vegan

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Rのvegan{}パッケージを使用してGowerの類似性インデックスの重心をプロットし、元のデータセットの要素に基づいて楕円を塗りつぶしたいとします。重心はMonth-Siteの組み合わせです（これらは、私がプロットしたい重心で、以下のデータサンプルを参照してください）。しかし、楕円をMonthで色分けし、2番目のプロットでは、要因間現時点では、コードは次のようになります。 dat.fac<-da

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envfit（vegan）を使用したベクトルフィッティングの自由度

2つのNMDS軸を制御する環境勾配を決定するために、veganパッケージでenvfit（）を使用しました。私は2つのカテゴリ環境（因子）と4つの連続変数（ベクトル）を持っていました。私の質問はベクトルフィッティングで自由度を与えますか？はいの場合、どのようにそしてどこでそれを見つけるのですか？いいえ、なぜでしょうか？

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r2ビーガンパッケージのenvfitの結果

envfit結果のr2はどういう意味ですか？私は、軸（PCA、NMDSなど）に関して提供される値が相関係数であり、pvalueが有意性のテストであることを理解します。しかし、r2が何を意味するのか分かりません。回帰アプローチで見られる通常のR aquareの場合、envフィットの適合度はどこですか？

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Rの相対ラベルを行ラベルで計算します。（ビーガンパッケージ？）

私は行ラベルまたは名前に基づいて相対的な存在量を計算しようとしています（df$path1で各テストの相対的な豊富さを得ようとしていますので、カウントの相対的な量をtest1から計算し、。。 library(vegan) df <- data.frame(x = c("a", "b", "c", "d", "e"), path1 = c("test1", "test1", "te

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venanライブラリを使用してmstをプロットする遺伝的距離範囲を選択する方法

私はapeとveganを使用して遺伝的距離分析を実行しようとしました。まず第一に、私は計算の遺伝距離使用して猿： data<-read.dna(file = "proof.txt", format = 'fasta') D <- dist.dna(data, model ='TN93', as.matrix ='TRUE') このコードは私に多くの場合d = 0巨大な行列を与えます。その後、

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ビーガン累積曲線の予測

私は植物（行）と授粉者（列）のマトリックスと相互作用頻度（この分析では0（相互作用なし）と1 私はビーガンパッケージを使用しており、種の累積曲線を作成しています。 accum <- specaccum(mydata[1:47,], method = "random", permutations = 1000) plot(accum) 私は今、私は追加の植物標本を見つける可能性が高いだろうが

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部分的な距離ベースのRDA - CentroidsがPlotから消えた

サンプルの繰り返し測定文字を修正するためにfield.IDで部分的なdb-RDAを完成させようとしています。しかし、Condition（field.ID）を含めると、プロットからの主な関心要因の重心の消滅につながります（下の左のプロット）。デザイン：12フィールドを繰り返し、2年連続で、種のデータのためにサンプリングされています。さらに、毎年、参照フィールドからの3つのサンプルがサンプリングされ