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पारिस्थितिकी विकास

बीटा विविधता कैलकुलेटर (Jaccard / ब्रे-कर्टिस): नमूनों की तुलना करें

Jaccard या ब्रे-कर्टिस से नमूनों की दूरी मैट्रिक्स बनाएं। OTU/ASV तालिका चिपकाएँ या CSV आयात करें। फिर हीटमैप और PCoA (2D) में परिणाम देखें。

सभी गणनाएँ आपके ब्राउज़र में चलती हैं; डेटा नहीं भेजा गया है.

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कैसे उपयोग करें (3 चरण)

  1. एक उदाहरण चुनें, या एक OTU/ASV तालिका चिपकाएँ (या एक CSV/TSV फ़ाइल आयात करें)।
  2. एक मीट्रिक (Jaccard / ब्रे-कर्टिस) और प्रीप्रोसेसिंग चुनें।
  3. दूरी मैट्रिक्स, हीटमैप और पीसीओए की समीक्षा करें (यदि आवश्यक हो तो CSV/PNG निर्यात करें)।

बीटा विविधता अन्वेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उपयोगी है。 सांख्यिकीय निष्कर्षों के लिए परीक्षण या मॉडलिंग अलग से करें。

इनपुट

मीट्रिक और प्रीप्रोसेसिंग

यदि नमूना गहराई भिन्न है, तो "सापेक्ष बहुतायत" का प्रयास करें।

नमूना समूह (वैकल्पिक: पीसीओए में रंग बिंदु)

दो कॉलम: नमूना, समूह (हेडर वैकल्पिक है)।

परिणाम

यह उपकरण अन्वेषण और सीखने के लिए है। यह सांख्यिकीय महत्व का दावा नहीं करता है.

साझा करें और निर्यात करें

शेयर URL केवल सेटिंग्स को पुनर्स्थापित करता है (इनपुट डेटा शामिल नहीं है)। इनपुट भी सहेजने के लिए, JSON निर्यात का उपयोग करें।

दूरी मैट्रिक्स

हीटमैप

पीसीओए (2डी)

Jaccard बनाम ब्रे-कर्टिस

ब्रे-कर्टिस लाइब्रेरी आकार (नमूना गहराई) से प्रभावित हो सकता है। यदि आवश्यक हो, तो गिनती और सापेक्ष बहुतायत दोनों की तुलना करें।

समीकरण (संदर्भ)
  • Jaccard दूरी: d = 1 - |A∩B| / |A∪B|
  • ब्रे-कर्टिस असमानता: d = Σ|xᵢ - yᵢ| / Σ(xᵢ + yᵢ)

यहां, ए और बी देखी गई विशेषताओं के सेट हैं, और xᵢ/yᵢ फीचर मान हैं। अक्ष दिशाएँ मनमानी हैं। इसलिए PCoA प्लॉट को पलटने से अर्थ नहीं बदलता है。

सामान्य प्रश्न

बीटा विविधता क्या है?

यह बताने का एक तरीका कि दूरी (असमानता) के रूप में नमूने एक दूसरे से कितने भिन्न हैं। छोटे का अर्थ है अधिक समान; बड़ा मतलब अधिक भिन्न.

Jaccard और ब्रे-कर्टिस के बीच क्या अंतर है?

Jaccard केवल उपस्थिति/अनुपस्थिति की तुलना करता है। ब्रे-कर्टिस बहुतायत (गणना या सापेक्ष बहुतायत) का भी उपयोग करता है।

पीसीओए क्या है?

एक विधि जो दूरी मैट्रिक्स (प्रमुख समन्वय विश्लेषण) के आधार पर नमूनों को 2डी में रखती है। अक्ष दिशा मनमानी है, इसलिए पलटने से अर्थ नहीं बदलता है।

क्या मैं अकेले इस परिणाम से सांख्यिकीय महत्व का दावा कर सकता हूँ?

नहीं। बीटा विविधता अन्वेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उपयोगी है। सांख्यिकीय परीक्षण के लिए अतिरिक्त विश्लेषण चाहिए।

टिप्पणियाँ

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