • Биркс, Х.Дж., 1998. Аннотированная библиография по анализу канонических соответствий и связанных с ними методов ограниченного рукоположения 1986–1996 гг. Ботанический институт Бергенского университета. Всемирная паутина: http://www.bio.umontreal.ca/Casgrain/cca_bib/index.html
  • Браак, C.J.F. ter & I.C. Prentice 1988 Теория градиентного анализа. Adv. Ecol. Res. 18: 271-313.
  • Гаух, Х., Мл. 1982. Многомерный анализ в экологии сообщества. Издательство Кембриджского университета, Кембридж.
  • Jongman et al., 1995. Анализ данных в экологии сообществ и ландшафтов. Издательство Кембриджского университета, Кембридж.
  • Pagani et al., 2015. Methodi Ordinatio: предлагаемая методология отбора и ранжирования соответствующих научных работ с учетом импакт-фактора, количества цитирований и года публикации. Scientometrics, декабрь 2015 г., том 105, выпуск 3, стр 2109-2135.

дальнейшее чтение

внешняя ссылка

  1. Общий
  2. Конкретные методы
  3. Программного обеспечения