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我正在尝试获取由来自多个组合的样本组成的群落丰度矩阵的多样性指数/估计量和相异性度量。具体来说，我正在运行 Anne Chao 的功能:SimilarityMult (估计 N 个社区之间的各种相似性指数)。包括丰富度和基于丰度的 N 社区相似度指数”--Anne Chao 的 SpadeR 包。
我使用包:
library(devtools)
install_github('AnneChao/SpadeR')
library(SpadeR)
library(vegan)
SimilarityMult(bugs,"abundance",q=1,nboot=200,"relative")
ERROR CODE "Error in rmultinom(nboot, sum(X2), p[, 2]) : NA inprobability vector"
SimilarityMult(bugs,"abundance",q=2,nboot=200,"relative")
ERROR CODE "Error in rmultinom(1, ni[k], p[, k]) : NA in probabilityvector"
dput(bugs[1:20,c(1:25)])
bugs <- structure(list(V1 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
0L, 0L, 0L, 8L, 0L, 0L, 12L, 0L, 0L, 0L), V2 = c(0L, 0L, 0L,
7L, 0L, 1L, 0L, 5L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 235L, 0L, 0L, 453L, 8L,
0L, 0L), V3 = c(0L, 0L, 0L, 13L, 0L, 0L, 0L, 2L, 2L, 0L, 0L,
1L, 0L, 82L, 0L, 0L, 60L, 1L, 8L, 0L), V4 = c(0L, 0L, 0L, 4L,
0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1051L, 0L, 0L, 48L, 58L,
0L, 0L), V5 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
0L, 47L, 0L, 0L, 5L, 3L, 0L, 0L), V6 = c(0L, 0L, 0L, 18L, 0L,
3L, 0L, 7L, 5L, 0L, 0L, 3L, 1L, 271L, 0L, 0L, 176L, 21L, 0L,
0L), V7 = c(0L, 1L, 0L, 16L, 0L, 21L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
0L, 2L, 0L, 0L, 35L, 0L, 0L, 0L), V8 = c(0L, 0L, 0L, 17L, 1L,
1L, 0L, 2L, 3L, 0L, 0L, 0L, 0L, 52L, 0L, 1L, 28L, 32L, 0L, 0L
), V9 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
29L, 0L, 0L, 8L, 3L, 8L, 0L), V10 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 25L, 0L, 0L, 14L, 0L, 0L, 0L), V11 = c(0L,
12L, 0L, 14L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 61L, 0L, 0L,
32L, 0L, 6L, 0L), V12 = c(0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
0L, 0L, 0L, 0L, 152L, 0L, 0L, 8L, 3L, 0L, 0L), V13 = c(0L, 0L,
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 15L,
0L, 0L, 0L), V14 = c(0L, 0L, 0L, 14L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
0L, 0L, 0L, 67L, 0L, 0L, 23L, 10L, 0L, 0L), V15 = c(0L, 2L, 0L,
5L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 1L, 0L, 1L, 2L, 4L,
0L), V16 = c(0L, 0L, 1L, 10L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L,
0L, 30L, 0L, 0L, 2L, 18L, 0L, 0L), V17 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 3L, 2L, 2L, 0L),
V18 = c(0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 4L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
14L, 0L, 0L, 37L, 10L, 0L, 0L), V19 = c(0L, 1L, 0L, 13L,
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 10L, 0L, 0L, 14L, 26L,
0L, 0L), V20 = c(0L, 0L, 0L, 6L, 0L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L,
0L, 0L, 0L, 18L, 0L, 0L, 2L, 12L, 0L, 0L), V21 = c(0L, 0L,
0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 41L, 0L, 0L,
13L, 0L, 0L, 0L), V22 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 101L, 0L, 0L, 15L, 5L, 0L, 0L), V23 = c(0L,
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 15L, 0L,
0L, 17L, 0L, 1L, 0L), V24 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 0L), V25 = c(0L,
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 7L, 0L, 0L, 0L, 0L, 134L, 0L,
0L, 19L, 0L, 0L, 0L)), row.names = c("1", "2", "3", "4",
"5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15",
"16", "17", "18", "19", "20"), class = "data.frame")
bugs
SimilarityMult以上功能。
最佳答案
我花了很长时间试图解决您的问题，包括查看 source code和 issues noted on GitHub .我注意到你也在那里打开了一个问题，但我怀疑作者已经放弃了这个项目。
我不知道为什么，但如果我们删除社区 15和 17 ，您的代码将执行。
SimilarityMult(bugs[,-c(15,17)],"abundance",q=1,nboot=200,"relative")
#...
