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Mode d`emploi de PAST - Sciencexp

1. w H um n m m LM wJ O a O 17 ka loc E fm 1 t Dans la fen tre du graphique lui m me en bas droite trois ic nes permettent de fermer la fen tre de copier le graphique dans le presse papier et d imprimer le graphique PAST logiciel scientifique 23 2 Plot Tracer des graphiques 2 2 Graph simples graphes de position Conseil cocher la case X labels pour que les titres des lignes soient affich s Par d faut le graphique est trac en simple ligne Line mais une s rie de boutons radio permet d avoir un aspect diff rent Points ne trace que les points de mesure Line points trace la fois la ligne et les points Barchart devrait tracer un diagramme en b tons mais le r sultat est illisible Cocher Log Y fait une transformation en logarithme d cimal pour l axe vertical et cocher 3 pt average fait un lissage de la courbe sur 3 points Par d faut les axes sont optimis s pour que la courbe ou les points occupent le plus de place On peut r gler le d but et la fin de l axe Y par les cases Y start et Y end On peut aussi r gler le d but et la fin de l axe X par X start et X end mais cette option n a gu re d int r t ici contrairement aux graphiques suivants 2 3 XYgraph le graphique cart sien traditionnel La colonne de gauche donne l axe des abscisses la colonne de droite donne l axe des ordonn es O
2. Lui Mi ME EE e ANO 7 Chisq 30172 R2 0 046716 Akaike IC 3 1525 p 1 397 Amp Phas Period _ Wai 1 31 1 59 17 Search r 2 FE Search 3 rechi m 4 25 E D bh f T on E C CC 1 a 6 h T ini T D J Sinusoidal fit 10 10 Plot style La T 11 11 p A X start p 12 LE C Points X end 20 TET Lal k 6 A Rd 0 cg 6 4 a an R RO d lt dense 0 6 amp A Ee z Y start bo 18 Y end 20 Jf Jf jii i LA 16 Chi sq 1967 RA42 0 93785 F Akaike IC 042207 p 1765E 00 17 a7 F Amp Phas Period _ 12 ban F1 55 302 ls 866 _ Scarch D 104 r VEE E R HA ANT LE ls x _ Search li H 3 5 667 Search Bas es T 2429 Search 2 2 r 2 125 E r mi Z 4 6 10 12 14 16 15 Constant 6 137 x al La fen tre donne l quation des sinuso des dont la somme aboutirait expliquer les points mesur s en bas la constante valeur moyenne vers le milieu les diverses sinuso des dont la somme pourrait expliquer les points observ s Par d faut seule la premi re est coch e mais pour qu elle soit bien ajust e il faut cliquer sur Search pour que le logiciel cherche automatiquement la bonne fr quence Amp indique l amplitude la moiti de l intervalle entre minimum et maximum et Phas in
3. X Z A p Z z E p Ca gt R Magnitude E Z j Z z A A p p a a a sonne ar a 7 9 Insolation fonction sp ciale pour calculer l insolation d une r gion une poque donn e de l histoire de la Terre 1l faut des donn es suppl mentaires voir fichier d aide de PAST PAST logiciel scientifique 72 8 Geomet mesures g om triques Strat Cladistics Script 8 Geomet mesures E23 ca om triques Eros Nearest neighbour 20 points Ripley s K 20 points Ce chapitre est destin r pondre des questions du type les ridding mesures d angle sont elles concentr es ou bien sont elles al atoires dans n importe quelle direction de l espace ou bien Multivariate allometry partir d une dizaine de points de mesures sur l ensemble de la Fourier shape 2D carte peut on tablir une carte de pollution Elliptic Fourier 2D Eigenshapes 20 8 1 Directions one sample tude des _ Thin plate splines and warps 2D orientations pour un chantillon REMA ED E j Size from landmarks 20 30 La colonne tudi e doit contenir les mesures d orientation en Distance From landmarks 20 30 Al distances From landmarks ERMA Cette option compte le nombre de mesures faisant partie d un Landmark linking secteur par d faut 10 secteurs mais on peut fixer le nombre par la ligne P
4. On peut sauvegarder le graphique dans les formats emf jpg et bmp Le format emf est un format vectoriel ce qui permet d avoir des traits nets m me lorsque le graphique est fortement agrandi On peut aussi le modifier par des logiciels de dessin vectoriel tels que OpenOfficeDraw mais ce n est pas tr s pratique car les diff rents constituants du dessin ne sont pas group s Les formats jpg et bmp sont des formats bitmaps et la pixellisation devient visible lorsqu on agrandit l image Pour viter ceci il faut agrandir le graphique trac par PAST avant de le sauvegarder mais bien s r la taille du fichier augrmente _ CO2_2008 dat _ Graph SEX Graph preferences MES MW Colors c ER E Es E i Ww Axes Point symbols B 33 Ea Coz_ ppm _ x end M centered axes Thick lines 1990 GRE No E 2546 3444 D 1044 0448744646 DN Y start 354 54 22 Symbol size 1 width 326 4991 Y enc 373 86 Plot style vertical font rotation 90 Height 320 359 63 AEN 0 d s en ee nai do E ERE fe Line f i C Points Line points Barchanrt 994 Maximal tick marks x 11 Maximal tick marks y 14 996 x label label i Concentration ellipse level Ci 196 Export elipses OK Save picture Log 3 pt average w X labels R R R R x B a l ti i a D m dm D Co 4 Ln Cd h QJ QJ TC l li Ga Li li loi
5. mM A partir d une matrice de pr sence absence o les colonnes correspondent aux esp ces et les lignes aux tages PAST trace un diagramme avec en bleu le nombre d esp ces pr sentes En cochant Origination 1l appara t une courbe verte indiquant les apparitions d esp ces et en cochant Extinction il appara t une courbe rouge montrant les extinctions 9 6 Range confidence intervals calcul des intervalles de confiance de la distribution des fossiles calculs th oriques ne d pendant pas des donn es dans le tableau On suppose une distribution al atoire des fossiles dans les horizons 9 7 Distribution free range Cls intervalles de confiance ind pendants _ de la distribution Ici on ne suppose pas une distribution al atoire des horizons fossilif res On suppose qu il n y a pas de corr lation entre la position stratigraphique et la taille de l intervalle PAST logiciel scientifique 83 9 Strat analyses stratigraphiques sp cifiques 9 8 Spindle diagram graphique d observation des taxons au cours du temps Spindle diagram File Edit Transform Plot Statistics Multivar Model Diversity Time Geomet Stra MW Edit mode Edit labels Square d d 9 AE 1 1 2 2 d j 2 H 0 3 7 oussoulensis aramea montanarii aragonensis quidonis decipiens leupoldi sSsUbpyreneica avellana 0isiformis pasticilata _0_ 3 5 D 3 4 O aa
6. 6 Diversity tude de la biodiversit Il faut mettre dans la colonne de gauche les noms d esp ce ventuellement dans la colonne suivante on peut mettre les noms de genre de ces esp ces puis dans la colonne suivante les noms de famille etc Toutes les autres colonnes correspondent des lieux et on met dans les cases les comptages des individus des diff rents groupes syst matiques diversity c est une sorte de moyenne des longueurs des chemins entre les paires d individus de l chantillon de taxons diff rents distinctness c est une sorte de moyenne des longueurs des chemins entre les paires d individus de l chantillon y compris du m me taxon 6 5 Individual rarefaction estimation de l effet de l effort d chantillonnage ET Rannartenlinoionumrinue ndf MARRA Reader Untitled Individual rarefaction Z EE IE q v Edit mod Edit label a L SRB x Ea CR CR js si 159167 0 491525 1 1 59559 0 49072 1 1 74868 0 435764 1 76753 0 42241 ko t e Tee Ex Th 199107 0650488 232588 0615898 1 97754 059733 236552 059854 esp ce 4 22989 0711521 278264 0717627 224098 0635645 2 83809 0696613 esp ce E Co AIA FE HOR 255815 0725836 315198 0768092 243573 065123 321642 0749645 3 52273 0 762632 2 50012 0 655153 esp ce C 2 709939 0717177 345559 0 764554 esp ce C 2 9675 0 69534 3 70812 07796533 27127
7. Moving average par la m thode des moyennes mobiles o chaque point a un poids en fonction inverse de la distance C est un algorithme simple qui ne donne pas toujours de bons lissages mais qui a l avantage que les valeurs calcul es ne sortent Jamais de l tendue des points de mesure Thin plate spline qui donne le lissage maximal Kriging le krigeage qui n cessite d avoir auparavant calcul le semivariogramme PAST logiciel scientifique 77 8 Geomet mesures g om triques Multivanate allometry Allom trie sur plusieurs variables RL 8 7 allometrie_rongeurs_provence dat Multivariate allometry 95 confidence X start E X end 6 Erri LU 2 E RA ooo Y end B CR v Edit mode Edit labels Square mode esp ce _ poidstke E 3 Rat brun Rattus oo EEE a Rat brun Rattus_norve ES 31 6 EC CCE 5 l vre seutePedetes cop EP E O CE Souris_ pine Acomys_cai ACA FEY EF A LES CREY Pe on variation in PCA E pen gt TT Alome tric coetficient on PAPPEPTETITI PER ET ET RER PE PER ET On part d un ensemble de colonnes correspondant aux grandeurs mesur es PAST transforme ces donn es en logarithmes puis r alise une analyse en composantes principales ACP PCA La premi re composante principale est consid r e comme l axe de taille et le coefficient d allom trie est calcul pour chaque
8. _0_ 3 2 _0 3 1 D 24 32 40 48 1 4 4 H L Cumulative h _1 4 3 V dZ ia E m 0 722 4 8 7 sui Cette option fait simplement un graphique par points partir d une grosse matrice de pr sence absence Elle peut tre utile pour visualiser une tr s grosse matrice 9 9 Filter events transformation des donn es PAST logiciel scientifique 84 10 Cladistics analyses cladistiques 10 Cladistics analyses cladistiques Il n y a qu une seule option l analyse d une matrice de caract res par parcimonie Ce n est pas la seule m thode d utiliser de telles matrices pour imaginer un arbre phylog n tique On peut aussi utiliser l analyse multivari e en particulier le regroupement menu Multivar cluster analysis mais les diff rentes m thodes de calcul de distance ne donnent pas le m me r sultat 10 1 Untitled B CR W Edit mode 7 Edit labels H Parsimony analysis m ln TA BEE Most parsimonious trees Nuwber of WPT 1 Tree 1 homme 0 Tree length 5 chauvesouridt Ensemble C 0 8 i 0 E Ensemble Ri MA P am Strat consist SCE 1 SCi permutation p 1 Rel compli RGE 100 Gap ex ratio GER NA ROUGER permiut p 1 ASEAN Parsimony analysis chauvesouris Algorithm Optimization C Branch and bound Wagner Exhaustive Heuristic MMI Heuristic SPR Heuristic TBR V FADSILADS in first columns
9. lisibles par les tableurs On peut aussi copier et coller les donn es entre le tableur et PAST de fa on tr s facile En un seul logiciel PAST regroupe des fonctions de tests statistiques classiques et de visualisation de donn es qu on ne trouve en g n ral que dans des logiciels sp cialis s PAST logiciel scientifique 3 Introduction PAST un logiciel de statistiques pour les sciences de la nature A qui s adresse cet ouvrage A tous les scientifiques professionnels ou amateurs Les sp cialistes ont en g n ral des logiciels sp cialis s peut tre plus puissants que PAST Mais lorsqu ils sortent de leur sp cialisation et doivent interpr ter des donn es dans un domaine qui n est plus tout fait le leur PAST apporte diverses fonctions permettant d explorer ces donn es rapidement Les tudiants en sciences ont souvent des cours de statistiques mais qui ont un formalisme tr s math matique Ils peuvent avoir besoin de visualiser rapidement des donn es exp rimentales de faire des comparaison des graphiques des estimations sans trop s embrouiller dans ces math matiques Structure de cet ouvrage Globalement la succession des chapitres correspond l ordre des menus de PAST de gauche droite La longueur des chapitres diminue au fil de l ouvrage notamment parce que les menus vers la droite sont les plus sp cialis s dans des domaines particuliers de la pal ontologie et ont donc m
