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[Dirk]

Hallo,

ich habe räumliche Datensätze von Pflanzenhöhen, also deren Verteilung über einen gewissen Bereich für 3 Zeitabstände eines Jahres. Im Prinzip möchte ich die Bereiche herausfinden, die generell ein schlechtes, normales oder sehr gutes Wachstum über alle 3 Zeitabstände zeigen. Da ich jeweils einen gewissen Zuwachs habe (z.b. 10, 25, 45 cm), macht Clustern für mich keinen Sinn, da ich ja dann wieder diese Zeitabstände herausarbeite, oder? Deshalb denke ich, dass eine Principal Component Analyse (PCA) mehr Sinn machen würde. Kann ich dann die Eigenvektoren pro Flächeneinheit nutzen, die ja dann theoretisch die gemittelte Stärke der Pflanzenhöhe sind, um diese mit anderen Daten wie der Hangneigung in einer Regression zu evaluieren?
Letzteres ist eigentlich das Gesamtziel, die relativ hohe Variabilität des Pflanzenwachstums über Parameter (z.b. Bodeneigenschaften etc.) erklären zu können. Pro Zeitschiene ist dies einfach, wenn ich aber eine Zusammenfassung haben möchte (pro Jahr), brauche ich eine zusammenfassende Lösung. Und ich bin mir nicht sicher welches Konzept (Cluster, PCA) richtig ist.

Vielen Dank im Vorraus
Dirk

PS: das meiste mach ich in R.

[strukturmarionette]

Hi,

(z.b. 10, 25, 45 cm)

Was spricht dagegen, die drei Messwerte durch drei zu dividieren?

Gruß
S.

[Dirk]

Hallo,

um mit den Mittelwerten pro Zelle zu arbeiten? Und dann Clustern oder PCA?

VG
D.

[strukturmarionette]

Hi,

Um das etwas zu erhellen:

Im Prinzip möchte ich die Bereiche herausfinden, die generell ein schlechtes, normales oder sehr gutes Wachstum über alle 3 Zeitabstände zeigen.

um mit den Mittelwerten pro Zelle zu arbeiten? Und dann Clustern oder PCA?

- ein Verfahren der (hierarchisch agglomerativen) Clusteranalyse. (wobei ich mich frage, was Du unter ´Zelle´ verstehst)


Wenn es eher darum geht

um diese mit anderen Daten wie der Hangneigung in einer Regression zu evaluieren?
Letzteres ist eigentlich das Gesamtziel, die relativ hohe Variabilität des Pflanzenwachstums über Parameter (z.b. Bodeneigenschaften etc.) erklären zu können.

- Weder Clustern noch PCA bzw. Faktorenanalysen.

Gruß
S.

[Dirk]

Hallo,

Mache ich mir mit einer Mittelung dann nicht alles kaputt? Was ist mit Stellen, die erst gut waren und dann schlecht wurden, also zB. 5, 45, 15cm?

Pro Zelle meint pro einzelner räumlicher Einheit.

Viele grüße
Dirk

[strukturmarionette]

Hi,

nicht bei den von von Dir formulierten Fragestellungen.
- Wieviele Datensätze hast Du denn mit Messwerten zu t1, t2 und t3?
- Wieviele und welche anderen Variablen willst Du denn als Erklärung für das Wachtstum heranziehen?

Gruß
S.

[Dirk]

- Wieviele Datensätze hast Du denn mit Messwerten zu t1, t2 und t3?

~ 900

- Wieviele und welche anderen Variablen willst Du denn als Erklärung für das Wachtstum heranziehen?

ca. 10

[strukturmarionette]

Hi,

dann passt das:

gemittelte Stärke der Pflanzenhöhe sind, um diese mit anderen Daten wie der Hangneigung in einer Regression zu evaluieren?

bei (t1+t2+t3) / 3 doch.

S.