Systematic Biology· 2014Q1
Yüksek Boyutlu Verilerde Filogenetik Sinyali Doğru Ölçen Yeni K İstatistiği
A Generalized K Statistic for Estimating Phylogenetic Signal from Shape and Other High-Dimensional Multivariate Data
- 657atıf
- Q1SCImago
- 2014yıl
Kısa özet
Şekil gibi yüksek boyutlu çok değişkenli özelliklerde filogenetik sinyali doğru bir şekilde ölçmek için genelleştirilmiş bir K istatistiği (K(mult)) tanıtılmıştır ve mevcut yöntemlerin sınırlamalarının üstesinden gelinmiştir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Yüksek boyutlu çok değişkenli filogenetik sinyal için genelleştirilmiş bir K istatistiği olan K(mult)'yi tanıtır.
- K(mult), özellik varyasyonu ve özellik boyutları boyunca simülasyonlarda kararlı beklenen değerler (1.0) gösterir.
- Mevcut kare-değişimli tutumluluk yöntemleri, artan özellik varyasyonu ve boyutlarla birlikte karışık yorumlar üretir.
- K(mult), hipotez testi için uygun Tip I hata oranları ve yüksek istatistiksel güç sergiler.
- Yöntemin istatistiksel özellikleri çeşitli filogenetik yapılar ve kovaryans modelleri boyunca tutarlıdır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Phylogenetic signal is the tendency for closely related species to display similar trait values due to their common ancestry. Several methods have been developed for quantifying phylogenetic signal in univariate traits and for sets of traits treated simultaneously, and the statistical properties of these approaches have been extensively studied. However, methods for assessing phylogenetic signal in high-dimensional multivariate traits like shape are less well developed, and their statistical performance is not well characterized. In this article, I describe a generalization of the K statistic of Blomberg et al. that is useful for quantifying and evaluating phylogenetic signal in highly dimensional multivariate data. The method (K(mult)) is found from the equivalency between statistical methods based on covariance matrices and those based on distance matrices. Using computer simulations based on Brownian motion, I demonstrate that the expected value of K(mult) remains at 1.0 as trait variation among species is increased or decreased, and as the number of trait dimensions is increased. By contrast, estimates of phylogenetic signal found with a squared-change parsimony procedure for multivariate data change with increasing trait variation among species and with increasing numbers of trait dimensions, confounding biological interpretations. I also evaluate the statistical performance of hypothesis testing procedures based on K(mult) and find that the method displays appropriate Type I error and high statistical power for detecting phylogenetic signal in high-dimensional data. Statistical properties of K(mult) were consistent for simulations using bifurcating and random phylogenies, for simulations using different numbers of species, for simulations that varied the number of trait dimensions, and for different underlying models of trait covariance structure. Overall these findings demonstrate that K(mult) provides a useful means of evaluating phylogenetic signal in high-dimensional multivariate traits. Finally, I illustrate the utility of the new approach by evaluating the strength of phylogenetic signal for head shape in a lineage of Plethodon salamanders.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Systematic Biology, 2014 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Geometri ve Topoloji
Geometry and TopologyMathematics