10. reorderings B Bootstrap replicates a Random seed la Longest tree kept a Tm w Branch lengths lw Phylogram disealU Dollo Character HOHE Consistency index Retention index x a B Trees evaluated trees stored 1 Shortest tree 5 Bootstrap rep view trees Close lt m B Les divers taxons correspondent aux lignes et les divers caract res correspondent aux colonnes IKI L extragroupe doit tre mis en premi re ligne Les variantes des caract res doivent tre cod s par des entiers entre 0 et 255 PAST logiciel scientifique 85 11 Script programmation des actions de PAST 11 Script programmation des actions de PAST PAST contient un embryon de fonctions permettant sa programmation Le langage peut tre consid r comme une variante du langage Pascal mais tr s simplifi Normalement cette partie programmation devrait progresser dans je versions ult rieures de EROL au EE P E PL LE E GV NE S NSA E NOP es p oci qim ccu mma pom m n o pe m PAST ci ER 38 ER CR V Ecit mode M Edit labels a De ee ne a C essai_prog pas Blo E ox Fichier Edition Format Affichage begin message Hello 1 i end BE 10iSEeau I EE a gt 2 11 1 Chargement et ex cution d un programme Le programme lui m me est un simple fichier de texte r diger l aide d un diteur de tex
11. valla on Sample values D iO en LE En LI m CI in lin lt Cul Lui ne Lal CI F i iN q 3 24 18 12 06 0 06 1 2 1 8 24 Normal order statistic medians x 14 15 155 115 C est une sorte de graphique en XY o l axe X correspond une distribution normale et l axe Y correspond aux valeurs observ es En rouge est une droite de r gression entre ces deux T Lal d s QM f Ra gt PAST logiciel scientifique 26 2 Plot Tracer des graphiques distributions et droite PCCC est le coefficient de corr lation lin aire entre ces deux distributions Ce type de graphique est utilis pour r pondre aux questions du type Les donn es suivent elles une distribution normale Quelle est la nature de l cart la normalit asym trie queues plus courtes ou plus longues que normalement S1 les donn es sont distribu es normalement les points suivent la droite de r gression Si la distribution a des queues plus grosses que normalement les points forment une sigmo de droite ils sont plus bas que la droite gauche ils sont plus hauts S1 la distribution a des queues plus maigres que normalement les points forment une tilde droite ils sont plus haut que la droite gauche ils sont plus bas S1 la distribution est d cal e vers la droite les points forment une courbe au dessous
12. 16 80 autocorr lation 3 6 67 69 sv barres d erreur 4 23 biodiversit 3 5 61 65 87 OMD nc 21 sv boites moustaches 4 24 Bookste i usa 18 Box plot 4 24 Bubble blouse 4 26 CABEAGC 2 5 46 52 cartographie 4 28 sv cellules vides 8 SV CTA SH CS 2221 0292069124 6 84 cladistique 6 84 cluster analysis 5 31 48 84 coefficient de variation 36 colorer des lignes 9 compartiments 24 compteur au clavier 16 CONOP sosie 6 81 corr lation angulaire 6 74 corr lation crois e 6 67 corr lations 16 31 43 51 81 corr logramme 6 70 courbe de SUrvlie 27 courbe logistique 5 58 courbes spline 5 58 covariance 4 sv 31 40 43 50 sv 67 86 d formations relatives T8 diagramme de fr quence 4 25 diagramme ternaire 4 26 diagramme triangulaire 4 26 distance taxonomique 6 62 distances 31 41 44 51 70 74 sv 79 86 distribution normale 4 23 sv 30 32 50 diversit interlieux 6 62 chantillons appari s 4 33 Edit labels 7 13 sv Edit mode 7 SV 13 E DMA na sn 79 23 D EE ES 21 sv value
13. Two way ANOVA I _ H Sum of sars dif Mean square F p 4 __ L Factor A 3 55E04 2 1 775E04 3530 2 285E 30 Factor E 4595 3 1532 304 5 3 14E 19 E24 1 Interaction 70 5 G 11 75 2 337 0 06414 F Ji Within 120 7 24 5 025 8 _ Total 4 028E04 35 x De m me que pour l analyse de variance un facteur il faut que les distributions soient normales et que les variances et effectifs soient semblables Une premi re colonne contient les modalit s du premier facteur not facteur A cod es de 1 n La deuxi me colonne contient les modalit s du deuxi me facteur not facteur B cod es de 1 m Cette option donne l effet du facteur A du facteur B et de l interaction entre les deux facteurs La derni re colonne donne la probabilit que cet effet soit simplement au hasard Ici la probabilit que les diff rences soient dues au hasard est tr s faible il est quasiment certain que le facteur A a un effet tr s fortement probable que le facteur B a un effet et assez probable que l interaction entre les deux existe puisque la probabilit que l interaction soit due au hasard est de 0 06414 3 17 Kruskal Wallis comparaison multiple de m dianes par une_ sorte d analyse de variance ou les distributions ne sont pas forc ment normales C est une alternative non param trique l analyse de variance o on compare les m dianes de quelques groupes univari s dans les colonnes On ne suppose pas que les distribution
14. X end fi 15 612 PE FE Y start 816515 Y end 200 Y end f 03 578 E Hugget jo Range f 00 3 Scale M 13 45 Bins 1 r Model Spherical c Exponential l Gaussian Pot v Semivariogram 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 C Distance counts Distance x E a MW Data points MW Colour map 19 3 contours 29 Map 12 24 36 45 96 105 60 72 cd Cette fonction permet d obtenir des cartes montrant l estimation d une grandeur pour toute la zone partir seulement de quelques points de mesures C est tr s spectaculaire mais il ne faut pas accorder une confiance absolue dans les valeurs num riques des interpolations On doit fournir PAST trois colonnes correspondant aux divers points de mesure La premi re valeur est l abscisse x la deuxi me est l ordonn e y et la troisi me est la valeur num rique de la grandeur observ e Le choix de l option entra ne l apparition d une petite fen tre Par d faut les calculs d interpolation sont faits sur une matrice de 100 lignes et 100 colonnes mais ces nombres peuvent tre chang s plus la taille est grande plus les calculs sont longs Neighbourhood indique le nombre de points pour le calcul de la moyenne mobile et n est valide que pour cette option qui est l option par d faut Go d clenche les calculs d interpolation et le tra age de la carte On a le choix entre trois mani res d interpoler
15. aussi on fournit la fonction un couple de colonnes correspondant aux coordonn es des points en x y PAST calcule les distances entre les points et trace en fonction de la distance une fonction dont l aspect d pend de la disposition des points Si les points sont distribu s au hasard la fonction K d qui est la densit moyenne des points en fonction de la distance d doit augmenter comme le carr de la distance La fonction L d vaut la racine carr e de K d et est donc proportionnelle la distance et L d d doit tre gale z ro si les points sont bien al atoires Par contre si les points sont group s en agr gats les fonctions montrent des brisures Area indique la surface prise par l ensemble des points Par d faut c est le plus petit rectangle contenant les points mais l utilisateur peut changer cette valeur PAST logiciel scientifique 76 8 Geomet mesures g om triques 8 6 Gndding interpolations Spatiales zam eom trique dat TA rre rre rra Rs T ta gt e 4 4Spatial interpolation mi A Te File Edit Transform Flot Statistics Multivar Model Diversity Time Geome e Fa E sa Ei E ER Edt mode 7 Edit labels C Sal amp Moving average Tran _ 7 T C Thin plate spline Semivariogram Jio sil C Kriging Algorithm Columns 100 Heighbourhood f Hoa SG Gun E jap po X start D X start 3 86875 X end 200
16. comptages On part d un tableau de contingence c est dire d un tableau de nombres entiers en principe o les lignes repr sentent les modalit s d un facteur et les colonnes les modalit s d un autre facteur Le contenu des cases correspond au nombres d occurrences de la combinaison des deux facteurs Un exemple classique est en cologie v g tale n esp ces de plantes ont t observ es dans m lieux On obtient ainsi une matrice des n x m et l analyse des correspondances permet d associer certaines esp ces certains lieux PAST logiciel scientifique 46 4 Muitivar statistiques multivariables File Edit Transform Plot Statistics Multivar Model Diversity Time Geomet Strat Cladistics Script gt Ex al s 2 a 4 ao Edit mode O Edit labels JG OT FRE Square mode Correspondence Analysis scatter diagram ss ns ot Wa X H 8 4 8 8 H 6 E E vend os Lois EE EA 31 776 E R a 14 E 0 du A z 3 Jom7ies 67994 TAM RM WR 3 F Row labels E E EE E 11 40 9 95 elipses Li ER V n n T Convex hulls J T 74 1 3 1 4 1 M Column dots EE NER 7 777727 E70 A AE 7 E ose RCE B aR T R I Z 4 E72 8 Axes 2 3 Relay plot 0 48 0 32 0 16 0 016 0 32 045 0 64 Wie numbers Axis 1 x AXE 2 O u 4 5 Detrended correspondance analysis analyse des _ correspondances redress e C est une variante de l analyse des correspondances 4 6 Canonical correspondance analysis
17. et en ordonn es la corr lation entre les deux s ries pour ce d calage 7 4 Wavelet transform transformation en ondelettes RE EE p total vostok dat Continuous Wavelet Transform ME File Edit Transtorm Flot Stallioncs Muwar Mode Xx start X end 192 Y start 6 gt m rer eT 4 fiso 506 272 7214 ___ 666 93 5 jen En f 653 54 Y end ZH B 170 5 85 640 15 _ hisa 6 27 R 594 55 la _ ha B67 266 06 593 2e Basis function 93 200 1714 EE 501 02 Morlet 10 Ino 757 264 4 590 55 Gauss 3 mji 4 n E C Sombrero 11 1220 8 01 p 259 06 p 589 19 12 J230 6 44 E 565 64 kd C Power 113 0 Jao 8 87 579 11 ja oo 250 93 31 d 5933 Colour map 15 260 ER 1 607 49 view numbers 16 ro 1024 es 20 40 60 80 100 120 140 160 180 17 j 10 74 J 634 89 iac 18 290 11 24 f 643 38 4 T E 19 300 41 74 258 86 661 37 C est une m thode qui permet de nee des r gularit p riodicit la fois diff rentes chelles de fr quences pour une seule colonne de donn es suppos es r guli rement r parties En abscisses les num ros des mesures donc le temps s il s agit vraiment de mesures chronologiques En ordonn e la p riode selon une chelle logarithmique Les taches fonc es indiquent une forte variabilit pour la p riode consid r e et le fond clair indique une faible variabilit en bas avec une vue d taill e
18. 2 E S E a E A EE e Kimura Y start 20 C Tajima Mei TE C User similarity a n a n a a a a sz amp a z I Se gt User distance C Mixed Row Go Transformation exponent di ARS do He Fos K a le D Ds roi de Laye 95 elipses c 1 z convex hulls s c T Min span tree c 5 TR E A 02216 i W c W Eigenval scale XeS fe 1 2 C 1 3 x 2 3 Coordinate 1 x a amp z A partir des mesures le logiciel trouve les valeurs propres de la matrice de distance entre les points S1 les lignes ont t color es menu Edit les diff rents groupes de couleurs sont visibles sur le graphique 4 3 Non metric MDS positionnement multidimensionnel non m trique Cette technique part aussi d une matrice de similarit s entre les individus Apr s avoir choisi cette option il faut choisir une m thode de calcul des similarit s Apr s un petit moment d attente le graphe est trac o les divers individus sont positionn s selon deux axes Le bouton Shepard plot ouvre une nouvelle fen tre plus les points sont align s meilleure est l analyse 4 4 Correspondence analyse des correspondances analyse_ factorielle des correspondances CA AFC C est une m thode assez semblable l analyse en composantes principales mais pour des valeurs de
