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私は存在/不在のデータセットがあり、欠損値のペアワイズ削除でOchiai距離行列を計算する必要があります。これを行う最も簡単な方法は何ですか？ビーガンパッケージのdesigndistを使用して行列を生成できますが、欠損値で何が行われているかはわかりません。それらが「？」としてコード化されている場合、結果を生成するが、 "NA"としてコード化された場合、すべてのNAの行列が生成される。 vegdi

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ビーガンパッケージポイントカラー

MDSプロットに次のコードを使用していますが、pchとcolオプションを使用してポイントシンボルと色を変更することに問題があります。ここでは、それは私のコードです： library(vegan) library(RColorBrewer) xc <- cor(my.data, use = "pairwise.complete.obs", method = "spearman") xc.dis

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shuffleSetを使用して制限付き置換（permute）が失敗し、shuffleを使用して実行します。

私はvegan-packageを使用してPRCを行っていますが、結果にAnovaを実行しようとすると問題になります。 Error in doShuffleSet(spln[[i]], nset = nset, control) : number of items to replace is not a multiple of replacement length この問題は、perm

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rollapply + specnumber =長さが異なるサンプリング間隔の豊富な種？

私はコミュニティマトリックスを持っています（サンプルx種の動物）。私は何年にもわたって毎週動物をサンプリングしました（この例では3年）。私はサンプリングのタイミング（開始週と持続時間a.k.a週数）が種の豊かさにどのように影響するかを理解したい。ここでは例のデータセットは次のとおりです。 Data <- data.frame( Year = rep(c('1996', '1997', '1

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ヘッダー名を失わないように行列を再フォーマットするにはどうすればいいですか？

年（1999：2014）と小領域（1：4）で種が相対的に豊富な表があります。私はFDパッケージを使用して関数dbFD(x,a)を使って関数多様性を計算しています。ここで 'x'は特性*種行列、 'a'は地域種*存在量行列です。 relativeabunは、22260 obsのテーブルです。 'a'のためには、ncol = 1、2、3、4、5、6、8、9、10、10、10、10、それがないのでSpe

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グラフの作成と頂点名の維持

私はグラフを作成してから、関数write.graph（パッケージigraph）を使ってグラフを作成しようとしています。したがって、Iは、距離行列 require(vegan) data(dune) dis <- vegdist(dune) を作成し、私は明示的rownamesを定義： x <- c("dune1") for (i in 1: 20){ n <- paste("d

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ggplotのveganのordiellipseで楕円データを計算するときに空のデータフレーム

this postの有用なアドバイスに続いて、ordiellipse関数を使用して楕円を追加してggplotのNMDSのデータポイントをグループ化しようとしています。ただし、エラーメッセージや警告は表示されませんが、楕円データを計算すると空のデータフレームが生成されます。データセットはhere利用可能で、私のコードは次のとおりです。 library(vegan) library(ggplot2

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ベクトルを（Veganパッケージの）ordihullプロットに追加するにはどうすればよいですか？

どのようにベクトルを（縦書きの変化を示す）縦書きプロットに追加しますか？私は、2011年、2013年、2015年のそれぞれに独自の色を使って縦軸を描いています。今私はすべての場所が同じ方向に変化するか、またはランダムに移動するかどうかを確認したいと思います。統計的に私は軸3に大きな変化があることがわかったので、この変化を増幅するベクトルを適用したい。今のように変化はプロットからは明らかではありま

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複数のデータセットを使ったProcrustes分析

私は環境勾配に対するコミュニティの反応に興味があります。私は4つの異なるグループ（無脊椎動物、珪藻、水生植物、魚）の種データ（存在量）を持っています。また、環境記述子（ストリームと集落の物理化学的パラメータ）もあります。私は、このすべての情報を10ストリーム分持っています。私は、グループが環境勾配に同じように応答するかどうかを確認するために、Procrustes分析を計算したいと考えています。私

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ビーガンで期待豊かな曲線（Chao1）を描く方法R

私は種に関するデータと豊富さ（サンプル中の各種の個体数）を含む1つのサイトからのデータセットを持っています。私はアルファダイバーシティ分析にビーガンパッケージを使用します。例えば、私は種の希薄化曲線を関数rarecurveを使ってプロットします（私は1つのサイトのデータを持っているので、specaccum関数を使うことはできません）、そしてestimateR関数を介してChao1インデックスを