H0和FM指数下的贝克伽玛分布（dextextend）

Question

我对dendextend软件包中的贝克的Gamma和FM指数有疑问。

1. 在H0下对贝克的伽马分布的解释是什么？即您何时拒绝原假设？
2. cor_FM_index和FM_index有什么区别？期望值和方差似乎保持不变，但指标值却没有。
3. Bk图显示了不同k值下的FM指数。从这样的情节可以得出什么结论？

Answer 1

1. H0是两个项目在一个窝中的“高”合并与另一个窝中的值之间没有关联。如果两个凹点相等，那么对于每两片叶子，您将要看的是，它们合并的分支的高度将是相同的，因此，其面包师的伽玛值（所有此类对的相关性）将为1。如果两棵树完全相同不相似，则它们之间的相关性接近于0。两者之间的显着性意味着存在某种类型的相似性。通常，更多的两片叶子在一个凹穴中是“闭合”的，因此它们在另一凹腔中也是闭合的。与任何相关性一样，临界情况下的确切含义不能仅通过cor值来推断。

2. cor_FM_index使用FM_index，但是以“正确”的方式使用。查看cor_FM_index的代码以了解操作方法。

3. 它可以显示两棵树彼此相似的切割级别。例如，如果您有两棵树（t1和t2），每棵树都有两个包含完全相同项的子族，那么它们的Bk（k = 2）将为1。但是，当您用k = 3，它们的子树将不再包含与t1和t2完全相同的项。因此，它是在不同级别砍伐树木时树木相似度的度量。如果树是相同的，则应该一直是Bk = 1。如果它们在某些高度上相似，则这些Bk值将很重要。

我希望这会有所帮助，谢谢您的提问。