Come calcolare la dissomiglianza di bray-curtis in r

La dissomiglianza di Bray-Curtis è un modo per misurare la dissomiglianza tra due siti diversi.

Viene spesso utilizzato in ecologia e biologia per quantificare la differenza tra due siti in termini di specie trovate in tali siti.

Viene calcolato come segue:

BC _ij = 1 – (2*C _ij ) / (S _i + S _j )

Oro:

• C _ij : La somma dei valori più bassi per le specie rinvenute in ciascun sito.
• S _i : il numero totale di esemplari contati nel sito i
• S _j : il numero totale di esemplari contati nel sito j

La dissomiglianza di Bray-Curtis è sempre compresa tra 0 e 1 dove:

• 0 indica che due siti non presentano differenze. In altre parole, condividono esattamente lo stesso numero di ciascun tipo di specie.
• 1 indica che due siti presentano una completa dissomiglianza. In altre parole, non condividono alcuna specie dello stesso tipo.

Ad esempio, supponiamo che un botanico esca e conti il numero di cinque diverse specie di piante (A, B, C, D ed E) in due siti diversi.

La tabella seguente riassume i dati raccolti:

Utilizzando questi dati, può calcolare la dissomiglianza di Bray-Curtis come segue:

Integrando questi numeri nella formula di dissomiglianza di Bray-Curtis, otteniamo:

• BC _ij = 1 – (2*C _ij ) / (S _i + S _j )
• BC _ij = 1 – (2*15) / (21 + 24)
• BC _ij = 0,33

La dissomiglianza Bray-Curtis tra questi due siti è 0,33 .

L’esempio seguente mostra come calcolare la dissomiglianza di Bray-Curtis in R.

Esempio: calcolo della dissomiglianza di Bray-Curtis in R

Innanzitutto, creiamo il seguente frame di dati in R per contenere i nostri valori di dati:

 #create data frame
df <- data. frame (A=c(4, 3),
                 B=c(0, 6),
                 C=c(2, 0),
                 D=c(7, 4),
                 E=c(8, 11))

#view data frame
df

  A B C D E
1 4 0 2 7 8
2 3 6 0 4 11

Possiamo usare il seguente codice per calcolare la dissomiglianza di Bray-Curtis tra le due righe nel frame di dati:

 #calculate Bray–Curtis dissimilarity
sum( apply (df, 2, function (x) abs ( max (x)- min (x)))) / sum ( rowSums (df))

[1] 0.3333333

Il Bray-Curtis risulta essere diversamente 0,33 .

Questo corrisponde al valore che abbiamo calcolato manualmente in precedenza.

Nota : questa formula funzionerà solo se ciascuna riga nel frame di dati rappresenta un sito separato.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come calcolare altri parametri di somiglianza in R:

Come calcolare la somiglianza di Jaccard in R
Come calcolare la somiglianza del coseno in R