19. 24 053 7 1 3 5 1 D Li oi hi E m p dm 1 65 23 36 V RZ 20 35 1 84 22 71 Ta u on dm 16 EE azo 20 59 7 EE CE 2 2 18 61 3 17 11 21 19 DGSE 1 753 21 7 55 2 1 64 20 5 57 21 45 66 E 22 4 23 152 BES 64 6 1 67 23 16 Model mod lisation Model Diversity Time GE Linear Linear 1 indep n dep Linear n indep 1 dep Sinusoidal Palynornial Logistic Smoothing spline Abundance Species packing Linear fit 1 95 1 9 Regression residuals axe de sym trie du nuage de points lox X start 50 X end 190 Y start 1 5 Y end 2 l Log log MW Fed major axis Labels Slope a 0 0099564 Interc b 1 0667 err 00010752 err lx 0 0727 chi 2 r 0 793514 piuncorr i 2 2268E 06 permut p lt 0 0001 pia 1 2 27 7232 72 Boot H 34 95 on a 0 007757 0 01 245 95 on b 0 8967 1 417 Pour obtenir la r gression standard qui est la plus utilis e en statistiques d cocher la case Red major axis Dans le cas de cette r gression standard on peut tracer le domaine de confiance 95 de la droite de r gression alors que ce n est pas possible avec la r gression RMA Slope a d signe la pente de la droite Interc b d signe l ordonn e l origine diff rents selon le mode de r gression r est le coefficient de corr lation lin aire et p uncorr est la probabilit qu il n y ait pas de corr lation entre les donn es ces deux
20. 45 L1 LU Ca mm 0 5 t 04906509 0 02334764 04449195 0 063438626 0 3310973 0 j j Row labels lt I e Tig Min span tree 19 0 49 ECE T 03 08 2009 10 35 03 08 2009 09 44 03 08 2009 02 29 03 08 2009 00 12 31 07 2009 11 53 D 31 07 2009 09 13 409883 0 44 30 07 2009 00 44 29 07 2009 18 49 96 01534824 29 07 2009 06 25 PPA 28 07 2009 23 39 26 07 2009 20 38 Le r sultat est une sorte d analyse en composantes principales PCA ACP portant sur les positions des points indiqu s 01516542 f20 0 495 09 C51zenshapes 7 95 elipses Er 049 D C Convex hulls 7 l Eiplot f2 0 4 Value Variance E 4123 0 48 Qa 2m Eigenval 1 00222651 58 388 Eigenval scale ra E f25 0 49 Eigenual 2 0 010829 26 399 LA Fr LE UE Eigenval 3 0 0039795 10 436 wo M me N Eigenval 4 0 0009804 2 571 IE _ pE 28 ___ 7 130 0 50 Jolliffe cut off 00044488 19 49 Standardized point number Compong Closed outlines MOQ NM Mere Mi DL D TS 3 8 4 Thin plate splines and warps 2D d formation et lissages La r f rence prise est soit le premier sp cimen premi re ligne soit la moyenne de l ensemble des sp cimens Les d formations des autres sp cimens sont calcul es et l on passe d un sp cimen un autre par en cliquant sur les boutons de navigation spinbuttons double triangle noir La normalisation de Procuste voir menu Tra
21. 66 6 6 Sample rarefaction courbe d accumulation sp cifique indice de Mao tau 66 6 7 Compare diversities comparaison des diversit s 67 6 83 Diversity tiest test LUE dINETSITC meer teint 67 6 9 Diversity profiles profils de diners 16 22 2022 258 rece e it 68 4 Time rerude des s ries tempore eS hide E RAE R rde 69 7 1 Spectral analysis analyse spectrale calcul des fr quences d v nements r guliers 69 7 2 Autocorrelation autocorr lation les mesures sont elles li es au cours du temps 70 7 3 Crosscorrelation corr lation crois e entre deux variables 70 7 4 Wavelet transform transformation en ondelettes 72 7 5 Walsh transform transformation de Walsh ou de Hadamard T2 7 6 Runs test test d al atoirit d une s rie de donn es 73 7 7 Mantel correlogram p riodogramme et corr logramme de Mantel 73 TR ARM A er sad es titi 75 22 E D 11150 218 LE 10 ER 22241227 E E A E E E E 0 E R E 0 EE 15 8 Gcomet mesur s P OIM ITIQUES RU RS RM ae ne no ue 76 8 1 Directions one sample tude des orientations pour un chantillon 76 8 2 Directions two samples comparaison des directions de deux chantillons 11 8 3 Circular correlation
22. 7 Distance from landmarks 2D 3D distance partir de points de Distance between landmarks EEK nt are ne 2 AT Y ROTA T S o RE mule d ele lu Die ils 27 oo leo Fa 63 i Qi p s Cette fonction calcule les distances entre points de rep re d un m me sp cimen L exemple ci dessus calcule pour les deux sp cimens 1 et 4 la distance entre le point C D et le point A B La premi re distance vaut 2 8653 car c est la racine de 18 88 17 48 16 67 19 17 On peut naviguer dans les points dont il faut calculer la distance par les boutons de navigation Ces boutons ont un pas de 2 colonnes en 2 dimensions puisque chaque point correspond un couple de colonnes 8 8 8 All distances from landmarks EDMA toutes les distances entre points de rep re Cette option transforme le tableau en calculant toutes les distances entre points de rep re d un m me sp cimen 8 8 9 Landmark linking liens de points de rep res PAST logiciel scientifique 80 9 Strat analyses stratigraphiques sp cifiques 9 Strat analyses Eos ce Unitarw associations H H h Ranking Scaling st rat i ra l u es Constrained optimization 4 n Appearance Event Ordination S D e C i fi d u es Diversity curve Range confidence intervals Distribution free range CIs Spindle diagram 9 1 Unitary associations associations unitaires e a Il faut une matrice de pr sence absence avec les colonnes correspondant aux tax
23. Transform Sort Ensuite le choix de cette option s pare les cat gories en diverses colonnes ceci fait les noms labels des colonnes et des lignes n ont plus de signification pas plus que les couleurs des lignes 1 4 16 Samples to events UA to RASC et Events to samples RASC to UA _ utiliser pour les corr lations biostratigraphiques Ces deux options sont destin es tre utilis es en biostratigraphie par la m thode des Associations Unitaires menu Biostrat 1 4 17 Counter un compteur au clavier Une fonction de comptage est disponible par exemple pour compter au microscope des micro organismes de divers groupes Chaque groupe va correspondre une colonne et une ligne sera utilis e pour chaque tude tube de Drosophiles boite de P tri de colonies bact riennes quadrat dans une prairie pour le comptage de plantes PAST logiciel scientifique 17 1 Fournir des donn es PAST et les communiquer d autres logiciels Untitled VOIX Counter row condition 2 kef Ea FR m eama bact ries 1 bact ries2 levures Ro bact ries 1 1 a ni bact ries 2 ondition 2 H bact ries 2 ondition 3 4 0 bact ries 2 L 3 j y e un l o Beep each J Total x Beep every 10 5 Par exemple pour le comptage de colonies de deux types diff rents de bact ries ou de levures dans diverses conditions s lectionner les trois cas
24. de la droite S1 la distribution est bimodale la ligne des points noirs fait deux ondulations travers la droite rouge 2 9 Ternary diagramme triangulaire diagramme ternaire pour la_ composition en 3 facteurs graines dat T i DER Bl CR W Edit mode Edit labels Jesu protides glucides lipides ___ sels_min rau Bl _Seigle C 14 2 2 protides 12 TO Z E CH nr E a a e _ Pois F ve 114 P e Moix _Ricin 7 FOLOCCLOEC CCC CCCLEECCELEECE PAPAS PAPE PES 006 3 0 0 30 1 6 800 531 P glucides lipides x On peut facilement visualiser les groupes de donn es en utilisant l option de coloration des lignes menu Edit 2 10 Bubble plot graphique bnulles C est un simple graphique en XY selon les deux premi res colonnes mais o la taille des points est fonction de la valeur de la troisi me colonne Le curseur Size permet de faire varier le diam tre des points pour que l ensemble reste lisible PAST logiciel scientifique 27 2 Plot Tracer des graphiques Bubble plot MIE lie 3col dat X start h c B 38 Ex R i eT owl X end a a X VR TS E RTR AFE AMIR TE iwi _k 10 5 ME n VERE E a ANE i Y start 10 w2 E e E MR r ar TT E Y ena 20 lg 4 _ C ans mms z 2r ssnsna n r 5 d eu pe L E iE lE i V 22200 5 2019017 TAERAA S TE 212 2 1990 A A 5 0 90096 37 Size 0 06918 Subtract min Min span tree Tsira ZTA aa
25. en haut avec une vue globale PAST logiciel scientifique 69 7 Time tude des s ries temporelles 7 5 Walsh transform transformation de Walsh ou de Hadamard _ Untitled Walsh transform l lt fx X start D X end 125 G amp E Y start lo Y encd 0 2 Peak sed 5 Peak pow 0 1436 0 16 32 45 Ed 60 96 112 125 SE QUENC 12 E C est une sorte d analyse spectrale par transform e de Fourier pour des donn es binaires ou ordinales Il faut utiliser une seule colonne de donn es r guli rement r parties C est une fonction employer avec pr cautions car les r sultats ne sont pas tr s interpr tables 7 6 Runs test test d al atoirit d une s rie de donn es LIU Untitled MATE File Edit Transform Pl E SEX Time GE Hi labels r H2 Sa Runs 4 lE F TT Expected runs 77 59 Z 13 4 p random 5 789E 41 23 2 01 a E ralha radi Im 0r Ci r T x Sw f g J 29 98 ri 5 C est un test non param trique qui teste si une s rie est au hasard ou non non au hasard peut tre aussi bien une autocorr lation une tendance ou une p riodicit Il faut lui fournir une s rie de donn es positives et n gatives Les valeurs positives sont converties en 1 et les valeurs n gatives ou nulles en 0 PAST logiciel scientifique 70 7 Time tude des s ries temporell
26. groupes de donn es Comme pour les tests pr c dents on utilise des donn es r parties en deux groupes de couleurs diff rentes menu Edit Ce test indique si les matrices de variances covariances des variables peuvent tre consid r es comme gales pour les deux groupes 4 18 MANOVA CVA analyse de variance multiple analyse _ canonique des variables L encore 1l faut deux ou plusieurs groupes d individus points de mesure marqu s de couleurs diff rentes 1l faut que le nombre de ces points de mesures soit sup rieur au nombre des variables 4 19 One way ANOSIM analyse de similarit s Il faut encore deux ou plusieurs groupes de donn es multivari es o chaque groupe est caract ris par une couleur diff rente Cette option teste les diff rences entre les groupes qui sont suppos s avoir m me m diane et tendue c est un test non param trique on ne suppose pas que les distributions sont normales Il est fond sur l analyse des distances entre les groupes par rapport aux distances l int rieur des groupes 4 20 Two way ANOSIM analyse de similarit s deux facteurs C est le m me principe que l analyse des similarit s un facteur option pr c dente mais pour deux facteurs Les donn es commencent par deux colonnes correspondant aux deux facteurs cod s par des entiers Les colonnes suivantes sont les donn es multivari es 4 21 One way NPMANOVA analyse de variance multiple non _ para
27. l effet de facteurs al atoires soient r sum s par une courbe plus jolie PAST logiciel scientifique 59 5 Model mod lisation Le bouton Optimize smoothing oblige la courbe passer par les divers points mais le temps de calcul devient tr s long lorsqu il y a beaucoup de points La valeur num rique saisie dans la ligne Smooth indique la force du lissage Par d faut elle est 1 lissage assez faible mais on peut y mettre des valeurs plus grandes par exemple 5 ce qui aboutit une courbe beaucoup plus liss e s cartant plus des points de mesure Le bouton View given points fait appara tre un tableau de valeurs num riques avec les valeurs initiales de x et y mais aussi les valeurs liss es des y On peut s lectionner ces valeurs les copier et les coller dans un tableur ou un autre tableau de PAST Il suffit de deux colonnes x et y pour utiliser cette option On peut aussi utiliser une troisi me colonne correspondant aux carts types des y 5 8 Abundance mod les d abondance 1 Abundance models ME X start X end 64 Y start l 4 abondance dat gt EA SE Ex ER M Edit mode _be Le en 1 Fabacese nadenanthers_falce8s Y end a Malvaceae mimi Fabaceae GO a ET 4 1 Melastomata Mle Ebenaceae NEEEM Er ER B6 Asteracese Piptocarpha_rotunditi Fabaceae BE ER en m aE 8 1 Proteaceae pt Mien ETH 9 Fabacese CETTE 10 1 Fabaceae anne E C
