User Tools

Site Tools


cs:ordination

Ordinační analýza

Obecně můžeme rozeznat dva typy ordinačních analýz:

  • založené na matici primárních dat, zastoupené analýzou matice se vzorky popsanými deskriptory (např. matice vzorky x druhy, nebo vzorky x proměnné prostředí). Příkladem těchto metod jsou PCA, CA or DCA. Tyto metody tradičně rozdělujeme na dvě skupiny, podle toho jakou očekáváme odpověď druhu na gradienty prostředí:
    • lineární metody - pro data u kterých se dá předpokládat že tvar odpovědi druhu na gradient prostředí je lineární, což platí v případě kdy ekologické gradienty nejsou příliš dlouhé a data jsou tím pádem homogenní;
    • unimodální metody - pro data s unimodální odpovědí druhů na gradientu prostředí, kdy druhy mají optimum v různých částech gradientu; tento typ analýz spíš odpovídá ekologické realitě a je vhodný na heterogenní druhová data která jsou strukturovaná dlouhými ekologickými gradienty (která typicky obsahují velký počet nul).
  • založené na matici nepodobností, které se zaměřují na nepodobnosti (vzdálenosti) mezi vzorky, vyjádřené různými mírami nepodobností (vzdálenstí). Příkladem jsou metody NMDS or PCoA.

FIXME Podle toho, jak ordinační analýzy zacházejí s daty o proměnných prostředí, je můžeme rozdělit na

  • nepřímou ordinační analýzu (ordinace bez omezení)
  • přímou ordinační analýzu (ordinace s omezením).
cs/ordination.txt · Last modified: 2017/10/11 20:36 (external edit)