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02_tutoriais:tutorial9:start

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02_tutoriais:tutorial9:start [2022/06/21 18:28]
adalardo [Tesourinha e a deriva continental]
02_tutoriais:tutorial9:start [2023/09/12 10:46] (atual)
Linha 44: Linha 44:
 ===== Revisitando o teste de hipótese ===== ===== Revisitando o teste de hipótese =====
  
-Agora vamos revisitar os dados de Chacal Dourado e a pergunta se há diferença no tamanho de mandíbulas entre machos e fêmeas, onde exemplificamos o teste de hipótese no [[02_tutoriais:​tutorial6:​start|]].+Agora vamos revisitar os dados de Chacal Dourado e a pergunta se há diferença no tamanho de mandíbulas entre machos e fêmeas, onde exemplificamos o teste de hipótese no tutorial ​[[02_tutoriais:​tutorial6:​start|]].
  
 <code rsplus> <code rsplus>
Linha 133: Linha 133:
 abline(v = result[1]*-1,​ col = "​red"​) abline(v = result[1]*-1,​ col = "​red"​)
 </​code>​ </​code>​
-==== Cálculo do ====+==== Cálculo do p-valor ​====
  
 Duas perguntas distintas podem ser colocadas nesse teste de hipótese. Se há diferença entre os tamanhos ou se um tamanho é maior (menor) que outro, como já vimos no teste de hipótese.  ​ Duas perguntas distintas podem ser colocadas nesse teste de hipótese. Se há diferença entre os tamanhos ou se um tamanho é maior (menor) que outro, como já vimos no teste de hipótese.  ​
Linha 243: Linha 243:
 ===== Tesourinha e a deriva continental ===== ===== Tesourinha e a deriva continental =====
  
-Para fechar nosso tutorial vamos reproduzir uma análise mais complexa, que foi publicada em um artigo na Nature em 1966 (//​Geographical Distribution of the Dermaptera and the Continental Drift Hypothesis//​) e descrita no primeiro capítulo do [[03_apostila:​08-simulacao#​fnt__1|livro do Manly]] sobre permutação.+Para fechar nosso tutorial vamos reproduzir uma análise mais complexa, que foi publicada em um artigo na Nature em 1966 (//​Geographical Distribution of the Dermaptera and the Continental Drift Hypothesis//​) e descrita no primeiro capítulo do livro do Manly  (1997 ((Manly B. F. J., 1997 Randomization,​ bootstrap and Monte Carlo methods in biology. 2nd Ed.,  Chapman and Hall, London))) ​sobre permutação.
 A ideia era verificar se a ocorrência de tesourinhas (//​Dermaptera//​) estava mais correlacionada com a distribuição dos continentes atual ou antes da deriva continental. ​ A ideia era verificar se a ocorrência de tesourinhas (//​Dermaptera//​) estava mais correlacionada com a distribuição dos continentes atual ou antes da deriva continental. ​
 A informação de interesse é a correlação da ocorrência de tesourinha entre diferentes regiões biogeográficas:​ Eurasia, África, Madagascar, Oriente, Austrália, Nova Zelândia, América do Sul e América do Norte. Valores positivos próximos a 1 representam composições de comunidades muito parecidas, valores próximos a -1 representam composição muito  distintas. Vamos reconstruir essa matriz no objeto ''​data.coef'':​ A informação de interesse é a correlação da ocorrência de tesourinha entre diferentes regiões biogeográficas:​ Eurasia, África, Madagascar, Oriente, Austrália, Nova Zelândia, América do Sul e América do Norte. Valores positivos próximos a 1 representam composições de comunidades muito parecidas, valores próximos a -1 representam composição muito  distintas. Vamos reconstruir essa matriz no objeto ''​data.coef'':​
Linha 270: Linha 270:
  
 A primeira parte da análise dos dados é calcular a correlação entre a matriz de similaridade taxonômica e de eventos de dispersão (atual e antes da deriva). A primeira parte da análise dos dados é calcular a correlação entre a matriz de similaridade taxonômica e de eventos de dispersão (atual e antes da deriva).
-Para isso, calculamos o coeficiente de correlação de //Pearson// entre as matrizes. Esse valor irá nos dizer se duas matrizes estão correlacionadas. A correlação pode ser positiva (até  +1) se variações nos elementos de uma matriz levam a variações na mesma direção dos elementos correspondentes na outra , negativa quando em direção contrária (até -1), ou podem ser não relacionadas(0).+Para isso, calculamos o coeficiente de correlação de //Pearson// entre as matrizes. Esse valor irá nos dizer se duas matrizes estão correlacionadas. A correlação pode ser positiva (até  +1) se variações nos elementos de uma matriz levam a variações na mesma direção dos elementos correspondentes na outra , negativa quando em direção contrária (até -1), ou podem ser não relacionadas (0).
  
  $$ r = \frac{\sum_1^n (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sqrt{\sum_1^n{(x_i-\bar{x})^2}}\sqrt{\sum_1^n{(y_i-\bar{y})^2}}}$$  $$ r = \frac{\sum_1^n (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sqrt{\sum_1^n{(x_i-\bar{x})^2}}\sqrt{\sum_1^n{(y_i-\bar{y})^2}}}$$
Linha 303: Linha 303:
 cor12 ## correlação observada com a distancia atual cor12 ## correlação observada com a distancia atual
 cor13 ## correlação observada com a distancia antes da deriva cor13 ## correlação observada com a distancia antes da deriva
-########################################################​ 
-### Repetir a simulação muitas vezes ###################​ 
-#######################################################​ 
-res.cor=data.frame(sim12=rep(NA,​ 5000), sim13=rep(NA,​5000)) 
-str(res.cor) 
-res.cor[1,​]<​-c(cor12,​ cor13) 
-str(res.cor) 
-for(s in 2:5000) 
-    { 
-        sim.pos<​-sample(1:​8) 
-        data.sim<​-data.sim[sim.pos,​ sim.pos] 
-        res.cor[s,​1]<​-cor(as.vector(data.sim),​ as.vector(dist.atual),​ use="​pairwise.complete.obs"​) 
-        res.cor[s,​2]<​-cor(as.vector(data.sim),​ as.vector(dist.deriva),​ use="​pairwise.complete.obs"​) 
-    } 
-str(res.cor) 
-par(mfrow=c(2,​1)) 
-hist(res.cor[,​1]) 
-abline(v=res.cor[1,​1],​ col="​red"​) 
-hist(res.cor[,​2]) 
-abline(v=res.cor[1,​2],​ col="​red"​) 
-#### calculando o P ########### 
-p12=sum(res.cor[,​1]<​= res.cor[1,​1])/​(dim(res.cor)[1]) 
-p12 
-p13=sum(res.cor[,​2]<​= res.cor[1,​2])/​(dim(res.cor)[1]) 
-p13 
- 
 </​code>​ </​code>​
  
02_tutoriais/tutorial9/start.1655846910.txt.gz · Última modificação: 2022/06/21 18:28 por adalardo