28. minette a dette 89 10 1 Parsimony ana lys IS SR nel diametre 89 11 Script programmation des actions de PAS nn nn nt 90 11 1 Chargement et ex cution d un programme 90 17 2 Structure du Jan2 4062252922122552 ST eee 90 Bibli graphicet rol reNCES ee cree tdi ed rotor dencre cie 92 TC OL 20 0 l O RS E 9 NSA n d 93 PAST logiciel scientifique 1 Fournir des donn es PAST et les communiquer d autres logiciels 1 Fournir des donn es PAST et les communiquer d autres logiciels PAST ressemble un tableur les donn es sont organis es en lignes horizontales et en colonnes verticales mais ce n est pas vraiment un tableur comparable Excel OpenOffice Calc ou Gnumeric Il n y a qu une seule table possible et on ne peut pas mettre de formules dans les cases On peut certes changer les valeurs par une formule mais de fa on diff rente des tableurs voir 1 5 Les cases ne doivent pas contenir des formules mais seulement des valeurs num riques ou alphanum riques 1 1 Le tableau de PAST les colonnes correspondent aux variables et les lignes correspondent aux observations mesures individus Transform Plot Multi ar File Edit Statistics Model Diversity Time Geomet Strat Cladistics Script B w w Edit mode Edit labels Square mode E Les cases blanches sont celles qui vont correspondre aux donn es Comme dans la plupart des tableurs les colonnes sont d sign es par des lett
29. ne faut pas mettre d espace dans les tiquettes des colonnes et des lignes remplacer les espaces par des tirets de soulignement 1 2 4 Les donn es possibles dans les cases de mesure N importe quelles valeurs peuvent tre entr es dans les cases mais la plupart des fonctions demandent des valeurs num riques Le s parateur d cimal peut tre aussi bien la virgule que le point Les donn es manquantes sont cod es par le point d interrogation ou la valeur 1 Attention de nombreuses fonctions ne supportent pas les donn es manquantes Les cellules vides sont cod es par un point 1 2 5 S lectionner une zone Attention cela ne fonctionne pas comme la majorit des tableurs PAST se lance normalement en mode dition la case On ne peut s lectionner une zone en d pla ant la souris avec le bouton enfonc que lorsqu on n est pas en mode dition d cocher la case correspondante on s lectionne une ligne en cliquant sur l tiquette de la ligne colonne de gauche on s lectionne une colonne en cliquant sur l tiquette de la colonne ligne du haut On peut s lectionner plusieurs lignes en cliquant sur l tiquette de la ligne tout en maintenant la touche majuscule enfonc e On peut s lectionner plusieurs colonnes en cliquant sur l tiquette de la colonne tout en maintenant la touche majuscule enfonc e On peut s lectionner un pav de cases en cliquant sur une case puis sur une autre
30. pour ce qui est d un certain nombre de caract res Au lieu de valeurs num riques on peut utiliser des s quences d acides nucl iques avec les valeurs A T C G U et pour les nucl otides absents Untitled _ Similarity and distance indices AHE Fie Edit Transform Plot Statistics Multiver Model o Arabidopsis Anabaena Cyanophora Forphyra le Arabidopsis 10 463 8 8852 7 5 r Teuer Euclidean 10 463 5 9976 10 e n 0 0552 5 3976 5 4163 Rho Dice 75 10 5 4163 A Kulczynski Ochiai Simpson C Bray Curtis Cosine Morisita Raup Crick Horn C Hamming Chord Manhattan Jukes Cantor Kimura Tajma Mei x 5 Cladistics Script B 38 Ex FR vw Edit mode 5 Cyanophora Forphyra Anabaena C i Cyanophora DotA F P X 0 Forphyra Par d faut c est la distance euclidienne qui est calcul e mais il existe une grande vari t d autres calculs possibles dont le d tail est indiqu dans le fichier http folk uio no ohammer past past pdf Ces r sultats peuvent servir de base pour la construction de dendrogrammes graphiques en arbres de diff rences ou de ressemblances mais il existe d autres m thodes voir le menu Multivar et en particulier Multivar cluster analysis 4 10 3 2 Correlation corr lation entre les variables Il faut s lectionner plusieurs colonnes d un tableau o les colonnes correspondent
31. pour des tableaux comportant de nombreux lieux d observation et ei ie et nm Li er Qu Pour un m me lieu les observations doivent tre tri es chronologiquement donc par position en stratigraphie les strates les plus basses les plus anciennes doivent tre les plus basses dans le tableau Apr s avoir choisi cette fonction Unitary associations puis cliqu sur Go on peut choisir diverses possibilit s pour mieux comprendre les relations entre les diverses strates des divers lieux PAST logiciel scientifique 81 9 Strat analyses stratigraphiques sp cifiques 9 2 Rankina Scalinq classement des donn es stratiaraphiques rascalve dat Ranking Scaling 3 GE Well scattergram mea X star L lo X end 71 Y etart Well threshold h Pair threshold h Tolerance l e thresh h M OUZG0UlCAclarcmmca solida L 4 E u h 3 m TE Gal E EAEE AATE TAIE VOTE EE _ sclida lecpokii 4 o du 5 5 J CE Ranking fcrations 208 Humber of cyelca 4 E E E E EE er Fi 2 0 o o d E pasticillalta suoprrobicza T a H 3 Scaling iterations 3 q 1 lo RAE E AA E e TUE E u b Rar kind Scainc Event distrib 15 oo ssl I I I I I I 11 Cl NTA Scaterarame Nencragram m argipsa 5 75 10 125 15 17 5 20 12 ES Verme Qpliri al seque Ice Close Il faut partir d une table de profondeur des v nements dans divers puits ou lieux d observa
32. rester fixes unconstrained optimisation non contrainte lignes et colonnes sont mobiles de fa on concentrer les pr sences encore plus autour de la diagonale 4 10 Cluster analysis Regroupements en arbres Cette analyse r alise des dendrogrammes ou graphiques en arbres les observations sont reli es entre elles par des branches d autant plus courtes que les observations sont semblables C est en particulier tr s utilis en biologie de l volution pour reconstituer des arbres phylog n tiques _ sequence_agro09 dat Cluster analysis MIE 7 Min Y 10 la Bl me MW Edit mode C in Algonthm D P F 7 Paired group Single linkage Arabidopsis fe G Ward s method Anabaena e 1 C anophora Porphyra Zrabidopsis Lnabsena Cyanocphora La 1 Similarity measure orphyra C Correlation Fo Dice Jaccard Kulczwynski Ochiai Simpson Bray Curtis Cosine Morisita Faup Crick Horn Hamiming Chord Manhattan Jukes Cantor Kimura User similarity User distance Mixed Similarity on VYYYYLYIYYIIPIYIIPIYYIYYIUI Coph corr 0 5695 Boot N E Two way Constrained 10 0 5 1 1 5 2 2 5 3 3 5 4 4 5 E Save Nexus or iste x a B Chaque ligne correspond un individu ou une esp ce ou un lieu de mesure et chaque colonne correspond un caract re pouvant exister sous plusieurs modalit s ou plusieurs valeurs lt m Taille 3 39 Mo z 4 ii
33. tout en maintenant la touche majuscule enfonc e On peut aussi cliquer sur une case d un angle du pav puis s lectionner ce pav en appuyant sur la touche Majuscule en m me temps que sur les touches fl ches On peut s lectionner tout le tableau en cliquant sur la case grise en haut gauche PAST logiciel scientifique 9 1 Fournir des donn es PAST et les communiquer d autres logiciels 1 2 6 Grouper et colorer des lignes On a le choix de 16 couleurs et types de puces apr s activation de l option Edit Row color symbol Cette option permet de visualiser facilement divers groupes de mesures Edit Transform Flot 1 3 Menu File charger et sauvegarder des_ N donn es dans des fichiers rad Insert File Les fichiers sont de type texte avec champs s par s par des tabulations Ctrles La fin de ligne passage l enregistrement suivant est marqu e par un se retour chariot et un saut de ligne ce qui est la norme sous Windows FIM Les cellules vides sont cod es par des points Normalement la premi re casel Print Setup de la premi re ligne contient un point ran Les cases ne doivent pas contenir d espaces et on doit les remplacer par des Exit Ctrl g tirets de soulignement ce remplacement est fait automatiquement lorsque PAST lit un fichier texte provenant d un autre logi
34. une deuxi me fois cette option on revient la situation initiale puisque les nouvelles colonnes sont transform es en lignes ce qui tait leur tat initial Cette option peut tre utile pour certaines analyses statistiques qui donnent des r les diff rents aux variables et aux individus 1 4 14 Grouped columns to Multivar et Grouped rows to Multivar pour r organiser les donn es partir de fichiers compliqu s Untitled Untitled File Edit Transform Plot Statistics Multivar Mo Plr d 2 L CA lps 2 P 4 EF L Re i a r h FILIL i LILS 111 13 CICLE Y CONE i Min ar gji S LIL i T ILI M Edit mode E CR w Edit made Edit labels Square mode 1 9 484 3 Gaaga laag 99703 CRIE PEERI 5 37 922 LE 47 391 E 56 875 a 66 344 9 75828 aaas 80563 PTT 10 85 297 B87672 O 94 781 Untitled Edit Strat Cladistics Script File Transform Flot Statistics Multivar Model Diversity Time Geomet Le E 5l E CR V Edit mode Edit labels Square mode Jt D JT E F 1 1 lo 2 375 4 75 7109 _ 9 484 _ 11 859 On peut prendre comme exemple les fichiers des logiciels d acquisition de donn es Serenis Jeulin Pour chaque variable les valeurs sont mises dans un paquet constitu de 4 colonnes puis il y a quelques lignes sans valeurs num riques mesur es De nouveau une variable dont l
35. valeurs sont identiques pour la r gression standard et la r gression RMA Cocher la case Log log provoque le tra age du graphe In y f In x PAST logiciel scientifique 54 5 Model mod lisation Ne pas oublier qu une exponentielle peut tre mod lis e par r gression lin aire apr s transformation des valeurs Y en logarithme 5 2 Linear 1 indep n dep r gression lin aire multiple pour une variable ind pendante qui d termine n variables d pendantes taille_poids_imc dat Linear 1 independent n dependent variates E Ea X start E 30 EX GR w Edit made E X end h OFF taie ME 1 74 65 6 21 67 dE Y end 20 Labels Slope a 79 422 Interc lb 70 501 err a 10 761 err b 15 921 r 0 79314 pluncorr 2 2268E 06 poids Overall MAN VA Wilks lambda 0 005723 poids dfi cf 31 F 2693 piregr 1 749E 35 1 55 1 6 1 65 1 7 1 75 1 5 1 85 1 4 1 95 taille x C est tr s semblable l option pr c dente La valeur ind pendante figur e par l axe X est la premi re colonne et toutes les autres colonnes sont les variables d pendantes figur es par l axe Y On peut passer de la figuration d une variable d pendante une autre par une paire de boutons au dessus de Overall MANOVA Les valeurs de pente Slope a et d ordonn e l origine Interc b sont calcul es pour une r gression standard non RMA 5 3 Linear n indep 1 dep
36. variable initiale comme la contribution de cette variable la premi re composante principale divis e par la contribution moyenne de toutes les variables 8 8 Divers types d analyses de forme analyses procust ennes Le terme procust en fait r f rence la mythologie grecque o le bandit Procuste Procrustes en anglais for ait ses victimes s allonger dans un lit et les adaptait la longueur de son lit en les coupant la hache ou en les tirant 1l fut finalement tu par Th s e Ce terme procust en fait maintenant r f rence aux probl mes d ajustement de formes par translation rotation et changement d chelle Diverses fonctions demandent que les donn es soient normalis es par la transformation appropri e voir menu Transform Procrustes 2D 3D 8 8 1 Fourier shape 2D Il faut fournir cette option au moins 6 colonnes c est dire 3 paires de coordonn es x y Chaque individu mesur correspond une ligne et les mesures correspondent des couples x y dispos s sur une m me ligne 8 8 2 Elliptic Fourier 2D Il faut au moins dix couples de points x y sur une m me ligne donc vingt colonnes PAST logiciel scientifique 78 8 Geomet mesures g om triques 8 8 3 Eigenshapes 2D Wikipedia Mozilla FIretox gorillas dat PCA scatter diagram LA M 0 5014358 10 4911165 0 04 9 0 4 lt 0 070 03107935 0 0
