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R语言 spaa包 sp.assoc()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-30 12:10:13 | 显示全部楼层 |阅读模式
sp.assoc(spaa)
sp.assoc()所属R语言包:spaa

                                        Total species association
                                         总种数的关联

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Calculate species association as a whole
作为一个整体,计算种间联结


用法----------Usage----------


sp.assoc(matr)



参数----------Arguments----------

参数:matr
standard species matrix , with rows for plots and columns for species.
标准的物种矩阵,与图的行和列的物种。


Details

详细信息----------Details----------

Calculate species association using the following formula.
使用下面的公式来计算物种关联。

Number of plots.
数图。

N
N

Number of species.
物种数量。

S
S

Number of plots occupied by certain species.
某些物种所占用的图数。

n
n

total number of species for each plot.
每个小区的物种的总数。

Tj
Tj

mean species number for all the plots.
平均物种数为所有的图谋。

t
t

Variance of species relative frequency:
的物种的相对频率的差异:

sigma^{2}{T}= sum{i}=1^{s}P{i}(1-P{i}).
sigma^{2}{T}= sum{i}=1^{s}P{i}(1-P{i})。

Variance of species number:
变异的物种数:

S^{2}{T}=({1}{N})sum{j=1}^{N}(T{j}-t)^{2} .
S^{2}{T}=({1}{N})sum{j=1}^{N}(T{j}-t)^{2} 。

Species reative frequency
种reative频率

P{i}={n{i}}{N}.
P{i}={n{i}}{N}。

Variance ratio:
方差比率:

If VR > 1 Positively associated,
如果VR > 1正相关,

If VR < 1 Negative associated
如果VR < 1负相关

VR = {S{T}^{2}}/{sigma{T}^{2}}
VR = {S{T}^{2}}/{sigma{T}^{2}}

W: used in comparison with chi square with n degrees of freedom.
W:在n个自由度的卡方比较。

W = VR * N  
W = VR * N


值----------Value----------

Return  Variance ratio, W, Chisq, etc, see details <table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>pi</td> <td> Species frequency</td></tr> <tr valign="top"><td>N </td> <td> Number of plots</td></tr> <tr valign="top"><td>S</td> <td> Number of species</td></tr> <tr valign="top"><td>Tj</td> <td> Total number of species for each plot</td></tr> <tr valign="top"><td>Numspmean</td> <td> Mean number of species</td></tr> <tr valign="top"><td>sigmaTsq</td> <td> Variance of species relative frequency</td></tr> <tr valign="top"><td>STsq</td> <td> Variance of species number</td></tr> <tr valign="top"><td>var.ratio</td> <td> Variance ratio</td></tr> <tr valign="top"><td>W</td> <td> W statiscit value: used in comparison with chi square.(n)</td></tr> </table>
返回方差比,W,Chisq等,details表summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD>pi </ TD> <TD>种频率</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>N  </ TD> <TD>图</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> S </ TD> <TD>种数</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> Tj </ TD> <TD>总每个小区的物种数</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>Numspmean </ TD> <TD>平均物种数</ TD> </ TR> < TR VALIGN =“”> <TD>sigmaTsq </ TD> <TD>物种变异的相对频率</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>STsq </ TD> <TD>变异的物种数</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>var.ratio </ TD> <TD>方差比</ TD> < / TR> <tr valign="top"> <TD> W </ TD> <TD> W statiscit值与卡方比较(N)</ TD> </ TR> </表>


(作者)----------Author(s)----------



Jinlong Zhang <a href="mailto:jinlongzhang01@gmail.com">jinlongzhang01@gmail.com</a>




参考文献----------References----------

Zhang Qiaoying, Peng Shaolin, Zhang Sumei, Zhang Yunchun, Hou Yuping. (2008) Association of dormintant species in Guia hill Municipal Park of Macao. Ecology and Environment. 17:1541-1547
GUO zhongling, MA yuandan, ZHENG Jiping, LIU Wande , JIN Zefeng.(2004) Biodiversity of tree species,their populations'spatial distribution pattern and interspecific association in mixed deciduous broadleaved forest in Changbai Mountains. Chinese Journal of Applied Ecology. 15:2013-2018
Shi Zuomin, Liu Shirong, Cheng Ruimei, Jiang Youxu.(2001) Interspecific association of plant populations in deciduous broad leaved forest in Baotianman. Scientia Silvae Sinicae. 37:30-35


参见----------See Also----------

See also sp.pair for association between each pair of species.
sp.pair对物种之间的关联。


实例----------Examples----------


data(testdata)
spmatrix <- data2mat(testdata)
sp.assoc(spmatrix)

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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