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2 messages · Soufianou Abou, Rolf Turner

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Bonjour , j'aimerais utiliser? maxent pour mod?liser la distribution potentielle du ni?b? sur la base des donn?es de pr?sence seuls. En effet, jai acquis un certains nombre de variables environnementales et bioclimatiques concernant ma zone d'?tude.? Mais pour choisir les variables les plus contributives dans le mod?le; j'aimerai faire une analyse de correlation de celles-ci. Sur ce, pourriez?vous m'expliquer etape par etape les procedures ? suivre sous R ? J'aimerais dire par l? le scripts pour:??-????compiler et appeler toutes les variables environnementales et les donn?es d'occurence;?-????executer le tester de correlation;-????pour faire une analyse discriminante?

Merci par avance














SADDA Abou-Soufianou
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On 14/05/18 20:17, Soufianou Abou via R-sig-Geo wrote:

            
La langue de cette liste est l'anglais.
S'il vous pla?t exprimer votre question en anglais.

I'm afraid that my French is insufficient to follow your question 
properly, but I gather that you have presence-only data (for some 
phenomenon) and a number of environmental variables from which you hope 
to predict occurrences of this phenomenon.

You also express an interest in undertaking a correlation analysis of 
your predictors and performing "tests of correlation".

Given that I am understanding you correctly, I would advise against 
this.  The proper strategy (IMHO) is to *fit a model* using your 
predictors and then assess their predictive power in this model,in some way.

If the "presence only" data, that you have, can be considered to be 
point locations, and if the values of your predictors are available at 
all points of your study region, then you may be able to effect the 
required model fitting using the facilities of the spatstat package.

Anyway, please re-post your question en anglais, if you can.  You are 
much more likely to get a useful answer if you do.  Bon chance.

Cordialement,

Rolf Turner