Каковы основные методы многомерного анализа данных в синэкологических исследованиях?

Некоторые методы многомерного анализа данных, которые используются в синэкологических исследованиях:

• Анализ главных компонент (PCA). rep.vsu.by www.researchgate.net Основан на анализе одной матрицы данных, в большинстве случаев — матрицы видов и их обилий в различных биотопах. rep.vsu.by www.researchgate.net
• Анализ соответствий (CA). rep.vsu.by www.researchgate.net Используется для сравнительной оценки значимости отдельных видов. envjournal.ru
• Анализ соответствия с удалённым трендом (DCA). rep.vsu.by www.researchgate.net
• Анализ главных координат (PCoA) или метод метрического многомерного шкалирования. rep.vsu.by www.researchgate.net
• Неметрическое многомерное шкалирование (NMDS). rep.vsu.by www.researchgate.net
• Канонический анализ соответствий (CCA). rep.vsu.by www.researchgate.net Отличается использованием двух матриц данных: матрицы видов и матрицы, включающей измеренные переменные среды. rep.vsu.by www.researchgate.net
• Анализ избыточности (RDA). rep.vsu.by www.researchgate.net Формирует модель зависимости многомерного отклика от набора количественных независимых переменных. envjournal.ru
• Прокрустов анализ (PCIA). envjournal.ru Используется для выявления изменений видового состава изучаемого региона до и после некоторого события, например антропогенного воздействия. envjournal.ru
• Двухблочный алгоритм частных наименьших квадратов (2B-PLS) и анализ совместной инерции (CIA). envjournal.ru Позволяют установить, какие виды из разных комплексов наблюдений в наибольшей мере ассоциированы друг с другом. envjournal.ru