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CCA no R

Tutorial de como realizar uma Análise de Correspondência Canônica no R [link]

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Dica de como verificar se existe dependência espacial em uma comunidade de espécies [link]

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O índice de Shannon (H’) e a equabilidade de Pielou (J) são muito utilizados para a avaliar a diversidade e a dominância ecológica de comunidades de espécies arbóreas. Quanto maior o valor de H, maior é a diversidade. Já o J varia de 0 a 1, sendo que valor máximo indicaria uma situação onde todas as espécies teriam o mesmo número de indivíduos, o que significaria ausência de dominância ecológica. Existi no R (“diversity”, na biblioteca “vegan”) uma função para o cálculo de H, que pode ser empregada da seguinte forma:

Observação: Se você não sabe como instalar o programa R e a biblioteca vegan, sugiro ler as postagens anteriores, disponíveis aqui e aqui.

teste<-read.csv("http://dl.dropbox.com/u/6511995/morisitaR.csv", header=T, row.names=1, sep=";") #para importar uma matriz com dados hipotéticos
teste # o resultado deve ser uma matriz 5x5, sendo que as linhas correspondem às espécies e as colunas indicam as parcelas
library(vegan) #a biblioteca vegan deve estar previamente instalada
diversity(teste) #aplicando a função "diversity" para o cálculo do H por parcela

Como pode ser observado, os valores são obtidos por parcela amostral. No entanto, muitas vezes é interessante a obtenção de H e do J para a área total, considerando todas as parcelas amostrais, que podem ser calculados por meio da seguinte função:

HeJ <- function(x)  {
  sp<-apply(x, 2, sum) #a função apply utiliza o parâmetro x (matriz de dados), 2 (coluna) e sum (soma). Faz a soma dos valores de colunas (espécies)
  p_i<- sp/sum(sp)
  lnpi<-log(p_i)
  pixlnpi<-p_i*lnpi
  H<--1*sum(pixlnpi)
  J<- H/log(length(sp))
  print(H)
  print(J)
  }

Testando a função em nossa matriz didática:

HeJ(teste) #aplicando a função para o cálculo do H e J

O primeiro valor deverá ser o Índice de Shannon (H’ = 1.557993) e o segundo, a Equabilidade de Pielou (J = 0.9680355).

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