37. 3 9 an Yabe gt nombre gt gt gt gt gt gt 14 13 l Fit normal 1 5 f p f 155 7 Kernel density Concentration ellipse level 9 s Export elipses 16 3 5 0 3 G 4 12 15 18 21 24 27 17 35 notes 18 4 x EJ Bl OK Save picture dia 8 5 i i nn 2 6 Box plot boites moustaches diagrammes de Tukey Chaque colonne correspond une population et le graphique pr sente des boites entre les deux quartiles extr mes et des moustaches jusqu au maximum et minimum PAST logiciel scientifique 25 2 Plot Tracer des graphiques 4lig3col dat Box plot MIE X start o X end 4 STEELELERELLER EEE LR ER EEE LLEE EE col_1 col_2 col_3 x B S Cocher la case Outlier provoque un autre mode de tra age des moustaches Les moustaches vont jusqu au maximum et au minimum condition qu ils ne soient pas trop cart s des quartiles la moustache ne doit pas faire plus de 1 5 fois la longueur du segment de boite si des points sont en dehors de cet intervalle ils sont trac s sous la forme de petits cercles indiquant que ce sont des valeurs exceptionnelles points aberrants 2 7 Percentiles diagramme de fr quences cumul es 2 8 Normal probability plot graphique montrant ou non une distribution normale Untitled Normal probability plot ME X start E A SE BE gt 35 ER CA X end Y start 10 Y end 30 2 c E T T m PPCC 09529
38. 40100A R state OR Y end 20 Levenberg 21 597 C 0 5366 z 95 on a 16 16 13 18 95 on D 5 572 27 27 95 on c 0 5257 06934 Li J M 10 12 14 16 15 La courbe logistique est du type y a 1 be En choisissant l option Bertalanffy l quation cherch e est du type y a 1 be 5 7 Smoothing spline lissag e par les courbes spline Untitled Smoothing spline B Fie Edit Transform Flot Statistics X end 0 0528 i RS TE dietan Herai RL RARE FEES RE AA ee pey PEINE TS RER Y start E 000000 3 j 00300 3 Y end p pm O 00600 354000 0 00900 3 j Labels 0 01200 4 36000 0 01 500 er T mo 0 01800 0 02100 4 96000 0 02400 4 87000 smooth F li 0 03900 4 49000 3 wiew given points 0 04200 10 002700 467000 E 03000 4 58000 Optimize smoothing 112 0 03300 4 61000 j ENS pe E LI 0 04500 4 5700C O 0006 0012 0 018 0024 00 0 036 0 042 0 048 0 04800 4 57000 ua x view interpolations ma w l E ECH Ce n est pas vraiment une m thode de mod lisation c est une m thode de lissage pour liminer les bruits parasites des donn es brutes Des points un peu trop dispers s sous
39. 5 446 pisame mean 00090925 nn Permutation t test pisame mean 0 0245 Tnmnnnnnannnnnnnnannnennannnnnume La La La ha lin Qi Qi Permutation N L p x 3 5 F and T from parameters comparaison de deux chantillons _ partir des param tres statistiques C est le m me principe de comparaison de variance et de moyenne entre deux chantillons mais dont on ne conna t pas les valeurs mesur es pour chaque individu Il faut donc entrer la main les valeurs num riques de la moyenne de la variance et du nombre d individus mesur s PAST logiciel scientifique 33 3 Statistics effectuer des calculs statistiques 3 6 T test one sample comparaison d un chantillon avec une distribution th orique On s lectionne une colonne un chantillon et cette option permet de comparer une vaste population dont on conna t la moyenne Il faut entrer la moyenne dans la ligne de saisie et cliquer sur Compute pour lancer les calculs Untitled One sample t test against theoretical mean Ke FREUIRE GIVEN WEIN c Ed Ex ER Fr GEE AAR Mean 1 77143 Mean 2 er 95 conf 0 51417 2 9287 1 318 3 05 H 7 t 0 4833 pisame mean 0 646 3 7 Paired tests t sign Wilcoxon comparaison d chantillons _ appari s chantillons appari s signifie qu chaque mesure d une colonne est associ e une mesure de l autre colonne sur la m me ligne chaque ligne
40. 6 0 6603863 _ 3 7731 0 757939 esp ce E 16667 0 664419 3 9195 0 59938 2 81815 06603 3 97932 0 739087 415019 4 293239 4 41111 4 51042 4 59357 466322 4 723154 4 770335 4 681106 4 AdS A ARTIT 0 711022 0677725 0 639737 0 600502 0 560559 0 520035 0 481843 0 444044 0 407741 n 5757 59 NA 340737 2 9095 2 99015 3 06237 3 12771 3 18731 3 24201 3 29244 3 3391 3 302430 3 477265 ARNI 0656743 0654773 0 649234 0 642364 0 634365 0 625511 0 615912 0 605747 0 595144 n sagana n S73n727 4 09804 4 24845 4 57541 4 45249 4 57265 4 64837 4 71179 4 76473 4 60675 4 84578 d 87547 0 730767 0 695482 0 656402 0 615176 0 573012 053080 0 454245 0 445525 0 409927 n 5728725 n 3737717 325 2 46429 2 509631 69256 z2 78571 z 86667 2 9375 4 0 62646 0 582567 0 53312 0 477695 0 414655 0 339935 0 242061 c Ja nese D aco NENEIEIE J in to Fx DA E ll IS x orem Cette fonction permet d imaginer quelle aurait t la richesse sp cifique d une r colte le nombre d esp ces esp r si l effort d chantillonnage avait t moins important Samp size donne la taille de l chantillon que l on aurait pu r aliser avec seul individu captur bien s r la richesse sp cifique vaut 1 et son cart type vaut 0 avec 2 ou plusieurs individus captur s la richesse sp cifique attendue augmente avec le nombre d i
41. 70 30 90 Lag x a amp 240 8 87 14 250 9 31 260 9 76 270 10 24 17 280 10 74 1A 791 14 74 Il suffit d une seule colonne de valeurs mesur es puisque les abscisses du graphique correspondent aux num ros des mesures et non une dur e temporelle 7 3 Crosscorrelation corr lation crois e entre deux variables Il faut fournir deux colonnes de donn es mesur es r guli rement et cette fonction cherche aligner les deux colonnes de donn es c est dire trouver le d calage optimal pour que les deux colonnes soient bien corr l es PAST logiciel scientifique 68 7 Time tude des s ries temporelles total_vostok dat w Cross correlation re 11 CH4 p 566 93 fiso Er l160 545 653 54 170 5 85 640 15 hao 6 27 268 39 11 57 594 65 SE 5 3 8 190 6 7 ME 55328 48 u a p a s 200 7 14 sg 5 ponti pp i ty niono ebe y DE 210 7 57 590 55 8 01 589 19 8 44 555 64 C Points JJ Correlation 1 hi LE C p values e L C 13 _ 240 3 87 Positive lag 250 9 31 poussi re 10 9 cm3 g 260 9 76 55 09 270 10 24 257 29 TE 621 4 view numbers 17 _ 250 10 74 G34 84 50 60 40 20 0 20 40 60 290 11 24 648 38 Lag x ER amp 19 fao 11 74 661 87 310 12 32 650 61 Le graphique obtenu montre en abscisses le d calage retard entre les deux s ries de mesures
42. E COFFEIOQF am des valeurs num riques mesur es en fonction du temps 1l y a obligatoirement jo j un classement qui est le d roulement du temps Selon les cas le temps peut ns tre mesur en microsecondes ou en millions d ann es La sp cificit de l analyse des s ries temporelles est de pouvoir mettre en vidence des r p titions et des r gularit s au cours du temps 7 1 Spectral analysis analyse spectrale calcul des fr quences d v nements r guliers 0 01 level 11 11 0 05 level 9 4756 celta c14 HREF 3 43 AT plot Lomb periodogram EEE X start b X start h wie X end if 5 57 T 12 2 2 l Y start E S RE T a E Y end 6 27 5 4 M E a DE a Dan ZAR 24 Pama E E SES Y encd 30 54 Plot style 2 24 448824 ME Nr 4 67 4 3 a k E IL TE fa j Pie _ 18 Peak f 291 9 4 58 45 114 4 EU 472 18 4 84 Line points 15 Peak pow 27 16 T a E te pirandom 1 076E 09 42 RTH He r LogY 12 E 457 IY aade E tt J SR r s 364 gt E E 45 elipses G 33 40 d 38 2 A7 8 4 FA Corvex hulls 3 3 VEE T d 714 1 a a d C Min spantres LA tai Mh Hs MERE 01 0203 04 05 06 O7 08 09 1 Lakels ON EN TE COMMUNES x Frequency gt i x a amp n LA LIL R IE R X X lon lin s nN E 74 J O E E 4 E E Fi 0 Les donn es doivent tre dans deux colonnes la premi re est le temps la secon
43. Ex Bj EJE Ex R re MW Edit mode Chao 5 Chio 2 verianee O en jeo CS esp ce _ ji Jackknife 2 5 Bootstrap 5 00781 x n On r alise donc un tableau de pr sence absence des diff rentes esp ces en lignes dans les diff rents quadrats les colonnes et divers indices sont calcul s Plus les quadrats sont diff rents les uns des autres plus ces indices sont grands 6 3 Beta diversity indices de diversit de type beta diversit interlieux Untitled File Edit Transform Plot Statistics Multivar Model OS CRETE Li EX S Ex g FI mer Edit mode O E Whittaker 0 42657 Te Tie e Tiei Harrison 0 10714 En Cody Z Routledge 0 12727 Wilson Shmida 0 71429 Mourelle 0 17857 Harrison z 003333 Williams 0 25 Alors que Ta d verai e de type a tait mesur e lieu par lieu la diversit de type B mesure la variabilit entre divers lieux selon plusieurs m thodes 6 4 Taxonomic distinctness distance taxonomique PAST Edit Taxonomic distinctness with 95 confidence intervals DER EEE Je fes fes gt gt Ea 35 t r ri Edit mode r Edit labels Divers bz k una File Plot Transform Statistics Multivar o esp ce coc p p she _ E R E Ces indices donnent des propri t s des diff rents sites de mesure et sont fond s sur la classification linn enne PAST logiciel scientifique 63
44. Flacourtiacee RTE RME IE Styracaceae MERS CE TE Melastomata fien Le till EE Rubiaceae Meet de Myraceae ue RER Annonaceae faima T l i de Model Geometric C Log series C Broken stick C Log normal log 2bundance lw Log scale plot k 0 0641 7 chiz 444 2 pisame 4 628E 67 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 Rank x 17 1 i j e eee x especies vepe ires Dast PInaniace a RARES ochracea es sampled em caracteres vegetativos para a ARTE Cerrado P de 18 Ciusiaceae Kielmeyera_coriacea Brazil with Gigante Santa Rita do Passa Quatro SP Revista do Fabaceae MEMI e d e 20 Myrtaceae hiyrcija_quianensis C WEE Erythroxylum _ ubero Caryocarace EEr RE Instituto Florestal 11 137 158 KE on e 1a Eu iDO ci p 5 9 Species packing garniture d esp ces abondance d esp ces selon un gradient de facteur du milieu Cette option permet un calcul th orique de l optimum cologique pour un groupe syst matique ainsi que des intervalles de tol rance Deux mod les sont possibles pour le calcul de l optimum Par d faut on suppose que la r partition cologique suit une loi normale en fonction du facteur du milieu case Gaussian coch e Un autre mod le possible est la moyenne pond r e case Weighted avrg coch e PAST logiciel scientifique 60 5 Model mod lisation PAST i Gradient species packing Fie Edit Transform Plot Statistics Multiva
45. PAST logiciel statistique naturaliste Pierre DIEUMEGARD professeur de SVT Lyc e Pothier 45044 Orl ans courriel pierre dieumegard ac orleans tours fr PAST logiciel scientifique 2 Introduction PAST un logiciel de statistiques pour les sciences de la nature Introduction PAST un logiciel de statistiques pour les sciences de la nature PAST signifie PAlaeontological STatistics c est dire Statistiques pour la pal ontologie C est un logiciel dont l auteur principal est yvind Hammer du Museum d Histoire Naturelle de l Universit d Oslo Norv ge On peut le t l charger sur le site http folk u1o no ohammer past La pal ontologie qui est l tude des fossiles est souvent consid r e tort comme une vieille science sous pr texte que son objet est l tude des vieilles choses Beaucoup imaginent que ses pratiquants r cup rent des fossiles dans des carri res et les mettent dans des tiroirs avec une tiquette en latin Ils n imaginent pas que ce puisse tre une science utilisant des outils et des m thodes modernes C est une erreur C est justement parce que la pal ontologie tudie des objets anciens d forme s disparates avec souvent des donn es manquantes des portions disparues qu elle a besoin d outils scientifiques performants en particulier dans le domaine statistique La pal ontologie est la science qui tudie les squelettes les coquilles les traces des organismes
