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Jeff Sibaja
Приєднався 13 гру 2017
Sibaja-Cordero, J. A.
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que parte sería la que se come?
son acelomados! procederé a dejar mi dislike
Muy bien explicado gracias
Gracias por la información. Al correr el adonis me sale el siguiente resultado. Porqué no da el resultado de R2, F y P? Df SumOfSqs R2 F Pr(>F) Model 4 1.7373 1 Residual 0 0.0000 0 Total 4 1.7373 1
Parece que tienes muy pocas muestras, debes tener replicas dentro de cada nivel del factor. Se recomiendan 5 al menos dentro de cada nivel para tener suficientes permutaciones . Otra situación es que tengas valores sin variación dentro de los niveles de factor.
muy bueno, pero en mi caso use todo lo indicado y no me sale el gráfico
Hola Jeff, Muy buena explicación. Descargo el programa pero según aparece mapa y el click para tutorial desaparecen las herramientas de polígono y las otras. Cuál puede ser el problema? Gracias
Debes en la parte que dice Select AOI entrar y escoger Use polygon/rectangle drawign tool para que aparezcan
Muchas gracias, muy util el video, tengo una consulta en el caso que solo tenga como datos una matriz de presencia y ausencia de especies se puese hacer tmb el rda? se tendría que estandarizar o se omitiria ese paso, habra alguna funcion que permita eso?
Sería mejor hacer un CCA en “vegan” package de Rstudio ModeloCCA<-cca(Presenciamatriz ~ factor1+factor2+...factorn)
Excelente clase!!!!
Suscriptor No.1000 Muy bien explicado, muchas gracias
Este tipo de material es útil excelente trabajo ❤
¿El análisis de cluster se puede utilizar para realizar la categorización de resultados de rasgos funcionales? Es decir, tengo una serie de datos sobre rasgos funcionales de peces asociados al habito, si el pez es bentónico o pelágico. Una vez se toman una medidas del pez de hace un calculo y se obtiene un valor de habito para cada pez. Para saber que valor estaría más relacionado con especies bentónicas y cual con pelágicas se puede hacer un análisis de cluster?
Muy buen video
Hola! Muchas gracias por el video. Tengo una duda: si quiero comparar variables del uso del microhábitat (temperatura, humedad, % cobertura, tipo de sustrato...) entre 4 especies. ¿Esto se podría hacer usando ANOSIM y NMDS? Porque en los ejemplos que he visto, solo utilizan datos de abundancia de las especies en diferentes tipos de ecosistema. En dado caso que sea posible: ¿cómo debería estructurarse la base de datos? ¿se usaría otro índice diferente al de Bray-Curtis?. Gracias de nuevo!
Hola, se puede usar ANOSIM y MDS. Las columnas serían las variables ambientales. las filas serían las réplicas. Las celdas de la matriz sería el valor de la variable para esa réplica. Tiene que tener un columna en otra matriz que tenga a que especie corresponde cada réplica. Ese sería su factor fijo a comparar. Con eso puede hacer el ANOSIM y usarlo para etiquetar o dar color a los objetos en el MDS. OJO, debe normalizar (transformar) las variables y estandarizarlas (promedio=0 y variancia=1) antes de correr los análisis. El MDS y ANOSIM para variables cuantitativas tal vez sea mejor con distancia Euclidiana. Otra opción que podría ser más común para ese tipo de datos es hacer un PCA y un PERMANOVA de esa matriz normalizada y estandarizada.
Buen video Jeff, soy estudiante de Biología y me sirvió mucho tu información , gracias y saludos desde Colombia.
Hola, en el analisis de correlación cruzada, no necesitas que las series sean estacionarias, es decir, verificar primero estacionariedad con la prueba Dickey-Fuller y si es necesario, aplicar diferencias a las series antes del analisis? Saludos
Sí, puedes adf.test(variable) y diff(variable) en cada variable para hacer eso antes de correr el análisis del ccf.
Hola, Excelente información muchas gracias
Excelente video
Tienes el link con los scripts?
