Exemplo: dados binários"

In MultivariateAnalysis: Pacote Para Analise Multivariada

knitr::opts_chunk$set(
  collapse = TRUE,
  comment = "#>"
)

Ativando o pacote

Após a instalação do pacote é preciso ativa-lo. Para isso, deve-se utilizar a função library ou require

library(MultivariateAnalysis)

Abrindo o conjunto de dados

Posteriormente, deve-se carregar no R o conjunto de dados a serem analizados. Isso pode ser feito de diferentes formas.

Uma possibilidade é utilizando a função read.table. Neste exemplo vamos trabalhar com o banco de dados do pacote, o qual pode ser carregado com a função data.

Este exemplo trata-se de dados binarios vindo do uso de marcadores moleculares em cinco individuos.

data("Dados.BIN")
Dados.BIN

Obtenção de medidas de dissimilaridade

Muitas são as opções que este pacote oferece de medidas de dissimilaridade. Convidamos os usuários a ler o manual da funcao Distancia (?Distancia).

Para se ter diferentes medidas de dissimilaridade basta colocar o respectivo numero no argumento Metodo dentro da função Distancia:

Dados qualitativos (binários ou multicategóricos)

9 = Frequencia de coincidencia.

10 = Frequencia de discordancia.

11 = indice Inverso de 1+coincidencia = 1/(1+c)

Dados qualitativos binarios

12 = Dissimilaridade de Jacard: 1-a/(a+b+c).

13 = Dissimilaridade de Sorensen Dice: 1-2a/(2a+b+c).

14 = Dissimilaridade de Sokal e Sneath: 1-2(a+d)/(2(a+d)+b+c)

15 = Dissimilaridade de Roger e Tanimoto: 1-(a+d)/(a+2(b+c)+d)

16 = Dissimilaridade de Russel e Rao: 1-a/(a+b+c+d).

17 = Dissimilaridade de Ochiai: 1-a/sqrt((a+b)(a+c)).

18 = Dissimilaridade de Ochiai II: 1-ab/sqrt((a+b)(a+c)(b+d)(c+d)).

19 = Dissimilaridade de Haman: 1-((a+d)-(b+c))/(a+b+c+d).

20 = Dissimilaridade de Yule: 1-(ad-bc)/(ad+bc).

#colocando nome nos individuos
rownames(Dados.BIN)=paste0("Indiv_",1:nrow(Dados.BIN))
Dist=Distancia(Dados.BIN,Metodo = 12)
Dist

Informações importantes podem ser obtidas dessa matriz com a função SummaryDistancia:

resumo=SummaryDistancia(Dist)
resumo

A fim de resumir as informações da matriz de dissimilaridade a fim de melhorar a visualização da dissimilaridade, pode-se fazer um Dendrograma com o auxilio da função Dendrograma. Varios algoritimos podem ser utilizados para a construção deste Dendrograma. Para isso, deve-se indicar no argumento Metodo:

1 = Ligacao simples (Metodo do vizinho mais proximo).

2 = Ligacao completa (Metodo do vizinho distante).

3 = Ligacao media entre grupo (UPGMA).

4 = Metodo de Ward.

5 = Metodo de ward (d2).

6= Metodo da mediana (WPGMC).

7= Metodo do centroide (UPGMC).

8 = Metodo mcquitty (WPGMA).

Dendrograma(Dist,Metodo=3)

Adcionalmente, pode-se fazer o agrupamento Tocher com o auxilio da função Tocher:

Tocher(Dist)

Outra possibilidade é o estudo da dispersão da matriz de dissimilaridade pelas técnica de coordenadas principais:

CoordenadasPrincipais(Dist)

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