46. Untitled XY plot with error bars Graph rs eva Points 95 elipses Convex hulls l Min span tree 12 18 24 3 36 4 2 48 54 6 Labels x B li Bi a en f o c 2 5 Histogram histogramme de fr quence absolue nombre d individus de la population La case Bins indique le nombre d intervalles compartiments d sir s qui tait mis par d faut une valeur optimale On peut aussi changer le d but et la fin des compartiments d sir s Cocher la case Fit normal pour tracer une distribution normale de param tres moyenne et cart type identiques la population dont on vient de tracer l histogramme La case Kernel density trace un autre lissage de l histogramme olx S Plat 5 Model Diversity Time Geomet Strat Cladistics Script E T Tau Ex 03 5 CR M Edit mode v Edit labels Square mode Graph preferences EX til F Histoeram k EE mn r VEL iaia E x w Grid M Colors Font r M Axes C Point symbols 2 X start la D centered axes Thick lines 3 14 3o X end 30 4 16 5 8 5 Y start Symbol size ich q gt Y end 2 T 10 5 ertical font rotation lt j Height 8 8 5 fR z gt Bins 4 3 7 5 L E gt Maximal tick marks x Maximal tick marks y 10 35 Start gt VV l 35 End fo x labet gt notes 6 5 l 1
47. a aag col_1 x Les valeurs n gatives ne sont pas trac es puisqu une largeur n gative d un disque n aurait aucun sens Cliquer sur la case Substract min permet d affecter une valeur 0 au minimum et des valeurs positives aux autres valeurs 2 11 Survivorship courbes de survie d une population Fondamentalement la courbe de survie est une courbe figurant la proportion d individus vivants en fonction du temps ou d une dose de traitement D habitude on trace le nombre d individus en Y en fonction du temps en X Ici en abscisse est la taille de la population nombre d individus en ordonn es est le temps nombre de g n rations ou nombre de jours ou nombre d ann es Dans tous les cas les courbes descendent PAST logiciel scientifique 28 2 Plot Tracer des graphiques Untitled Survivorship curve X start X end m Y start 1 Y end b Log size Log number Mumber 0 4 amp 12 16 20 24 25 32 36 SIZE pa 2 12 Landmarks graphique XY avec points de rep res par_ colorations Untitled Landmark plot Men E EE X start E EA 2 AR X end 74 wet TR sen vent T a 724 A 7 14 1 e pea AETERNE 415 707 199 327 E 17785 2 a Re ed E E E TES Links E nue E 2 E EE E T E A 36 MOTS 24 12 0 12 24 36 d 60 72 x 2 13 Landmarks 3D graphique XY avec une troisi me dimension _ peu claire 2 14 Matrix ca
48. al s lectionn sur la ligne Cela permet de remplacer des quantit s absolues par des quantit s relatives Les cases non s lectionn es ne changent pas 1 5 5 Row normalize length longueur normalis e sur la ligne Toutes les valeurs s lectionn es de la ligne sont divis es par la longueur euclidienne de ce vecteur ligne la racine carr e de la somme des carr s des valeurs 1 5 6 Abundance to presence absence convertir les donn es d abondance en pr sence absence Toutes les valeurs positives sont remplac es par des 1 1 5 7 Procrustes 2D 3D Bookstein 2D Normalize size 2D 3D Transform landmarks 2D Burnaby size removal diverses op rations destin es aux analyses g om triques Les analyses g om triques sont utilis es dans le menu Geomet PAST logiciel scientifique 19 1 Fournir des donn es PAST et les communiquer d autres logiciels 1 5 8 Sort ascending Sort descending Sort on color tri des colonnes A partir d observations les lignes en d sordre PAST peut faire le tri des lignes du tableau selon les valeurs prises par une variable une colonne Si une seule ligne est s lectionn e 1l appara t un message d erreur mais qui ne bloque pas le logiciel Si plusieurs lignes sont s lectionn es le tri ne porte que sur ces lignes les autres lignes ne changent pas Si toutes les lignes sont s lectionn es le tri porte sur l ensemble du tableau Si une seule colonne est s lect
49. analyse canonique des _ correspondances Elle permet par exemple d tudier les facteurs cologiques qui expliquent les r partitions des esp ces vivantes 4 7 CABFAC factor analysis C est une m thode factorielle d analyse des donn es de comptage ventuellement en association avec des donn es environnementales PAST logiciel scientifique 47 4 Muitivar statistiques multivariables graines dat mo EE ile dit ansfForm ot Statistics Multivar Mode iersits ime Geomet 5 nn File Edit Transform Plok Statistics Multivar Model Diversity Tim m VARIMAX factors scatter plot f lax gt Ea l sa Ex FR M Edit mode Edit labels Square III III X start PA X end h 02 03 O4 05 06 O7 08 09 l Seige Y start H Pois _ AF Haricot Y end Fo 3 Lupin 2 MF Row labels CABFAC Factor Analysis ME T Min span tree F 7 EE 95 elipses F PS BEE 77 89 Yarimax factors 4 2 0 89245 17 85 Li 0 21159 4 23 4 0 0011948 0 02 15 0 00014051 0 00 View Factors on C View reconstruction E Save transfer function Moix _Ricin ie numbers x Factor 1 x a Bl La premi re colonne peut contenir des donn es environnementales num riques par exemple la temp rature Dans ce cas on peut sauver dans un fichier une fonction de transfert indiquant en particulier les coefficients de r gression pour la premi re
50. ata types d clarer un type particulier pour les donn es d une colonne Apr s avoir choisi une ou quelques colonnes cette option permet de leur attribuer un type particulier de donn es qui sera affich au niveau du label de la colonne ordinal c est dire un classement La lettre O appara t dans le label de la colonne nominal c est dire une simple description de l observation La lettre N appara t dans le label de la colonne binaire lorsque deux tats seulement sont possible la lettre B appara t dans le label de la colonne Dans le cas g n ral le type n est pas d fini et correspond normalement des valeurs num riques r elles Aucune lettre suppl mentaire n appara t dans le label de la colonne 1 4 9 Insert more rows et Insert more columns pour ajouter des lignes ou des colonnes On peut ainsi frapper au clavier ou coller partir du presse papier davantage de valeurs soit pour de nouvelles colonnes soit pour de nouvelles lignes 1 4 10 Replace pour remplacer des caract res ou des valeurs num riques par d autres Il appara t la boite de dialogue classique permettant de remplacer un caract re par un autre PAST accepte aussi bien la virgule que le point comme s parateur d cimal Cette option permet en particulier de remplacer le point par la virgule ou l inverse avant une copie des donn es destination d un autre logiciel plus exigeant pour le s parateur d cima ou bien a
51. aux etc et on compte le nombre d individus d esp ces diff rentes sur cette surface AS Diversity BE Ex SE Ex CR MW Edit mode Individuals 16 44 55 40 lient leuz _ Q lieu3 leug 0 4453 0 4163 0 368 0 5313 Shannon H 1 041 0 9625 1 208 0 6616 w 8 gt Simpson 1 D __ 0 5547 0 5637 0 632 0 4633 seneca D Evenness_e His 0 7079 0 8904 0 6693 0 5689 A Menhinick 1 0 4523 0 5423 0 3162 HE 1 082 0 5285 0 9004 0 2711 Equitabiity_J 0 7508 0 8943 0 7505 0 9544 Fisher_alpha 1 712 0 7286 1 161 0 4431 CH Berder Parker 0 625 0 5632 0 5176 0 625 Bootstrap 95 confidence x Cliquer la case Bootstrap augmente le nombre de colonnes pour chaque lieu sont indiqu s les limites sup rieure et inf rieure de l intervalle de confiance pour les diff rents indices 6 2 Quadrat richness richesse des quadrats richesse intralieu Un quadrat est une parcelle d chantillonnage cologique en principe de forme carr e d o son nom Selon le niveau de l tude la dimension d un quadrat est variable 100x100 m ou 2x2 m ou 1x1 m etc On peut par exemple utiliser des quadrats fixes dont on suit la composition biologique au cours du temps d ann e en ann e PAST logiciel scientifique 62 6 Diversity tude de la biodiversit Quadrat species richness estimators lt E x File Edit Transform Flok Statistics Multivar M gt
52. aux variables observ es et les lignes aux individus lieux mesures o l on observe ces variables Cette fonction fait appara tre une matrice carr e o les cases contiennent les corr lations entre les variables 3 3 Var covar calcul de la matrice de variance covariance des _ colonnes A partir du m me tableau que la fonction pr c dente Correlation cette fonction fait appara tre une matrice carr e o les cases diagonales contiennent les variances de chaque variable et les autres cases contiennent les covariances de chaque couple de variables 3 4 F and T tests two samples comparaison des variances et des_ moyennes de 2 chantillons de distributions normales La structure du tableau est diff rente des fonctions pr c dentes Ici il n y a qu une seule variable par tableau par exemple la longueur du corps et deux colonnes contenant les valeurs mesur es Chaque colonne correspond un chantillon et les diverses lignes correspondent aux diverses mesures r alis es pour l chantillon en question Ce nombre de lignes peut tre diff rent selon les colonnes PAST logiciel scientifique 32 3 Statistics effectuer des calculs statistiques Pour chaque colonne chaque chantillon cette option donne N le nombre d individus mesur s Mean la moyenne 95 conf l intervalle de confiance de la moyenne 95 plus le nombre de mesures est grand plus l intervalle de confiance de la moye
53. ayant v cu 1l y a longtemps plusieurs milliers millions ou milliards d ann es Elle est donc l intersection de la biologie et de la g ologie En dehors de la pal ontologie les statistiques de PAST sont aussi utilisables pour diverses recherches de biologie et de g ologie Pourquoi PAST L introduction au manuel de PAST http folk u1o no ohammer past intro html indique plusieurs qualit s PAST est gratuit PAST est fait sur mesure pour la pal ontologie et diverses fonctions ont t d velopp es sp cialement dans ce but PAST est facile utiliser et peut servir d introduction p dagogique l emploi de logiciels plus complexes le site de PAST montre divers exemples d utilisation On peut ajouter d autres qualit s qui justifient son emploi pour divers domaines des sciences d observation PAST fonctionne sous toutes les versions de Windows partir de Windows 95 On peut aussi l utiliser sous Linux par l interm diaire de WINE par exemple avec Linux Poseidon PAST est un logiciel l ger Sous forme compact e zip il peut tenir sur une seule disquette moins d un m gaoctet PAST n est pas sectaire pour le s parateur d cimal Il peut utiliser aussi bien le point que la virgule et donc recevoir des donn es des diverses versions des tableurs PAST est facile utiliser en compl ment des tableurs de type OpenOffice Calc ou Excel Ses fichiers sont des fichiers textes
