Question

我正在尝试做一些与旧帖子类似的事情：plotting - original post

对于我的分析，我感兴趣的是不同的哺乳动物宿主是否有不同的跳蚤社区。我链接到的原始帖子有两个不同的省略号解决方案。我的问题是，当我同时运行第一个解决方案，然后是一般解决方案时，我看到的情节大不相同，而我认为它们应该非常相似。以下是我的代码。

我的问题是：我做错了什么或者哪些代码生成了正确的数字？或者是否有一个更好的新代码，我应该使用它来显示宿主物种在跳蚤社区中的差异？

谢谢，阿曼达

链接到ARG_comm数据链接到ARG_env数据

library(vegan)
library(BiodiversityR)
library(MASS)

comm_mat <- read.csv("d:/fleaID/ARG_comm.csv",header=TRUE)
env <- read.csv("d:/fleaID/ARG_env.csv",header=TRUE)

library(ggplot2)
sol <-metaMDS(comm_mat)
MyMeta=env

#originalresponse
NMDS = data.frame(MDS1 = sol$points[,1],     MDS2=sol$points[,2],group=MyMeta$host)
NMDS.mean=aggregate(NMDS[,1:2],list(group=NMDS$group),mean)

veganCovEllipse<-function (cov, center = c(0, 0), scale = 1, npoints = 100) 
{
  theta <- (0:npoints) * 2 * pi/npoints
  Circle <- cbind(cos(theta), sin(theta))
  t(center + scale * t(Circle %*% chol(cov)))
}

df_ell <- data.frame()
for(g in levels(NMDS$group)){
  df_ell <- rbind(df_ell, cbind(as.data.frame(with(NMDS[NMDS$group==g,],
                                                   veganCovEllipse(cov.wt(cbind(MDS1,MDS2),wt=rep(1/length(MDS1),length(MDS1)))$cov,center=c(mean(MDS1),mean(MDS2)))))
                                ,group=g))
}

ggplot(data = NMDS, aes(MDS1, MDS2)) + geom_point(aes(color = group)) +
  geom_path(data=df_ell, aes(x=MDS1, y=MDS2,colour=group), size=1, linetype=2)+
  annotate("text",x=NMDS.mean$MDS1,y=NMDS.mean$MDS2,label=NMDS.mean$group)

#update - can use se (standard error) or sd (standard dev)
#update
NMDS = data.frame(MDS1 = sol$points[,1], MDS2 =        sol$points[,2],group=MyMeta$host)

plot.new()
ord<-ordiellipse(sol, MyMeta$host, display = "sites", 
             kind = "se", conf = 0.95, label = T)

df_ell <- data.frame()
for(g in levels(NMDS$group)){
  df_ell <- rbind(df_ell, cbind(as.data.frame(with(NMDS[NMDS$group==g,],
                                                   veganCovEllipse(ord[[g]]$cov,ord[[g]]$center,ord[[g]]$scale)))
                            ,group=g))
}

ggplot(data = NMDS, aes(MDS1, MDS2)) + geom_point(aes(color = group)) +
geom_path(data=df_ell, aes(x=NMDS1, y=NMDS2,colour=group), size=1, linetype=2)

Answer 1

第一种和第二种绘图方法有两个主要区别。第一种方法是使用标准偏差计算椭圆路径，不进行缩放。第二种方法是使用标准错误，也是缩放数据。因此，使用第一种方法生成的图也可以通过对ordiellipse函数（kind='sd'，而不是'se'）进行必要的更改，并删除比例（第二种方法）来实现（来自ord[[g]]$scale函数的veganCovEllipse）。我在下面列出了这个，所以你可以亲自看看。

最终，两个情节都是正确的，这取决于你想要展示的内容。只要您指定使用标准误差或偏差，就可以使用任何一种。至于是否扩展，这实际上取决于您的数据。此链接可能会有所帮助：Understanding `scale` in R。

第一种方法：

sol <-metaMDS(comm_mat)
MyMeta=env

#originalresponse
NMDS = data.frame(MDS1 = sol$points[,1],     MDS2=sol$points[,2],group=MyMeta$host)
NMDS.mean=aggregate(NMDS[,1:2],list(group=NMDS$group),mean)

veganCovEllipse<-function (cov, center = c(0, 0), scale = 1, npoints = 100) 
{
  theta <- (0:npoints) * 2 * pi/npoints
  Circle <- cbind(cos(theta), sin(theta))
  t(center + scale * t(Circle %*% chol(cov)))
}

df_ell <- data.frame()
for(g in levels(NMDS$group)){
  df_ell <- rbind(df_ell, cbind(as.data.frame(with(NMDS[NMDS$group==g,],
                                                   veganCovEllipse(cov.wt(cbind(MDS1,MDS2),wt=rep(1/length(MDS1),length(MDS1)))$cov,center=c(mean(MDS1),mean(MDS2)))))
                                ,group=g))
}

ggplot(data = NMDS, aes(MDS1, MDS2)) + geom_point(aes(color = group)) +
  geom_path(data=df_ell, aes(x=MDS1, y=MDS2,colour=group), size=1, linetype=2)+
  annotate("text",x=NMDS.mean$MDS1,y=NMDS.mean$MDS2,label=NMDS.mean$group)

给出：

第二种方法：

plot.new()

ord<-ordiellipse(sol, MyMeta$host, display = "sites", 
                 kind = "sd", conf = .95, label = T)

df_ell <- data.frame()
for(g in levels(NMDS$group)){
  df_ell <- rbind(df_ell, cbind(as.data.frame(with(NMDS[NMDS$group==g,],
            veganCovEllipse(ord[[g]]$cov,ord[[g]]$center)))
            ,group=g))
}

plot2<-ggplot(data = NMDS, aes(MDS1, MDS2)) + geom_point(aes(color = group)) +
  geom_path(data=df_ell, aes(x=NMDS1, y=NMDS2,colour=group), size=1, linetype=2)+
  annotate("text",x=NMDS.mean$MDS1,y=NMDS.mean$MDS2,label=NMDS.mean$group)

plot2

同时给出：

跟进：从vegan包中绘制ordiellipse函数到ggplot2中创建的NMDS图

1 个答案: