R语言 selectiongain包 matrix.p()函数中文帮助文档(中英文对照)

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matrix.p(selectiongain)
matrix.p()所属R语言包：selectiongain

                                        Matrix P
                                         矩阵P

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Function to obtain a matrix containing phylogeny-weighted species composition. For more details, see syncsa.
函数来获得一个矩阵包含加权亲缘关系的物种组成。有关详细信息，请参阅syncsa。


用法----------Usage----------


matrix.p(comm, dist.spp)



参数----------Arguments----------

参数：comm
Community data, with species as columns and sampling units as rows. This matrix can contain either presence/absence or abundance data.
社区数据，列和行的抽样单位的物种。这个矩阵可以包含存在/不存在或丰度数据。


参数：dist.spp
Matrix containing phylogenetic distance between species. Must be a complete matrix (not a half diagonal matrix).
基质中含有亲缘物种之间的距离。必须是完整的矩阵（不是一个半对角矩阵）。


值----------Value----------


参数：matrix.w
Standardized community matrix, where rows are communities and columns species. Row totals (communities) = 1.
标准化社区矩阵，其中行是社区和列的品种。行总计（社区）= 1。


参数：matrix.q
Standardized matrix containing de degree of belonging of species in relation to each other. Row totals (species) = 1.
标准化基质中含有的程度属的物种的相互关系。行总数（种）= 1。


参数：matrix.P
Phylogeny-weighted species composition matrix. Row totals (communities) = 1.
系统发育加权物种组成的矩阵。行总计（社区）= 1。


警告----------Warning----------

Input data must  be of class matrix (Tip: use function as.matrix to transform the data frame).
输入数据必须是类矩阵（提示：使用的功能as.matrix转换的数据框）。

<STRONG>IMPORTANT</STRONG>: The sequence species show up in community data matrix MUST be the same as they show up in phylogenetic distance matrix. See organize.syncsa.
<strong>重要提示</ STRONG>：序列的物种出现在社区数据矩阵必须是相同的，因为它们显示在系统进化距离矩阵。见organize.syncsa。


（作者）----------Author(s)----------



Vanderlei J煤lio Debastiani &lt;vanderleidebastiani@yahoo.com.br&gt;




参考文献----------References----------



参见----------See Also----------

matrix.t, matrix.x, syncsa, organize.syncsa  
matrix.t，matrix.x，syncsa，organize.syncsa


实例----------Examples----------


data(flona)
matrix.p(flona$community,flona$phylo)

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