54. cSance C Mied Finit C Fid kere Faro Roi LE l SAVE AS AYS PAST logiciel scientifique 50 4 Muitivar statistiques multivariables 4 12 K means clustering REEDER K means clustering EE Scri File Edit Transfo Bat 5 Enter number of desired clusters Le J Porphyra 2 R Arabidopsis Z 1 z J c Cyanophora Par des m thodes voisines des pr c dentes les individus sont regroup s en paquets clusters On indique le nombre de paquets souhait s et le logiciel range tous les individus semblables dans un paquet selon leur proximit d apr s les variables tudi es 4 13 Multivariate normality test de normalit sur plusieurs _ variables Les donn es sont un ensemble de colonnes contenant des valeurs num riques continues comme pour une analyse en composantes principales notes_concours0g Malfa File Edit Transform Plot Statistics Multivar Model Divers Multivariate normality test Mar dia 5 Bx S Ea Bl sE Ex CR 7 Edit mode Edit 1 ES EE EE l Multivariate Coefficient Statistic clf pinormal Skewness 2 607 20 12 20 0 4507 Skewness small sample corrected 22 12 20 0 3339 Kurtosis 21 06 1 392 0 164 Doornik and Hansen omnibus Ep 13 59 pinormal 0 05459 x F Cette option teste la normalit de l ensemble des variables La partie sup rieure teste l asym trie Skewness et l aplatissement Kurtosis des distributions p n
55. ccccecccccecicicicicccececccccracccecesecocenana 50 dll Neis hbotr OMAN see io nie EE 52 4 127 K mcans CIUSTETIANS SR Rd di indie cie 53 4 13 Multivariate normality test de normalit sur plusieurs variables 53 4 14 Discriminant Hotelling Analyse discriminante et test T de Hotelling 53 4 15 Paired Hotelling test T de Hotelling pour donn es appari es 54 4 16 Two group permutation test de permutation pour deux groupes multivari s 54 4 17 Box s M test d galit des matrices de covariances pour deux groupes de donn es 54 4 18 MANOVA CVA analyse de variance multiple analyse canonique des variables 54 4 19 One way ANOSIM analyse de similarit s 54 4 20 Two way ANOSIM analyse de similarit s deux facteurs 54 4 21 One way NPMANOVA analyse de variance multiple non param trique un facteur 54 4 22 Mantel test test de corr lation entre matrices de distance 54 423 SIMPER pourcentage de similarite din Une ne nn de diese 55 4 24 Calibration Trom CABTAC Sn e a E die 55 425 Calibration Trom 6ptima 20 de rte ertrnieeen etienne rt NOAE R CEROC en ceete 55 4 26 Modem Anaoue Techniques a a E tou 55 5 Modol mode HSAUHONS ESS 292000020 A EE E A E oo 56 SL Linear 160581011 NCA Oseo nisa A EA 56 5 2 Linear 1 indep n dep r gression lin aire multiple pour une variable ind pendante qu
56. ces de nucl otides 41 s ries temporelles 3 6 66 70 statistiques multivariables 3 5 43 stratigraphie 3 16 80 supprimer une ligne ou une COLON C orekan 12 tendance 18 69 test de normalit 4 sv 34 50 test du khi deux 4 35 S E iein nn 32 38 test t 5 sv 32 37 50 sv 64 tests statistiques 2 sv 8 13 Tracer des graphiques 3 sv 22 Transformer les donn es 4 18 transposer 3 14 sv tri 3 sv 13 sv 16 sv 23 sv 28 30 sv 43 45 47 sv 50 sv 69 72 sv 80 82 sv 86 DUR Ras rues 4 24 WaS Me ue ns NIE A 6 69 W1indoWsSs 2 7 9 21 WINE 2 2634 2 24
57. ciel un tableur par exemple o les espaces sont possibles 1 3 1 New nouveau tableau vide 1 3 2 Open ouvrir un fichier de donn es CO2 2008 dat A C02_2008 dat OpenOffice org Writer tats Fichier dition Affichage Insertion Format Tableau Outils Fen tre AL Ja ER CR E Eh Ei A E Q LE F gt 22 tppm _ E d Texte pr format v CE EEE z 1896 356 15 1991 357 22 a 4 HIE 7 CRE 1992 358 45 1993 358 11 1994 359 63 1995 362 16 11996 364 52 p 1997 365 59 11998 367 49 LE 1999 370 9 CO ppm gt f 2000 372 25 1990 356 13 12 1991 gt 357 22 gt T 1992 358 48 H is 1993 gt 358 111 1994 359 63 T 1995 362 16 k 1996 gt 364621 1997 gt 365 59 1998 gt 367 49 T 1999 3709 j 2000 372 25 gt T LM On peut utiliser la fonction open du menu File ou bien faire un glisser d poser de l ic ne du fichier sur la fen tre de PAST Normalement PAST peut charger la premi re page des fichiers Excel ainsi que quelques autres PAST logiciel scientifique 10 1 Fournir des donn es PAST et les communiquer d autres logiciels formats plus exotiques Nexus TPS Rasc MAIS en fait il faut que le vrai logiciel Excel soit install sur l ordinateur PAST est incapable de charger seul les fichiers Excel Le mieux es
58. colonne 4 8 two blocks PLS Moindre carr s partiels sur deux blocs Les colonnes doivent tre constitu es de donn es continues mesures d abord le premier bloc puis le deuxi me bloc par exemple d abord les donn es morphom triques puis ensuite les donn es environnementales C est une m thode comparable l analyse en composantes principales mais qui tudie la covariation entre les deux blocs de variables 4 9 Seriation C est une m thode qui utilise une matrice de pr sence absence avec par exemple les esp ces en lignes et les milieux en colonnes Elle essaie de r organiser les lignes et les colonnes de fa on concentrer les pr sences autour de la diagonale Untitled z Seriation ME File Edit Transform Plot Statistics Multivar Model Diversity Time G E gt Eal 3 CR 7 Edit mode Edit labels montagne plains profondeur rivage vase F FT z c 1 cactus Criterion 1 2 Monte Cario Mean 1 StdDev 1 beuplier z H Zscore H pirandomi 1 nenuphar rOSEal nenuphar __ euplier Z ra Ci E D lG o Q Li T a 3 Fi Il y a deux m thodes d optimisation PAST logiciel scientifique 48 4 Muitivar statistiques multivariables constrained optimisation contrainte seules les lignes sont mobiles et les colonnes doivent
59. corr lation angulaire 78 8 4 Nearest neighbour 2D points tests de la r partition al atoire sur une surface 78 8 5 Ripley s K 2D points indication visuelle du groupement des polnNtSs 79 8 6 Gnddine interpolations spatiale Senis 2200690296139400 A A NEAR AS SSA nd 80 8 7 Multivanate allometry Allom trie sur plusieurs variables 81 8 8 Divers types d analyses de forme analyses procust ennes 81 9 Strat analyses stratigraphiques SD CILIQUES hrs diem Mare nattren en it lens cr as etd isa ie 84 9 1 Unitary associations associations unitaires 84 9 2 Ranking Scaling classement des donn es stratigraphiques 85 9 3 Constrained optimization CONOP ii iiiiiiisssiieisssiees siennes 85 94 Abpearance Event OFOIMAUON ESS E RS densit 85 9 5 Diversity curve courbe de diversit avec apparition et disparition de taxons 86 9 6 Range confidence intervals calcul des intervalles de confiance de la distribution des TOSS S PR EE 0202112 2 E NE E R E CREE e E N 11 ESE RER 86 9 7 Distribution free range CIs intervalles de confiance ind pendants de la distribution 86 9 8 Spindle diagram graphique d observation des taxons au cours du temps 87 99 MC FEV CMS EEEE A PAEA E NAI E Nos E ON ee Ve 7 Ac A 88 TO Cladisticsz analys s ClASHAUES sn en nn nat
60. correspond un individu un lieu de mesure une exp rience un village etc C est par exemple la comparaison d animaux avant et apr s engraissement c est le m me animal avant et apr s PAST logiciel scientifique 34 3 Statistics effectuer des calculs statistiques 4lig3col dat Paired tests El EE coi f co c Ee 3054 N Fi doa foz _ Jd Mean 4 Mean 10 igi 10 2 Median 4 Median 10 ws CRE 3a ws 5 E t 2 16 pisame mean 0 07405 6 F Sign test B o o J APTTTTTTTTTTTTTTTITTTTTTTTTTTT r 5 pisame median 0 721 mfa Wifcoxon test W 19 Normal approx z 1 782 pisame me diank 0 074735 Monte Carlo n 100000 pisame Medliank 0 09375 x 5 al Il faut obligatoirement le m me nombre de lignes pour les deux colonnes mais on peut avoir des donn es manquantes symboliser par t test est le test param trique de comparaison de moyenne qui suppose des distributions normales p same mean est la probabilit que les deux moyennes soient identiques Sign test et Wilcoxon test sont des tests non param triques de comparaison de m dianes qui ne supposent pas forc ment que les distributions sont normales Dans tous les cas p same median donne la probabilit que les m dianes soient identiques c est dire qu il n y ait pas de diff rence entre les populations tudi es rappel la m diane est la valeur pour laquelle la moiti d
61. d Manhattan Jukes Cantor C Kimura C User similarity C User distance Mixed Coph corr 0 9853 Boot H o Cette option regroupe les individus par leur ressemblance selon diverses m thodes possibles Cocher Two way fait appara tre deux arbres d une part l arbre des colonnes trac gr ce aux lignes d autre part l arbre des lignes trac gr ce aux colonnes 4 11 Neighbour joining C est aussi une m thode de regroupement en arbres Si l on peut d finir un extragroupe il faut le mettre en premi re ligne pour qu il soit consid r comme tel lorsqu on coche outgroup au lieu de final branch Meighbour joining clustering Anabaena Car oThorE Forchyra APabldopsls h IR C Correlati CORK Dice C Jaccard P Huczynsti C Ghia C Eimp ar C Erotuta C Cosme C Morisits C Faup Crick C Ein C Jakex Carlur C Kimira C Tairate C asr amarts Lesr cistsnce C Mixed Boot H o Poot E Fralkrensh C turous i Save as exis x al Hr poarta ATARI lS Neighbour joining clustering C yercph ora Znahaena amp Eucldean C otelin C Rii lke Jaccard C Kuczynski C Gin C Simpson Arawi Los ne C Mets C RausCrih C Mon C Harris L Chaud Ela ty nri r Mattan C Jukes Cantor nur C ajna H ss site te O Hex
62. d une variable qualitative facteur et d une variable continue covariable sur une variable r ponse On doit avoir quelques paires de colonnes correspondant aux diff rentes modalit s de la variable qualitative Chaque paire de colonne correspond un ensemble de donn es plus ou moins corr l es ici 3 paires L analyse de covariance indique si les pentes peuvent tre consid r es comme diff rentes ou non en plus de la comparaison multiple de moyennes Ici la probabilit que les moyennes soient identiques pour les trois groupes est faible 0 00447 on peut donc consid rer que les moyennes sont diff rentes Par contre la probabilit que les pentes soient homog ne est assez forte 0 2123 on ne peut donc pas consid rer que les pentes sont diff rentes Le bouton View groups fait appara tre une fen tre suppl mentaire o pour chaque variable d pendante la 2e colonne de chaque paire la moyenne calcul e la moyenne calcul e par ajustement pour l ensemble des valeurs et la pente de la droite de r gression sont affich es 3 19 Mixture analysis analyse des m langes pour une population _ h t rog ne C est une m thode utilis e lorsqu on a en m lange deux ou quelques populations par exemple PAST logiciel scientifique 41 3 Statistics effectuer des calculs statistiques lorsqu on a un m lange de m les et de femelles Chaque population est peu pr s normale mais le m lange des diver
63. de D complications non_complications c __ Contingency table test d ind pendance de variables d une_ table de contingence Contingency table st ME Mi 22 pino assock 0031742 Cramer s V 0 16719 Contingency C 0 16491 x PAST logiciel scientifique 38 3 Statistics effectuer des calculs statistiques 3 15 One way Anova analyse de variance un seul facteur _ Untitled One way ANOVA TER Sum of srs alf Mean square F pHisame Ea E Et V Edit mode Between groups 2300 2 1450 76 73 2 516E 1 2 EIE Ch Within groups 548 24 18 5966 aliment aiment 5 aiment c o Total 3448 31 1 E EE 191 177 203 gt 194 o Levene s test for homogeneity of variance based on means p same 0 9936 3 E TS M Z Based on medians p same 0 9632 4 _ 170 Welch F test in the case of unequal variances F 73 869 df 16 99 p 1 096E 09 5 M 185 lier 6 31 Tukey s pairwise comparisons F O 177 Q p same 8 R 50 s K laimet A laimet B aiment c 10 185 met A Pnn 00001229 0 0001229 16 47 0 2669 14 22 2 246 x ESS io rs Fondamentalement c est une comparaison multiple de moyennes les moyennes sont elles diff rentes les unes des autres ou bien les fluctuations entre les moyennes sont elles simplement dues au hasard Il faut que les distributions des chantillons soient normales que leurs effectifs et leurs variances soient semblables Les di
