使用纬度和经度作为解释变量的变分划分答案

【问题标题】：Variation partitioning using latitude and longitude as explanatory variables使用纬度和经度作为解释变量的变分划分
【发布时间】：2023-03-18 16:20:01
【问题描述】：

我正在使用 vegan 包中的 varpart 函数。这是我的脚本： CR_all.fun_var_part <- varpart(all_fungi, ~ age, ~ lat +long, data = Cr_var) CR_all.fun_var_part plot(CR_all.fun_var_part, digits=2)

我的响应变量，所有真菌，是我用 hellinger 方法转换的丰度矩阵。年龄（X1）代表我用比例函数缩放的森林的不同年龄。如果我想将我的 GPS 坐标用作 X2，我应该如何对待它们？我应该转换它们吗？ varpart 函数的脚本应该如何？我希望我的问题不是太含糊，我感谢大家的帮助。

【问题讨论】：

标签： r vegan

【解决方案1】：

拥有~ lat + long 与拟合线性趋势面相同。它只考虑线性的地理趋势。如果您只对线性趋势感兴趣，这是可以的。如果您认为需要更复杂的趋势，那么您需要更复杂的模型：坐标上的多项式、坐标上的样条曲线或（像许多人一样）PCNM 变量。坐标变换会改变相对于原始坐标绘制的响应形状，但很难说如何变换。

可以使用base 函数poly(lon, 2) 找到多项式（对于二次多项式）。 PCNM（邻域矩阵的主坐标）可以在许多包中找到，包括 vegan (pcnm)。

这个答案只涉及如何做到这一点。我不想认可任何这些做法。

【讨论】：

对不起，我认为转换是模糊的，我的意思是我是否应该缩放和居中它们。非常感谢您的回答！
一般来说，你应该居中，但你不应该缩放。居中（通常）使结果更稳定，但不影响结果。缩放会改变地球的形状，而您不想这样做。