O Índice de Jaccard é uma medida da similaridade entre dois conjuntos. Por exemplo, se tivermos dois conjuntos A e B, com os seguintes elementos A = {BB; BC; DD; DI; EF} e B = {BB; BD; DD; DF; EF}, podemos calcular o Índice de Jaccard pela intersecção entre esses dois conjuntos divido pela união deles.
O índice de similaridade, também chamado de coeficiente de similaridade, pode ser entendido como uma medida que busca apresentar de maneira objetiva o nível de semelhança entre duas ou mais comunidades.
O índice de Bray-Curtis pode ser expresso como uma proporção de similaridade ou dissimilaridade (distância) na abundância das espécies. Em qualquer um dos casos seus valores vão de um máximo de um ao mínimo de zero. Essa padronização no intervalo entre um e zero facilita a interpretação e comparação.
2a S1 =- -- e de Sorensen S2 = – a + b + c 2a + b + c onde a é o número de espécies comuns às duas amostras, b e c sendo o número de espécies ocorrendo em uma ou outra amostra (alternâncias). Esses índices variam entre 0 (nenhuma similaridade entre as duas amostras) e 1 (similaridade completa).
O ındice de similaridade Jaccard indica a semelhança entre duas comunidades, comparando o n´umero de espécies entre as áreas utilizadas em seu cálculo e os n ´umeros de espécies exclusivas para cada área e o n ´umero de espécies comuns entre elas. com coeficiente de dissimilaridade d = (b + c)/(a + b + c).
Quando as comunidades locais são completamente diferentes, ou seja, apresentam diferenciação máxima, a diversidade gama é igual à multiplicação da diversidade alfa pelo número de áreas (N). Então, a diversidade beta é igual a N.
O coeficiente de correlação linear de Pearson entre os elementos da matriz de dissimilaridade (matriz de distâncias entre as cultivares, obtida a partir dos dados originais) e os elementos da matriz cofenética (matriz de distâncias entre as cultivares, obtida a partir do dendrograma) é denominado coeficiente de ...
Análise de Cluster é uma técnica estatística que pode ser utilizada para agrupamento de clientes a partir de suas atitudes. ... Assim, é essencial que um estudo estatístico entenda teoricamente quais são as variáveis atitudinais envolvidas no fenômeno que está sendo estudado.
Podemos calcular a distância entre dois pontos e , representados em um espaço euclidiano n-dimensional, utilizando a seguinte fórmula: d=√∑ni=1(ai−bi)2.
A fórmula para esse índice é: β-1= [(S/αmedio)-1]/[N-1] x 100, no qual, S é diversidade regional ou riqueza total (número de espécies do grupo de lagos de cada período), αmédio é diversidade alfa média (número médio de espécies) para o grupo de lagos de cada período, N é número de lagos do período.
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