Reducción de dimensionalidad por ordenación
Ordenación Arreglar objetos a lo largo de una escala (eje u ordenada) Reducir un conjunto de dimensiones inmanejable a sólo unas pocas bien informativas
Propósito Seleccionar los factores (ambientales, históricos, geográficos) más importantes Realzar los patrones más fuertes entre aquellos más débiles Revelar patrones desconocidos Sugerir procesos o mecanismos que expliquen la composicion
Posibles estrategias Generar hipótesis Evaluar hipótesis
Tipos generales Análisis indirecto –Guiado exclusivamente por datos de composición –Algoritmos sólo consideran matriz de muestras x especies Análisis directo –Guiado por composición y por variables explicativas (ambientales, históricas, etc.) –Algoritmos condicionan el arreglo de muestras o especies según el arreglo de variables explicativas
Diagramas
¿Cuántos ejes? Algunos métodos producen tantos ejes como variables (e.g., especies) en la matriz (eg., PCA). Otros producen el # de ejes que uno pida (eg., NMS). –Es recomendable seleccionar un # pequeño de ejes (1 - 3) de manera objetiva