定量古生物学常用R型多变量线性回归方法例析  

R-MODE MULTIVARIATE REGRESSION ANALYSES IN QUANTITATIVE PALAEONTOLOGY AND EXAMPLES

作　　者：宋思存 张书涵 张子航 史宇坤[1] SONG Sicun;ZHANG Shuhan;ZHANG Zihang;SHI Yukun(Centre for Research and Education on Biological Evolution and Environment&Frontiers Science Center for Critical Earth Material Cycling,Nanjing University,Nanjing 210023)

机构地区：[1]南京大学生物演化与环境科教融合中心,关键地球物质循环前沿科学中心(南京大学),南京210023

出　　处：《微体古生物学报》2021年第3期292-300,共9页Acta Micropalaeontologica Sinica

基　　金：国家自然科学基金项目(批准号:41772017,91955201);中央高校基本科研业务费专项资金(0206-14380121);关键地球物质循环前沿科学中心科研基金(JBGS2101)联合资助。

摘　　要：R型多变量线性研究之中回归方法是定量古生物学研究中经常使用的方法之一,常用于样本分类、寻求生物特征之间的关联和变化趋势等。R型回归方法关注研究对象的特征(在原始数据中以变量形式存在),直接对其进行分析,进而展示特征之间的关联或者样本间的整体差异。本文详细讨论了多元变量线性回归分析中的R型分析和Q型分析的区别和联系,并主要介绍了常用的R型多变量线性回归方法,包括主成分分析(Principal component analysis)、典型变量分析(Canonical variate analysis)和R型因子分析(R-factor analysis)的分析思路。以瓜迪亚纳河入海口大陆架地区底栖有孔虫分布特征研究为例,对比展示了上述三种方法分析的直接结果与间接推论,详解了这些多变量线性回归分析方法在化石生物数据定量分析中的具体应用。R-mode multivariate regression analyses are common statistical methods used in quantitative palaeontology for data description and inference.They are used to designate samples,describe associations,and recognize relations within the dataset.R-mode regression analyses focus on the studied characters,which usually present as‘variables’in the dataset,and reveal the hidden patterns and associations between them.The present paper discussed the diffe-rentiation and the association between R-mode and Q-mode multivariate regression analyses which are often confounded by beginners.The common methods of R-mode multivariate regression analyses in fossil data,including the principal component analysis(PCA),the canonical variate analysis(CVA)and the R-mode factor analyses(FA)are explained and compared in detail,along with the analyses of the three methods on a published dataset about the benthic foraminiferal distribution.

关 键 词：R型多变量线性回归 主成分分析 典型变量分析 R型因子分析 

分 类 号：Q91-0[天文地球—古生物学与地层学]