CoordenadasPrincipais: Estudo de coordenadas principais

Description

Esta funcao possibilita o estudo dos coordenadas principais.

Usage

CoordenadasPrincipais(Dist, layout = 1,
main = NULL, NomeTrat = NULL, xlab = "PCoA 1", ylab ="PCoA 2",
ColVars = c(1, 2), CR = TRUE, Perc = 0.01, plot = TRUE)

Value

Esta funcao retorna informacoes importantes para o estudo de coordenadas principais.

Arguments

Dist: Matriz com as medidas de dissimilaridade.
layout: Deve ser um numero variando de 1 a 8. Para cada numero teremos um layout diferente.
main: Titulo do grafico.
NomeTrat: Nome dos tratamentos.
xlab: Nome do eixo x no grafico.
ylab: Nome do eixo y no grafico.
ColVars: Numero dos eixos que se pretende apresentar no grafico. O padrao e `c(1,2)`.
CR: Valor logico (TRUE ou FALSE) indicando se aparecera no grafico a contriuicao relativa de cada eixo.
Perc: Valor entre 0 e 1 indicando o recuo dos eixos.
plot: Valor logico.Se for TRUE o grafico sera apresentado.

References

PlayList "Curso de Analise Multivariada": https://www.youtube.com/playlist?list=PLvth1ZcREyK72M3lFl7kBaHiVh5W53mlR

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FERREIRA, D.F. Estatistica Multivariada. (2018) 3ed. UFLA. 624p. (ISBN 13:978 8581270630)

Paradis, E.; Schliep, K. ape 5.0: an environment for modern phylogenetics and evolutionary analyses in R. (2019) Bioinformatics. 526-528.

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Lingoes, J. C. (1971) Some boundary conditions for a monotone analysis of symmetric matrices. Psychometrika, 36, 195–203.

Examples

Run this code

#Exemplo com dados Quantitativos
data("Dados.MED")
Dist=Distancia(Dados.MED,Metodo=5)
CoordenadasPrincipais(Dist)
#Compare os resultados com os componentes principais
ComponentesPrincipais(Dados.MED,padronizar = TRUE)

#Exemplo com dados Qualitativos

data=data("Dados.CAT")
Dist=Distancia(Dados.CAT,Metodo=10)
CoordenadasPrincipais(Dist)