정준대응분석(cca)은 생태학에서 환경의 방향성(gradient)에 따라 생물의 종들이 단봉형의 모양으로 서식할 때 사용되는 직접 방향성 분석의 종류 중 하나이다. 또한 정준대응분석을 설명하는 이론은 여러 이론이 존재하며, 해당 이론들은 유도방법에서의 차이가 존재하지만, 서로 같은 분석결과를 가진다. 정준대응분석을 시행할 수 있는 프로그램으로는 ‘CANOCO’가 존재하며, 현재 통계학에서 많이 사용되는 R 프로그램에서도 여러 개의 정준...
정준대응분석(cca)은 생태학에서 환경의 방향성(gradient)에 따라 생물의 종들이 단봉형의 모양으로 서식할 때 사용되는 직접 방향성 분석의 종류 중 하나이다. 또한 정준대응분석을 설명하는 이론은 여러 이론이 존재하며, 해당 이론들은 유도방법에서의 차이가 존재하지만, 서로 같은 분석결과를 가진다. 정준대응분석을 시행할 수 있는 프로그램으로는 ‘CANOCO’가 존재하며, 현재 통계학에서 많이 사용되는 R 프로그램에서도 여러 개의 정준대응분석 함수가 존재하지만, 생태학적으로 설명되는 Gaussian 서열화를 토대로 한 정준대응분석 함수는 없고 오로지 ‘CANOCO’ 프로그램으로만 실행할 수 있다. 본 논문에서는 Gaussian 서열화를 토대로 한 정준대응분석의 이론을 참고하여 R 함수를 작성하고, 현재 R 프로그램에서의 대표적인 정준대응분석 패키지 ‘vegan’, ‘anacor’, ‘ade4’ 패키지의 함수를 통해 생태 자료를 분석하고 분석결과와 각 분석의 사용된 각 함수의 특징을 비교하였다.
정준대응분석(cca)은 생태학에서 환경의 방향성(gradient)에 따라 생물의 종들이 단봉형의 모양으로 서식할 때 사용되는 직접 방향성 분석의 종류 중 하나이다. 또한 정준대응분석을 설명하는 이론은 여러 이론이 존재하며, 해당 이론들은 유도방법에서의 차이가 존재하지만, 서로 같은 분석결과를 가진다. 정준대응분석을 시행할 수 있는 프로그램으로는 ‘CANOCO’가 존재하며, 현재 통계학에서 많이 사용되는 R 프로그램에서도 여러 개의 정준대응분석 함수가 존재하지만, 생태학적으로 설명되는 Gaussian 서열화를 토대로 한 정준대응분석 함수는 없고 오로지 ‘CANOCO’ 프로그램으로만 실행할 수 있다. 본 논문에서는 Gaussian 서열화를 토대로 한 정준대응분석의 이론을 참고하여 R 함수를 작성하고, 현재 R 프로그램에서의 대표적인 정준대응분석 패키지 ‘vegan’, ‘anacor’, ‘ade4’ 패키지의 함수를 통해 생태 자료를 분석하고 분석결과와 각 분석의 사용된 각 함수의 특징을 비교하였다.
The canonical correspondence analysis(CCA) is one of direct gradient analysis that is used when ecological species live in the shape of a unimodal according to the environmental gradient. There are several theories that explain CCA, and these theories have the same analytical results, although there...
The canonical correspondence analysis(CCA) is one of direct gradient analysis that is used when ecological species live in the shape of a unimodal according to the environmental gradient. There are several theories that explain CCA, and these theories have the same analytical results, although there are differences in methods. The canonical correspondence analysis program based on the ecologically explained Gaussian ordination can only be executed with the 'CANOCO' program and there are several CCA functions in the R program, which is currently used in the current statistics. In this paper, using the R functions are created by the theories of CCA and packages of the 'vegan', 'anacor', 'ade4', analysing ecological data and comparing results and features of each function used.
The canonical correspondence analysis(CCA) is one of direct gradient analysis that is used when ecological species live in the shape of a unimodal according to the environmental gradient. There are several theories that explain CCA, and these theories have the same analytical results, although there are differences in methods. The canonical correspondence analysis program based on the ecologically explained Gaussian ordination can only be executed with the 'CANOCO' program and there are several CCA functions in the R program, which is currently used in the current statistics. In this paper, using the R functions are created by the theories of CCA and packages of the 'vegan', 'anacor', 'ade4', analysing ecological data and comparing results and features of each function used.
주제어
#Gaussian 반응 모형 서열화 특이값 분해 대응분석 정준대응분석 R Gaussian response model ordination singular value decomposition correspondence analysis canonical correspondence analysis
학위논문 정보
저자
김광훈
학위수여기관
수원대학교 대학원
학위구분
국내석사
학과
통계정보학과
지도교수
정형철
발행연도
2018
키워드
Gaussian 반응 모형 서열화 특이값 분해 대응분석 정준대응분석 R Gaussian response model ordination singular value decomposition correspondence analysis canonical correspondence analysis
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