modélisation de la distribution spatiale du niébé

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modélisation de la distribution spatiale du niébé

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Bonsoir chers, j'aimerai modéliser la distribution spatiale de la niche écologique du niébé , je dispose d'un jeu de données (variables environnementales et bioclimatiques) et des données de présence des variétés du niébé.J'ai voulu utilisé le logiciel Maxent pour le faire; mais j'ai compris à travers la littérature que le logiciel R est de nos jours largement utilisé. C'est dans cette optique que j'aimerai m'y plancher là dessus. Au fait, j'ai besoin de l'aide pour comprendre les procédures pour faire cette modélisation à l'aide de R.   1. J'aimerai faire Un test de normalité de Shapiro-Wilks, dont l’hypothèse nulle consiste à affirmer que les données suivent une distribution normale et où l'hypothèse alternative implique une distribution asymétrique ou anormale, permet de conclure que les observations sont de distribution très asymétrique. 2. J'aimerai faire une transformation logarithmique des données réponses est donc effectuée afin de réduire l’asymétrie des données et, ainsi, d’améliorer la puissance des tests statistiques.
3. J'aimerai faire une analyse de redondance canonique  sur l’ensemble des tableaux de données .4.J'aimerai faire  une sélection progressive bidirectionnelle  afin  de choir les variables pertinentes en fonction du critère d’information d’Akaike, ou AIC et de la représentativité (p-value) .5. J'aimerai faire  une sélection progressive par ajout, en fonction du R-carré ajusté,  afin de comparer le résultat de la sélection
6. En fin les procédure à suivre pour modéliser la distribution des variétés.
merci cordialement.
SADDA Abou-Soufianou -------------------------------------- DoctorantUniversité Dan Dicko Dankoulodo de Maradi,120 avenue Maman Koraou,ADS, MaradiBP 465 Maradi/Niger E-mail: [hidden email] : (+227)96269987
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Re: modélisation de la distribution spatiale du niébé

Bede-Fazekas Ákos
Cher Sadda,

vous avez écrit que "J'ai voulu utilisé le logiciel Maxent pour le
faire; mais j'ai compris à travers la littérature que le logiciel R est
de nos jours largement utilisé.", mais vous pouvez utiliser MaxEnt via
le logiciel R:
install.packages("dismo")
library(dismo)
m <- maxent(x = tableau_des_prédicteurs_environnementaux, p =
points_de_présence)

Vous devez d'abord télécharger le programme à partir d'ici:
http://biodiversityinformatics.amnh.org/open_source/maxent/

J'espère que cela t'aides,
Ákos Bede-Fazekas
Académie hongroise des sciences


2017.04.28. 15:38 keltezéssel, Soufianou Abou via R-sig-Geo írta:

> Bonsoir chers, j'aimerai modéliser la distribution spatiale de la niche écologique du niébé , je dispose d'un jeu de données (variables environnementales et bioclimatiques) et des données de présence des variétés du niébé.J'ai voulu utilisé le logiciel Maxent pour le faire; mais j'ai compris à travers la littérature que le logiciel R est de nos jours largement utilisé. C'est dans cette optique que j'aimerai m'y plancher là dessus. Au fait, j'ai besoin de l'aide pour comprendre les procédures pour faire cette modélisation à l'aide de R.   1. J'aimerai faire Un test de normalité de Shapiro-Wilks, dont l’hypothèse nulle consiste à affirmer que les données suivent une distribution normale et où l'hypothèse alternative implique une distribution asymétrique ou anormale, permet de conclure que les observations sont de distribution très asymétrique. 2. J'aimerai faire une transformation logarithmique des données réponses est donc effectuée afin de réduire l’asymétrie des données et, ainsi, d’améliorer la puissance des tests statistiques.
> 3. J'aimerai faire une analyse de redondance canonique  sur l’ensemble des tableaux de données .4.J'aimerai faire  une sélection progressive bidirectionnelle  afin  de choir les variables pertinentes en fonction du critère d’information d’Akaike, ou AIC et de la représentativité (p-value) .5. J'aimerai faire  une sélection progressive par ajout, en fonction du R-carré ajusté,  afin de comparer le résultat de la sélection
> 6. En fin les procédure à suivre pour modéliser la distribution des variétés.
> merci cordialement.
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