# Pairwise similarity matrix:
#
# Horn(i,j) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
# 1 1.000 0.991 0.931 0.760 0.761 0.952 0.648 0.802 0.796 0.939 0.869 0.715 0.877 0.849 0.555 0.889 0.657 0.571 0.893 0.819 0.983 0.463 0.820
# 2 1.000 0.900 0.644 0.814 0.930 0.638 0.756 0.772 0.912 0.799 0.734 0.954 0.838 0.634 0.912 0.616 0.654 0.875 0.813 0.961 0.669 0.774
# 3 1.000 0.764 0.837 0.955 0.611 0.846 0.887 0.926 0.924 0.808 0.833 0.910 0.723 0.842 0.665 0.732 0.891 0.843 0.959 0.597 0.841
# 4 1.000 0.993 0.830 0.286 0.763 0.834 0.849 0.731 0.996 0.513 0.875 0.797 0.629 0.601 0.790 0.909 0.984 0.770 0.873 0.945
# 5 1.000 0.918 0.265 0.807 0.890 0.877 0.800 0.985 0.445 0.914 0.795 0.658 0.573 0.774 0.928 0.998 0.792 0.801 0.948
# 6 1.000 0.623 0.891 0.841 0.955 0.859 0.871 0.853 0.950 0.803 0.911 0.732 0.817 0.926 0.920 0.938 0.797 0.893
# 7 1.000 0.579 0.341 0.484 0.622 0.299 0.771 0.541 0.345 0.656 0.592 0.457 0.404 0.310 0.587 0.175 0.309
# 8 1.000 0.776 0.784 0.776 0.749 0.695 0.931 0.923 0.872 0.911 0.932 0.769 0.788 0.782 0.888 0.722
# 9 1.000 0.842 0.843 0.837 0.623 0.849 0.723 0.707 0.605 0.722 0.856 0.884 0.888 0.764 0.825
# 10 1.000 0.863 0.843 0.738 0.875 0.634 0.773 0.574 0.628 0.946 0.904 0.940 0.528 0.902
# 11 1.000 0.795 0.766 0.879 0.687 0.728 0.676 0.681 0.855 0.802 0.901 0.497 0.792
# 12 1.000 0.394 0.868 0.761 0.561 0.491 0.753 0.912 0.980 0.743 0.743 0.953
# 13 1.000 0.698 0.354 0.895 0.613 0.391 0.644 0.547 0.848 0.352 0.558
# 14 1.000 0.889 0.794 0.811 0.887 0.884 0.909 0.847 0.828 0.843
# 15 1.000 0.682 0.848 0.956 0.664 0.757 0.571 0.927 0.644
# 16 1.000 0.792 0.704 0.706 0.681 0.847 0.743 0.597
# 17 1.000 0.863 0.530 0.565 0.614 0.829 0.439
# 18 1.000 0.647 0.742 0.580 0.913 0.618
# 19 1.000 0.948 0.904 0.550 0.946
# 20 1.000 0.835 0.794 0.957
# 21 1.000 0.486 0.833
# 22 1.000 0.554
# 23 1.000
关于r - SpadeR::SimilarityMult Abundance 基于相异误差，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/62700947/
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我正在尝试获取由来自多个组合的样本组成的群落丰度矩阵的多样性指数/估计量和相异性度量。具体来说，我正在运行 Anne Chao 的功能:SimilarityMult (估计 N 个社区之间的各种相似性
我是一名优秀的程序员,十分优秀！