| Título: | Alternativa al análisis canónico de correspondencias basada en los métodos Biblot |
| Autores: |
Fernández Gómez, María José Galindo Villardón, María Purificación Barrera Mellado, Inmaculada Vicente Villardón, José Luis Martín Casado, Ana María |
| Fecha: |
2008-07-03 2008-07-03 1996 |
| Publicador: | RUA Docencia |
| Fuente: |
 |
| Tipo: | info:eu-repo/semantics/article |
| Tema: |
Análisis multivariante directo del gradiente Análisis canónico de correspondencias HJ-BIPLOT Multivariate direct gradient analysis Canonical correspondence analisis |
| Descripción: |
Los estudios de comunidades ecológicas implican, con frecuencia, el inferir las relaciones existentes entre las especies y las variables
ambientales a partir de los datos de composición de la comunidad y de
medidas asociadas al habitat. Es un hecho que la composiciün de la
comunidad cambia a lo largo de gradientes ambientales y que las especies
tienen dentro de éstos un óptimo ambiental y un rango concretos. Sin
embargo los gradientes ambientales no son directamente observables pero
son imprescindibles para poder explicar los reemplazamientos tanto espaciales
como temporales de unas especies por otras, cuando varían las condiciones
del medio.
En este trabajo, se propone el HJ-B1PLOT como alternativa al
Análisis Canónico de Correspondencias (CCA) (ter BRAAK, 1986) siendo
también una técnica de análisis multivariante directo del gradiente. El
HJ-BIPLOT proporciona mejores resultados que el CCA ya que obtiene
la misma calidad de representaciün para filas y columnas. Se realiza una
aplicación a datos reales, y se determinan los óptimos de las especies respecto
de las variables analizadas y el ranking de las mismas en relación
al gradiente para dichas variables. In this paper, we performe a gradient analysis by using the HJBIPLOT as an alternative technique to Canonical Correspondence Analysis (CCA) (ter BRAAK, 1986). The HJ-BIPLOT as a technique of Multivariate Direct Gradient Analysis, provides best results than CCA since it provides the same quality of representation for rows and columns, been much higher than those obtained by others. We apply this method to real data, and determine the species' optima respect to the analyzed variables and the ranking of the species in relation to the gradient for those variables. |
| Idioma: | Español |
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