R语言 spacodiR包 resamp.3t()函数中文帮助文档(中英文对照)

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resamp.3t(spacodiR)
resamp.3t()所属R语言包：spacodiR

                                        randomizing a community phylogenetics matrix: '3t' of Hardy (2008)
                                         随机化社区系统发育矩阵：3 T哈代的（2008）

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

resamp.3t is used for resampling data within a community dataset
resamp.3t用于社区内的数据集重新采样数据


用法----------Usage----------


resamp.3t(obj, dmat=NULL)



参数----------Arguments----------

参数：obj
a community dataset in spacodiR format (see as.spacodi)
社区spacodiR格式的数据集（见as.spacodi）


参数：dmat
an optional dataframe of distances between plots; row names and column names should be identical
一个可选的数据框的图;行名和列名之间的距离应该是相同的


Details

详细信息----------Details----------

A resampling procedure for a species-by-plots matrix, where observed abundances within species are shuffled to adjacent plots.  This procedure thus assumes meaningful arrangement of plots in space. If a distance matrix is supplied, the likelihood of shuffling to  a particular plot is proportional to the distance between the plots.     
一个重采样程序，一个物种的图矩阵，其中观察到的物种丰度内洗牌相邻图。因此，此过程假定有意义的图在空间的安排。如果供给的距离矩阵，洗牌的可能性的一个特定的图是图之间的距离成正比。


值----------Value----------

A shuffled dataset
一个洗牌的数据集


（作者）----------Author(s)----------


Jonathan Eastman



参考文献----------References----------

structure of local communities: statistical performances of  different null models and test statistics on a locally neutral  community. Journal of Ecology 96:914-926.

参见----------See Also----------

spacodi.by.nodes for permutation tests of community diversity and additional randomization methods;
spacodi.by.nodes群落多样性的置换测试和额外的随机方法;


实例----------Examples----------


# define a community dataset[定义一个社区数据集]
data(sp.example)
attach(sp.example)
spl

# define a distance matrix[定义一个距离矩阵]
foo <- matrix(runif((ncol(spl)->ss)^2,0,100),ss,ss)
foo[upper.tri(foo)] <- foo[lower.tri(foo)]
diag(foo) <- 0
dmat <- as.data.frame(foo)
row.names(dmat) <- names(spl)
names(dmat) <- row.names(dmat)


# shuffle dataset[洗牌的数据集]
resamp.3t(obj=spl, dmat=dmat)
spl ## comparison with original[比较原]

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