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我正在尝试使用 vegan 包的 specaccum 函数中的稀疏方法使用代码为两种不同的栖息地类型生成稀有物种积累曲线：

该函数适用于一个数据集，但不适用于产生此错误的另一个数据集：

但是，数据的布局与其他数据集完全相同，当我调查数据框时，它说该物种的所有数据都是整数形式。

这是数据框的一小部分：

地点是栖息地内的采样点，字母表示物种。我不确定为什么它适用于一组数据，而当它们都像这样布置时，另一组却不行。有人可以帮我理解吗？

谢谢

我正在尝试通过以下函数在数据集上通过 vegan 包应用 NMDS：

然而，尽管这个双标图是在轴 2 和 3 上构建的，但 ordiellipse 函数会编写用于标识轴 1 和 2 双标图上的集群的椭圆。谁能解释我为什么会发生这种情况以及我如何在轴 2 和 3 双图上绘制正确的椭圆？

我想在 R 中绘制一些物种积累曲线，这些曲线可以以灰度格式相互叠加，同时易于解释。这是我想要输出的绘图类型的链接，多边形具有不同类型的灰色和一定程度的透明度，线条具有不同的lty值。一些示例数据：

这是迄今为止我所获得的plot（不是很好的示例数据，但基本原理是正确的）：

当我尝试改变lty时，它说：

多边形中的错误（c（xaxvar，rev（xaxvar）），c（x$richness - ci * x$sd，rev（x$richness +）：由多个实际参数匹配的形式参数“lty”。

我不知道如何克服这一点。任何帮助将不胜感激。

在与我的 Hellinger 转换数据（26 个样本，3000 多个物种/OTU）产生了 Bray-Curtis 差异后，我继续构建 MDS 图。我得到了以下指标：

但是，相应的 Shepard 绘图如下所示：

其中，尽管获得良好拟合似乎 BC 差异没有足够的分辨率来区分样本。这是正确的吗？

通过ANOSIM对其进行测试，我得到了以下信息，

ADONIS 也这样告诉我：

也就是说，样本之间的差异是显着的，但 MDS 排序似乎有些误导。

如果需要，我如何测试 MDS 的另一个方面或更改有关此分析的任何内容？

先感谢您！

安德烈

我还是 R 的新手，正在尝试学习如何使用库 vegan，我可以使用普通的绘图功能轻松地在 R 中绘图。当我想在 ggplot 中绘制数据时，就会出现问题。我知道我必须从我创建的列表中提取正确的数据，但是哪些以及如何？我一直在练习的数据集可以在这里下载https://drive.google.com/file/d/0B1PQGov60aoudVR3dVZBX1VKaHc/view?usp=sharing 我用来转换数据的代码是这样的：

这给了我一个列表，我可以使用基本的“plot”和“biplot”函数绘制，但我不知道如何在 ggplot 中绘制 PCA 和 biplot。我还想按组为数据点着色，例如性别。任何帮助都会很棒。

你好 StackOverflow 社区，

5 周前，我学会了写和读 R，它让我变得更快乐 :) Stack Overflow 帮助了我一百次甚至更多！一段时间以来，我一直在与素食主义者作斗争。到目前为止，我已经成功地制作了漂亮的 nMDS 图。对我来说下一步是 DCA，但在这里我遇到了麻烦......

让我解释一下：我有一个丰富的数据集，其中列是不同的物种（N = 120），行是横断面（460）。删除带样带代码的第 1 列。丰度在 N 中（不是相对的或转换的）。大多数物种是稀有到非常稀有的，有几个物种的丰度非常高（10000-30000）。总共 N 个人约为 100000。

当我运行 decorana 函数时，它会返回此信息。

然而，特征值非常小……只有 1 个物种的 DCA1 值为 2，其余的都是 -1.4E-4 等等……这个高 DCA1 点有 1 个个体……但这不是唯一的只有1个个体的物种..

我还不能在 StackOverflow 上绘制图片，但想法是 Y 轴上有分布，但 X 值没有。导致情节中有一条线。

我想一切都运行正常，没有返回任何错误。我只是想知道这个集群的原因是什么......有人有任何线索吗？这背后有生态理念吗？？

任何帮助表示赞赏:) 爱 Erik

我正在对物种丰度表执行 CAP 分析（素食主义者，R），其中有 2 个解释因素（Location 和 Complexity_Watson）和一个解释连续变量（Depth..m.）。下面你会发现我的一些代码：

但是，summary(species.cap)将位置和复杂性作为约束（连续）变量和约束因素产生。

我怎样才能确保它只将它们作为因素输入？（我尝试添加factor()，但产生了相同的结果）。

当我想绘制环境变量时，它会为位置和复杂性创建箭头和质心，而我只想要质心（和深度箭头）。

有人可以帮我吗？

我一直在使用以下代码来确定多样性（使用 vegan 包），并且进展顺利。为了使用 vegan 计算多样性，您必须创建一个仅按物种进行站点的数据框。然后您计算多样性，然后使用 dplyr 的 mutate 能够为您的原始数据框创建一个新列，即您的多样性指标。

我的问题是我尝试使用汇总数据集再次进行此分析，当我尝试进行变异时，会弹出一个错误：

错误：无法在变异中复制大小向量

当我查看 H.protists 和 H.protists.sum 之间的差异时，我发现 H. protists 是一个命名的 num 值，而 H.protists.sum 只是一个 num 值。这是每个标题：

我认为这是我收到错误消息的原因，但我不知道如何解决它。帮助？

我使用了betadisper()vegan 包中的函数来生成多元分散体并将这些数据绘制在 PCoA 中。在这个例子中，我将研究一个单一物种的性别差异。

加载原始数据。出于我们的目的，这在这里可以是任何东西。我使用的数据并不特殊。它的特征测量来自生物声学数据集。我正在经历我的过程：

基于之前的研究，我们使用无监督的随机森林来确定我们原始特征测量中的相似性：

然后使用邻近矩阵生成索引：

使用 vegan 包在结果索引上运行置换 MANOVA。对 pMANOVA 的使用进行了充分研究，并且对于我的目的来说是正确的测试：

my_original_data 具有定性因素、性别、年龄和变体。我本可以提取它们，但将它们保留在原始数据集中似乎更干净。

在运行了一些同质性测试之后，我想绘制多元分散。为此，我一直在使用 betadisper 函数：

这描绘了这种美丽：

如何将质心标记为男性和女性？我还想为 Variant 类别运行此图，但它有五个因素而不是两个因素，这确实值得标记。

我见过这种boxplot()变体，但我喜欢 PCoA 也显示集群。

我正在尝试计算站点列表的物种丰富度和 chao。但是我不断收到此错误消息：

我不完全确定错误消息试图暗示什么。Specpool 在尝试查找某个国家/地区的值（例如）时使用相同的数据集，而不是在我使用站点类别时。

如果需要，我可以提供数据集。

有人有什么想法吗？