| Distancia | R Documentation |
Esta funcao retorna a distancia de dissimilaridade.
Distancia(Dados,Metodo,Cov=NULL)
Dados |
Matriz contendo os dados para calculo das distancias. Nas linhas devem estar os tratamentos, e nas colunas as variaveis respostas. Neste arquivo nao deve ter a identificacao dos tratamentos. |
Metodo |
Valor numerico indicando o metodo a ser utilizado:
|
Cov |
matriz quadrada e simetrica contendo as variancias e covariancias (residuais) entre as caracteristicas. Necessaria apenas para calculo da distancia de Mahalanobis. |
Um problema do indice de Gower (Metodo = 21) e que quando as variaveis binarias (0 ou 1) indicam a presença ou ausencia de bandas a informação 0-0 (ausencia de bandas em ambos os individuos) indica que os dois individuos sao iguais, o que nao e verdade necessariamente. Caso queira desconsiderar essas informações (0-0) no computo da dissimilaridade, pode-se usar o "indice de Gower 2" (Metodo =22)).
A funcao retorna a distancia estimada entre os tratamentos.
PlayList "Curso de Analise Multivariada": https://www.youtube.com/playlist?list=PLvth1ZcREyK72M3lFl7kBaHiVh5W53mlR
CRUZ, C.D. and CARNEIRO, P.C.S. Modelos biometricos aplicados ao melhoramento genetico. 3nd Edition. Vicosa, UFV, v.2, 2014. 668p. (ISBN: 8572691510)
FERREIRA, D.F. Estatistica Multivariada. (2018) 3ed. UFLA. 624p. (ISBN 13:978 8581270630)
HAIR, J.F. Multivariate Data Analysis. (2016) 6ed. Pearson Prentice HalL. (ISBN 13:978 0138132637)
/code/linkdist/
data(Dados.MED) ##########> Dados quantitativos #1 = Distancia euclidiana. Distancia(Dados.MED,1) #2 = Distancia euclidiana media. Distancia(Dados.MED,2) #3 = Quadrado da distancia euclidiana media. Distancia(Dados.MED,3) #4 = Distancia euclidiana padronizada. Distancia(Dados.MED,4) #5 = Distancia euclidiana padronizada media. Distancia(Dados.MED,5) #6 = Quadrado da distancia euclidiana padronizada media (Dados Quantitativos)". Distancia(Dados.MED,6) #7 = Distancia de Mahalanobis. data(Dados.DBC) m=MANOVA(Dados.DBC,2) Med=apply(Dados.DBC[, -c(1:2)],2,function(x) tapply(x,as.factor(Dados.DBC[,1]),mean)) CRE=m$CovarianciaResidual Distancia(Med,7,CRE) #8 = Distancia de Cole Rodgers. Distancia(Dados.MED,8) ######################>Dados qualitativos: binarios ou multicategoricos #9 = Frequencia de coincidencia. data(Dados.CAT) Distancia(Dados.CAT,9) #10 = Frequencia de discordancia. Distancia(Dados.CAT,10) data(Dados.BIN) Distancia(Dados.BIN,10) #11 = indice Inverso de 1+coincidencia > 1/(1+c) Distancia(Dados.CAT,11) ##############################>Dados qualitativos binarios data(Dados.BIN) #12 = Dissimilaridade de Jacard. Distancia(Dados.BIN,12) #13 = Dissimilaridade de Sorensen Dice. Distancia(Dados.BIN,13) # 14 = Dissimilaridade de Sokal e Sneath: 1-2(a+d)/(2(a+d)+b+c) Distancia(Dados.BIN,14) #15 = Dissimilaridade de Roger e Tanimoto: 1-(a+d)/(a+2(b+c)+d) Distancia(Dados.BIN,15) #16 = Dissimilaridade de Russel e Rao: 1-a/(a+b+c+d). Distancia(Dados.BIN,16) #17 = Dissimilaridade de Ochiai: 1-a/sqrt((a+b)(a+c)). Distancia(Dados.BIN,17) #18 = Dissimilaridade de Ochiai II: 1-ab/sqrt((a+b)(a+c)(b+d)(c+d)). Distancia(Dados.BIN,18) #19 = Dissimilaridade de Haman: 1-((a+d)-(b+c))/(a+b+c+d). Distancia(Dados.BIN,19) #20 = Dissimilaridade de Yule: 1-(ad-bc)/(ad+bc). Distancia(Dados.BIN,20) #' ##################>Dados mistos (quantitativos, binarios e multicategoricos) data(Dados.Misto) Distancia(Dados.Misto,21)