Question

我希望有人能就如何使用R从Jaccard集群获得置信区间给出建议。我有来自1970年代和今天四个地点的物种数据。当我运行以下代码时，我得到一个很棒的图表，显示我现在的一个站点比另一个站点更接近历史。我相信人们会问重要性。我在系统发育树上看到了相似的置信区间，但我不确定如何得到这些结果。我假设我是通过引导测试来完成的，但我不确定如何从boot（）获取结果或如何将它们放在我的集群图上。任何建议将不胜感激。

制作群集的代码：

historicalwo <-read.csv("/users/Victoria/Desktop/Stat Documents/historicalwo.csv", 
row.names =   1)

 jaccard2 <- vegdist (historical, method = "jaccard")

 plot (hclust (jaccard2), hang = -1,main = "Sites clustered by Jaccard similarity",axes = FALSE,
 ylab = "")

然后我用3列，站点1，站点2和两个站点的jaccard索引制作了.csv的jaccard结果。

jaccardboot＆lt; -read.csv（＆＃34; / users / Victoria / Desktop / Stat Documents / jaccardboot.csv＆＃34;，header = TRUE）

bs <- function(formula, data, indices) {
d <- data[indices,] 
fit <- lm(formula, data=d)
return(coef(fit)) } 

results <- boot(data=jaccardboot,statistic=bs,
            R=100, formula=site1~jaccard+site2)

结果

我得到：启动时出错（data = jaccardboot，statistic = bs，R = 100，formula = site1~：要更换的项目数不是更换长度的倍数另外：有50个或更多警告（使用警告（）查看前50个）

Answer 1

幸运的是，我偶然发现了一个合理的答案。首先，我转换了我的数据，然后使用Ward方法和二进制作为距离使用pvclust。这模拟了一个jaccard索引。结果没有像我之前的例子那样聚集，但至少现在我有统计学意义。如果有人知道为什么这个集群可能与我的jaccard集群有所不同，那我就听见了。

    swo <-read.csv("/users/Victoria/Desktop/Stat Documents/siteswo1.csv", header = TRUE, row.names = 1)
    result <- pvclust(swo, method.dist="binary", method.hclust="ward", nboot=1000)
    plot(result)
    pvrect(result, alpha=0.95)

Jaccard集群置信区间

1 个答案: