Propiedades de índices de similitud y disimilitud para datos binarios y su aplicación en Ecología de comunidades
Se estudian en esta tesis las propiedades de los índices de similitud basados en datos de presencia/ausencia, con el objetivo de identificar los “mejores”, basado en algún criterio teórico. Tales índices han sido ampliamente utilizados en ecología de comunidades para clasificar tanto datos de esp...
Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Otros Autores: | |
| Formato: | doctoralThesis Tésis de Doctorado Material Didáctico |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad Nacional de Rosario
2023
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/2133/25450 http://hdl.handle.net/2133/25450 |
| Aporte de: |
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I15-R121-2133-25450 |
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Universidad Nacional de Rosario |
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Repositorio Hipermedial de la Universidad Nacional de Rosario (UNR) |
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Español |
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índices similitud propiedades métrica euclideanidad multivariado vegetación Torres, Patricia Susana Propiedades de índices de similitud y disimilitud para datos binarios y su aplicación en Ecología de comunidades |
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índices similitud propiedades métrica euclideanidad multivariado vegetación |
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Se estudian en esta tesis las propiedades de los índices de similitud basados en
datos de presencia/ausencia, con el objetivo de identificar los “mejores”, basado
en algún criterio teórico. Tales índices han sido ampliamente utilizados en
ecología de comunidades para clasificar tanto datos de especies como
caracteres ecológicos: índices idénticos o similares fueron aplicados
subsecuentemente en otras disciplinas científicas. Como resultado del esfuerzo
por cuantificar la asociación y/o similitud en varios campos de la Ciencia, han
aparecido una gran cantidad de medidas. Si bien hay más de setenta índices
para medir la similitud entre objetos, poco se sabe sobre las propiedades de los
mismos: la revisión más completa de los coeficientes de similitud es debida a
Hubálek (1982), limitada a 43. Siguiendo a este autor se estudian en este trabajo
quince propiedades, en particular cinco son consideradas obligatorias: maximal
y minimal, existencia de valores mínimos y máximos, simetría, discriminación
entre asociación positiva o negativa y monotonicidad respecto a la estadística
𝜒��������
2
. Las otras propiedades que se estudian son: existencia de límites
convencionales, asociación completa o absoluta, asociación nula cuando el valor
de presencias conjuntas es cero, linealidad, insensibilidad a la inexistencia de
presencias conjuntas, distribuciones en el muestreo, insesgamiento, métrica,
indeterminancia y Euclideanidad. Se utilizaron diferentes métodos para
comprobar las propiedades de los índices: algunas pueden verificarse
sencillamente observando el cumplimiento de las condiciones en forma
aritmética, para otras debe recurrirse a un procedimiento de simulación de datos
binarios con distintos escenarios; para otras se utilizan los mismos escenarios
definidos por otros autores que estudiaron alguna propiedad en un conjunto de
índices. Se encuentran doce índices (A) que son los que más propiedades
cumplen: Anónimo_1, Anónimo_2, Anónimo_3, Braun-Blanquet, Hamann,
Jaccard, Lamont & Grant, Maxwell & Pilliner, Rogot & Golberg, Scott, Sokal &
Michener y Sorensen. Estos índices se presentan como los mejores para un uso
general. Utilizando una medida de disimilitud (D) derivada de estos índices de
similitud: 𝐷�������� = √1 − 𝐴��������, se compara el comportamiento de la misma con tres
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matrices de datos: una transecta de vegetación, y dos conjuntos de datos
simulados: una coenoclina y un coenoplano, respondiendo a uno y dos
gradientes ambientales hipotéticos respectivamente. No sorprende encontrar
que los índices de Jaccard y Sorensen son adecuados para analizar datos de
comunidades vegetales, sin embargo se descubren otros índices que también
dan resultados satisfactorios: Braun-Blanquet, Lamont & Grant y Anónimo_1. |
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Camiz, Sergio |
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Camiz, Sergio Torres, Patricia Susana |
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doctoralThesis Tésis de Doctorado Material Didáctico |
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Torres, Patricia Susana |
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Universidad Nacional de Rosario |
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2023 |
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