Excelente video
No es gusano
jsjsjs spiderman
aquest sí: @GallenManel
Molt bo. Gràcies.
son acelomados!
Hola, Esto es de Eco o de Bentos?
Era de bentos
Desde R se puede definir la resolucion en formato jpg
gracias por la información, me sirvió bastante para mi examen de artrópodos
Muchas gracias por la explicación!! excelente video! Qué pasa si no se puede realizar una transformación de las variables que permitan que la distribución sea normal para realizar la correlación entre dos variables?
Podría intentar usar los datos con el método de Spearman que los trabajaría como transformados a rangos: ccfSpearman <- ccf(serie1, serie2, type = "correlation", method = "spearman")
Que buen video. No se si alguien pueda ayudarme con un problema que me aparecio. Estoy tratando de correr el siguiente comando. corr.full <- rda(comm.hell ~ log10(tangle.vol.cm3)+ Host + cld.num + sociality + Year, scale = FALSE, data = data.env) #Es basicamente lo mismo que el minuto 14:22 (corr.full= RDA.saturado). Los predictores son angle.vol.cm3+ Host + cld.num + sociality + Year. Lo que sucede es que me sale el siguiente error: Error in Math.data.frame(tangle.vol.cm3) : non-numeric-alike variable(s) in data frame: Year, Host. Osea me dice que no puedo correr el rda por que tengo las columnas (Year, Host) con valores no numericos. Agradezco la ayuda...
Great 👍if there is English translation
Buen video estaba investigando sobre animales invertebrados
muchas gracias, esta muy interesante
hola muchas gracias por el video, tengo un problema al generar el PCA, no me nombra los sitios como los tengo categorizados, si no, me los nombra como site1, ...sitex. como puedo solucionar este problema y que salgan bien rotulados los sitios
Hola. ¿Qué puedo hacer si el comando "ordiellipse.." no se me representa en el gráfico pero sin embargo sí que se ejecuta sin errores? Un saludo.
Es compleja la estadistica. Estoy aprendiendo a usar Rstudio. Gracias
en parte 4 me sale > sir.fit<-odeModel( + main=function(time,init,parms){ + with(as.list(c(init,parms)){ Error: unexpected '{' in: " main=function(time,init,parms){ with(as.list(c(init,parms)){"
estarias interesado o conoce alguien
es para es domingo
excelente video, un video que vale oro
Muchas gracias, tremenda ayuda :)
Una Duda Las Almejas Tienen Cara
Se aprueba flora y fauna
Excelente explicación, muy sencillo de entender con tu video. Solo me gustaría saber cómo podría representar los datos obtenidos con ANOSIM. Muchas gracias!
Lo mejor sería usar un nMDS con los objetos con color según el nivel del factor analizado en el ANOSIM. En este video se muestra ejemplo de nMDS y PCA: ua-cam.com/video/foXTXSTt114/v-deo.html
Que excelente video y explicación. Miles de gracias! ✅❤❤❤
Hola Jeff, gracias por tu video. Una pregunta, cual sería la diferencia de usar una matriz rectangular con abundancias a usar una con registro de presencia-ausencia? Muchas gracias
Se puede usar ambas, pero la de abundancias hay más indices de similitud o disimiltud que se pueden aplicar (Bray-Curtis, Morisita, diferentes transformaciones con distancia euclidiana). Para la matriz de presencia ausencia solo algunos indices de similitud como Jaccard, Sorensen (Bray-Curtis) son aplicables. La matriz de abundancias te habla de la composición o estructura de los ensamblages (similitud de las poblaciones de cada especie entre las comunidades comparadas o sitios comparados), la matriz de ausencia-presencia de cómo ocurre la similitud en la riqueza de especies (cómo se parecen las listas de especies entre los sitios comparadas)
Gracias
por fin entendí esto. gracias
Muchas gracias, me ha ayudado muchísimo!
Hola, muy interesante sus explicaciones. Podría explicar el análisis multivariado GLM del paquete MVABUND, he visto que se esta utilizando últimamente como análisis complementario a los RDA. Saludos.
Es un vanello humano dejado en el agua por mucho tiempo