SEAb 显示 SEA 和 SEAc 的结果相互矛盾答案

【问题标题】：SEAb shows conflicting results from SEA and SEAcSEAb 显示 SEA 和 SEAc 的结果相互矛盾
【发布时间】：2016-02-18 21:22:41
【问题描述】：

所以我用SIBER来比较4个物种的同位素生态位区域，想比较物种1和2、3和4。在我的同位素生态位图中，物种1和2的区域大致相同，而 3 在面积上明显小于 4。 SEA 和 SEAc 也反映了图表大小的差异：

    SEA      SEAc       TA
[1,] 0.7205109 0.7655428 2.261943
[2,] 0.7808720 0.7886034 4.290660
[3,] 0.5554933 0.5902116 1.451594
[4,] 0.8698215 0.8785197 6.516434

但是，当我计算贝叶斯标准椭圆面积时，物种1的椭圆大于2，物种3和4的大小大致相同：

summary(SEA.B[,1])
Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
0.4872  0.9157  1.0660  1.1060  1.2540  2.5790
summary(SEA.B[,2])
Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
0.5888  0.7875  0.8404  0.8460  0.8985  1.2260
summary(SEA.B[,3])
Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
0.4441  0.7835  0.9126  0.9444  1.0680  2.3930
summary(SEA.B[,4])
Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
0.6528  0.8674  0.9272  0.9328  0.9922  1.4400

> Pg1.lt.g2 <- sum( SEA.B[,1] < SEA.B[,2] ) / nrow(SEA.B)
> Pg1.lt.g2
[1] 0.1692
> Pg3.lt.g4 <- sum( SEA.B[,3] < SEA.B[,4] ) / nrow(SEA.B)
> Pg3.lt.g4
[1] 0.5244

这根本不是我所期望的。但是，我的物种 1 和 3 的样本量（每个 n = 18）比 2 和 4（n = 104）小得多，我想知道这是否会增加不确定性导致更大的估计？
数据通过了 mshapirotest 并满足多元正态性假设。在那种情况下，由于样本量和不确定性的差异，比较物种 1 和 2（以及 3 和 4）之间的面积会是徒劳的吗？

是否可以使用 SEAc 代替 SEA 来比较椭圆大小的差异？

任何见解将不胜感激！！！

【问题讨论】：

是否可以使用 SEAc 代替 SEA 来计算贝叶斯标准椭圆面积以校正小样本量？

标签： r function bayesian ellipse jquery-isotope

【解决方案1】：

标准椭圆面积 (SEA) 和凸包面积 (TA) 的测量值受样本大小的影响很大，并且高估了小样本的面积。这个问题正是椭圆面积的贝叶斯计算试图纠正的问题。请查看下面链接的论文以获得进一步的说明！

Jackson, A. L., Inger, R., Parnell, A. C. and Bearhop, S. (2011), Comparing >>isotopic niche widths among and within communities: SIBER – Stable Isotope >Bayesian Ellipses in R. Journal of Animal Ecology, 80: 595–602. doi: 10.1111/j.1365-2656.2011.01806.x

【讨论】：