So Many Variables: Joint Modeling in Community Ecology

杠杆(统计) 多元统计 排序 生态学 推论 丰度(生态学) 分类单元 特质 社区 相对物种丰度 计算机科学 生物 机器学习 栖息地 人工智能 程序设计语言
作者
David I. Warton,F. Guillaume Blanchet,Robert B. O’Hara,Otso Ovaskainen,Sara Taskinen,Steven C. Walker,Francis K. C. Hui
出处
期刊:Trends in Ecology and Evolution [Elsevier]
卷期号:30 (12): 766-779 被引量:582
标识
DOI:10.1016/j.tree.2015.09.007
摘要

Technological advances have enabled a new class of multivariate models for ecology, with the potential now to specify a statistical model for abundances jointly across many taxa, to simultaneously explore interactions across taxa and the response of abundance to environmental variables. Joint models can be used for several purposes of interest to ecologists, including estimating patterns of residual correlation across taxa, ordination, multivariate inference about environmental effects and environment-by-trait interactions, accounting for missing predictors, and improving predictions in situations where one can leverage knowledge of some species to predict others. We demonstrate this by example and discuss recent computation tools and future directions.
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