系統発生相関試験

個体間の系統間相関構造を説明する2つの変数間の相関テスト（r、tおよびp.valueを返す）を行う必要があります。 Rでそれを行う簡単な方法はありますか？ apeパッケージ、特に?ape::pic（「系統発生学的に独立したコントラスト」）から系統発生相関試験

出典

2017-08-22 jsegrestin

：

library(ape) 
cat("((((Homo:0.21,Pongo:0.21):0.28,", 
     "Macaca:0.49):0.13,Ateles:0.62):0.38,Galago:1.00);", 
     file = "ex.tre", sep = "\n") 
tree.primates <- read.tree("ex.tre") 
X <- c(4.09434, 3.61092, 2.37024, 2.02815, -1.46968) 
Y <- c(4.74493, 3.33220, 3.36730, 2.89037, 2.30259) 
names(X) <- names(Y) <- c("Homo", "Pongo", "Macaca", "Ateles", "Galago") 
pic.X <- pic(X, tree.primates) 
pic.Y <- pic(Y, tree.primates) 
cor.test(pic.X, pic.Y) 

# Pearson's product-moment correlation 
# 
# data: pic.X and pic.Y 
# t = -0.85623, df = 2, p-value = 0.4821 
# alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 
# 95 percent confidence interval: 
# -0.9874751 0.8823934 
# sample estimates: 
# cor 
# -0.5179156

あなたがこの作品の多くをやろうとしている場合は、パラディのAnalysis of Phylogenetics and Evolution with Rを取得したい、とphylogenetics task view

が表示される場合があります

出典

2017-08-22 12:44:47

実際、PICは良い代替手段になる可能性があります。私はまた、 "nlme"パッケージのgls関数を使ってpglsモデルを試しました。しかし、これらのモデル（スロープt値とp値）によって返された統計が相関テストと同等で、係数推定とは独立しているかどうかはわかりません。 – jsegrestin

PICは最も簡単です。そして、必ずしも同等ではない（なぜあなたは試してみませんか？）より具体的なアイデアがあれば、元の質問にそれらを含めることができます。 –

別の解決策がここに表示されます：http://blog.phytools.org/2017/ 08/pearson-correlation-with-phylogenetic.html – jsegrestin

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