[R-br] Euclidiana para dados binarios (Marcelo Laia)

[Marcos Vital]

Olá, Marcelo

Bom, vamos por partes. Como você está usando o vegan e mencionou Jaccard,
chuto que você esteja usando dados de comunidades biológicas (tipo
presença/ausência de espécies). É isto mesmo?

Se for este o caso, eu diria que realmente usar distância euclidiana é bem
suspeito. A razão principal são os chamados "duplos zeros". O que rola é
que a distância euclidiana, por sua natureza geométrica, considera que
valores zeros compartilhados tornam dois objetos mais próximos. O problema
é que um zero em uma matriz de composição de espécies pode significar
simplesmente que a espécie não foi coletada, e as ausências em comum,
então, não significam maior similaridade entre as comunidades. Daí usar o
Jaccard, que não considera as ausências em comum na sua fórmula. Você pode
dar uma espiada no livro do Legendre (o Numerical Ecology) sobre os duplos
zeros para convencer o seu colega. Isto se o seu caso se encaixar neste
contexto, claro.

Agora, sobre os valores, eles não precisam ficar entre zero e um. Imagine
calcular a distância euclidiana em apenas duas dimensões (ou seja, usando
apenas duas variáveis; ou duas espécies, se fosse o caso). Nesta situação,
a distância entre os dois pontos pode ser achada na mão, pelo bom e velho
teorema de pitágoras. Basta somar o quadrado das duas distâncias (uma para
cada variável) e depois tirar a raiz disso, e temos a distância. Veja, por
exemplo, o código bem simples a seguir:


#######################
#Início do código######
#######################
dados<-structure(list(V1 = 0:1, V2 = c(1L, 0L)), .Names = c("V1", "V2"
), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))

dados

library(vegan)

matriz<-vegdist(dados, method="euclid")

matriz


#Note que isto dá no mesmo que:
sqrt((1^2)+(1^2))


####################
#Fim do código######
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Abraços

Marcos

-- 
Marcos Vinícius Carneiro Vital
Universidade Federal de Alagoas
Instituto de Ciências Biológicas e da Saúde
Setor de Biodiversidade e Ecologia
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