lifeやったことや考えたこと・本・論文・音楽の備忘録。前回に引き続き、類似度データ解析法の勉強中。いろんな多変量解析手法がありすぎて、ちょっとパンクしそうです。たくさんの手法をざざっと見る段階は終えて、そろそろ一つ・二つの手法を深く理解しなければ...。35-64.この論文では、統計ソフトCANOCOを使ってます。おこなう場合は、veganパッケージのdecorana関数を用いる。veganのrda関数。4以上か4未満かで、データの分布が線形か山型かを検討するそうな。線形ならPCAやRDA、山形ならCAやCCA。32-38.CCAはざっくり言うと重回帰分析なので、多重共線性に気を付ける。説明変数は多くても4つ程度。ade4パッケージを使用してますが、veganパッケージでも可能では?こちらやこちら(veganパッケージの解説)参照。2015.11.22)説明変数の選択についての考え方はここのサイトが非常に参考になりました。重回帰分析の各変数に対しておこなう仮説検定は、「係数=0」という帰無仮説に対する検定であって、「係数=(最尤法や最小二乗法による)推定値」であるかどうかとは無関係であるとのこと。Fig.4は、良くまとまってます。和訳して改変した図を下に載せます。Fig.1もユニーク。既往研究における座標付け手法の使われ方の傾向を対応分析で示すという。「線形ならPCAやRDA、山形ならCAやCCA」と上に書いたけれど、そもそもデータの型に注意しようと述べられてます。種構成データが、個体数などの数値データならPCAやRDAで、0/1データや相対値データならCCAやCAを使うべきだと。0が多いデータに線形仮定を置くのはおかしいという話。length云々よりもしっくりくる。(追記2015.10.06)CCAやDCAなどに関する日本語の解説論文は、下の2つも分かりやすかったです。339-352.下の論文は20年も前の論文ですが、丁寧に書かれているし分かりやすい。乱数を用いたシミュレーションもおこなっています。(追記終わり)(さらに追記2015.11.19)CCAは、結局元論文が分かりやすいかも。結果の解釈の仕方も丁寧に解説されてます(全体を詳しく読んだわけではないですが)。1167-1179.あと、RでのCCA分析の解釈例はここなどが分かりやすかったです。937-948.複数の湖とその近郊の海から微生物叢を採取し、16Sシーケンス。