64. de est les valeurs observ es Cette option r alise une transform e de Fourier pour calculer l importance des fr quences des v nements observ s Elle trace en abscisses la fr quence nombre de cycles par unit de temps et en ordonn es la puissance des cycles en question L exemple ci dessus correspond la concentration d oxyg ne 18 qui indique des changements climatiques au cours du dernier million d ann es Les pics correspondent aux cycles de Milankovitch Il faut au moins quatre cycles pour que cette fonction soit correcte S il n y a qu une seule colonne de mesure il faut que les mesures soient r guli rment espac es L estimation du temps est faite par les num ros des lignes S il y a deux colonnes le temps dans la premi re et les valeurs observ es dans la seconde l algorithme utilis permet de travailler m me sur des donn es o les intervalles de temps entre les mesures sont irr guliers ce qui est fr quent dans les sciences de la nature et en particulier en pal ontologie PAST logiciel scientifique 67 7 Time tude des s ries temporelles 7 2 Autocorrelation autocorr lation les mesures sont elles li es au_ cours du temps L tude de l autocorr lation d coulant de l autocovariance essaie de r pondre la question la mesure un instant est elle li e la mesure faite l instant suivant ou l instant pr c dent Dans certains cas il n y a aucune corr latio
65. de s ries de donn es les fonctions d analyse spectrale ou d autocorr lation permettent de d terminer la fr quence des ph nom nes p riodiques Le huiti me chapitre Mesures g om triques contient des fonctions d usage assez g n ral comme les graphiques montrant l orientation ou la direction de mesures ou bien l interpolation pour r aliser des cartes mais aussi des fonctions plus sp cialis es pour la pal ontologie comme l allom trie Le neuvi me chapitre Analyses stratigraphiques sp cifiques menu Strat est vraiment sp cialis pour la pal ontologie et la stratigraphie Le dixi me et dernier chapitre Programmation des actions de PaST menu Script indique bri vement comment automatiser des actions de PAST par un langage de programmation PAST logiciel scientifique 4 Introduction PAST un logiciel de statistiques pour les sciences de la nature Table des mati res 1 Fournir des donn es PAST et les communiquer d autres logiciels T 1 1 Le tableau de PAST les colonnes correspondent aux variables et les lignes correspondent AUX Observations mesures mdi vids Jarnac a ER RTS A nt I 12 Cochero nomis cases CLONES SR A AEE A EE 7 1 3 Menu File charger et sauvegarder des donn es dans des fichiers 9 1 4 Menu Edit modifier les donn es d un tableau 12 1 25 Transform Transformer les donnees 24224m5250450650002050 eenia EE E ACAR RR arte 18 1 76 PAS Tunise sous L
66. dique la phase Pour une sinuso de d ordre 1 l quation est de la forme y C a cos 2r x x0 T o C est la constante a est l amplitude est la phase T est la p riode et x0 est la premi re valeur PAST logiciel scientifique 57 5 Model mod lisation de la s rie 5 5 Polynomial ajustement polynomial quation du polyn me par d faut de degr 2 est donn e par y a0 al x a2 x Polynomial fit DER X start a X end fe Untitled File Edit Transform Plot Statistics SRS 25 J o a 1 _ 5 Dee ee ec dc ee Rene a e Ae E Y start a 2 E gt vend fr 5 E 4 16 5 fo j Labels B se 14 l l Ear 12 Order m 10 EE a UE a ne E araea e bs es Chi square 1 6571 i Akaike IC 069566 a R 2 0 59021 sr j F 1041 1 M 6 p 0 009794 fl ms Et 4 ad 5 ax 128571 ei 2 A 2 EE x amp amp S OO X A a On peut modifier la pr cision de l ajustement l ordre du polyn me par les deux boutons au milieu de la zone de droite PAST logiciel scientifique 58 5 Model mod lisation 5 6 Logistic ajustement la courbe logistique croissance de_ populations PAST Edit Logistic and von Bertalanffy fit Transform Flot Statistics File s JE E Xx start fa _ X end a nr 20 0 0 01
67. e Shannon soient les m mes pour les PAST logiciel scientifique 65 6 Diversity tude de la biodiversit deux chantillons 6 9 Diversity profiles profils de diversit Il peut exister diverses mani res de calculer un indice de biodiversit et l indice de Shannon n en est qu une d entre elles Cette option calcule la biodiversit selon plusieurs fa ons et affiche le r sultat sous forme d une courbe pour 0 les indices sont simplement le nombre d esp ces pour a 1 les indices sont proportionnels aux indices de Shannon pour a 2 les indices se comportent comme les indices de Simpson Untitled Diversity family Multivar Model Transform B 223 Ex M Edit mode D Re Re EE ESP CE ce esp ce 8 2211414 14 144 144 44 44 14 14 14 44 14 14 14 14 14 14 14 14 171 14 14 14 14 14 14 174 14 14 14 14 144 174 14 14 14 124 14 Ve Ve v _ esp ce esp ce D 57 3 esp ce E Diversity mm 0 04 085 1 2 16 2 24 45 3 2 3 6 4 alpha a Tc EN gt TM ll f on PAST logiciel scientifique 66 7 Time tude des s ries temporelles 7 Time tude des s ries Zas Autocorrelation te m D O re es Crosscorrelation wavelet transform Walsh transform Les s ries temporelles aussi appel es s ries chronologiques correspondent O Wa r e r dNC
68. es 7 7 Mantel correlogram p riodogramme et corr logramme de Mantel total_vostok dat Mantel correlogram fx Fie Edit Transform P X start lo X end 96 ot Multivar Model Diversity E gt Eal 35 Ex CR 7 Edit mode FM Edt labels Statistics Scalogram Ibo bo fro 62 Fe al D IE IT c w wu B dm Lu Fe T 4 439 72 J 272 44 G66 93 c Distance measure si p 7 me I ciz J w C Euclidean 5 441 35 se j Correlation 6 434 77 HE 270 29 640 15 i s Rho 7 440 36 11 57 268 39 594 65 l l l Dice po 3 he C Jaccard ES AE C Kulczynski 9 EE C Ochiai EF ae Simpson io E Bray Curtis 11 __ ES C Cosine C Morisita C Raup Crick 1 E z C Horn 14 E 5 s nn h M E 078 or 5 e i Manhattan 116 443 T C Inner product User similarity LA gt 0 72 User distance h Tg w E 19 z Plot style 20 PE a Graph SE Barchart 21 5 C Points j 22 ET Te 95 confidence i 25 Mantel scalogram Le K 1 107200 3 07 2200 X start a Pare X end 92 707200 H 07200 F 4107 200 Y start 46 Vd a 8107 200 0 692 0 335 0 0769 l Colou
69. es d une ligne correspondant aux trois types de micro organismes Choisir Edit Counter une nouvelle fen tre appara t En cliquant sur les boutons avec un le compteur de la cat gorie correspondante est incr ment en cliquant sur les boutons le compteur est d cr ment Lorsque le comptage est termin 1l faut cliquer sur le bouton marqu d une croix rouge en bas gauche la fen tre se ferme et les nombres correspondant au comptage apparaissent dans les cases correspondantes du tableau Pour la condition suivante boite de P tri suivante quadrat suivant il faut s lectionner dans la ligne suivante les cases correspondant aux types compter puis s lectionner Edit Counter etc PAST logiciel scientifique 18 1 Fournir des donn es PAST et les communiquer d autres logiciels 1 5 Transform Transformer les _ donn es Multisar Mod File Edit MEN Flot Statistics Log Remove trend j j PET Subtract mean On peut faire subir aux donn es diff rentes op rations Ces op rations ne sont possibles que sur une zone s lectionn e elles ne sont pas possibles sur une seule case 1 5 1 Log logarithme en base 10 Il faut des donn es positives mais les donn es manquantes sont accept es Roy percentage Row normalize length Abundance to presencelabsence Procrustes 20 30 Bookstein 2D Remove size from landma
70. es mesures sont plus grandes et la moiti des mesures sont plus petites 3 8 Normality one sample test de normalit d un chantillon Pour une colonne s lectionn e c est un test de normalit de la distribution PAST logiciel scientifique 35 3 Untitled Statistics effectuer des calculs statistiques bios _____ bicB 13 10 5 12 5 10 10 5 11 5 L oi n m LT E cn on m m in U S sl li CM mn 4 in 19 12 5 12 5 in ch LI i 1 fi C SEX CR M Edi math 15 12 13 5 14 11 7 5 3 5 19 5 6 5 3 5 6 5 Tests for normal distribution DIO N Shapiro Yilk Wi pinormal Jarque Bera JB pinormal Chi 2 pinormal Upr limit 6 1271 3 3605 Obs freg 11 14 Exp freg 10 75 10 75 x 5 43 0 9559 0 1266 1 309 0 5195 4 5349 0 033211 12 594 inf 5 13 10 75 10 75 N est le nombre de cases mesur es et pour 3 tests diff rents p normal donne la probabilit que la distribution soit normale Vers le bas de la fen tre les quatre colonnes correspondent aux quatre quartiles c est dire aux quatre parties de la distribution normalement quiprobables Upr limit est la valeur sup rieure de l intervalle Obs freq est le nombre d individus observ s dans cet intervalle fr quence absolue Exp freq est le nombre d individus attendus dans cet intervalle 3 9 Chi 2 test d
71. es n ont pas de param tres pas de valeur de retour pas de variables locales Elles doivent tre d finies apr s le begin de d but du programme Bizarrement l appel de la proc dure doit se faire avec un param tre quelconque fictif alors que la proc dure avait t d clar e sans param tres 11 2 1 Op rateurs Les op rateurs math matiques classiques existent La concat nation de cha nes est faite par amp Les op rateurs de comparaison sont gt lt gt lt lt gt 11 2 2 Fonctions diverses On trouve les fonctions math matiques classiques cos sin tan exp log sqrt int rnd mais aussi des fonctions statistiques moins courantes Diverses op rations sont possibles sur les vecteurs et matrices en particulier l inversion le calcul de moyenne le calcul de covariance le classement Diverses op rations de calcul de distances entre matrices sont possibles On peut aussi programme le tra age de graphique par des instructions de type drawline drawstring drawhistogram PAST logiciel scientifique 87 Bibliographie et r f rences L article officiel d crivant PAST Hammer Harper D A T and P D Ryan 2001 PAST Paleontological Statistics Software Package for Education and Data Analysis Palaeontologia Electronica 4 1 9pp Quelques livres de statistiques naturalistes Ancelle Thierry Satistique pid miologie Maloine 2002 Bouyer Jean M thodes statisti
72. es valeurs sont en 4 colonnes quelques lignes la variable suivante etc Lorsqu on a copi coll les valeurs d une variable dans PAST et s lectionn les 4 colonnes on peut prendre l option Grouped columns to multivar et indiquer qu il y a 4 colonnes On obtient alors un vecteur ligne de toutes les valeurs de la variable que l on peut transposer par l option Edit Transpose de fa on a obtenir un vecteur colonne de la variable En faisant de m me pour les diverses variables puis en collant ces vecteurs colonnes c te c te dans un m me tableau de PAST on obtient un tableau constitu des multiples valeurs des diverses variables Ce n est pas simple Dans tous les cas il faut conna tre la structure des donn es PAST logiciel scientifique 16 1 Fournir des donn es PAST et les communiquer d autres logiciels 1 4 15 Stack colored rows into columns s parer les diff rentes couleurs en colonnes PAST PAST File Edit Transform Plot Statistics Mult File Edit Transform Plok Statistics ena SBR Hm AS 36 EN CR ai Y cat gorie c s gos File Edit SEEN Plot Statistics Multi Ex 35 Ex CR M Edit r C k selcan E Lorsqu on a des donn es de diff rentes cat gories visualis es par des couleurs diff rentes on peut souhaiter tudier les caract ristiques de chaque cat gorie Il faut commencer par trier les donn es selon ces cat gories menu
73. eux Les trois premi res lignes peuvent tre obtenues par le menu Model o il existe une option Abundance et une Species packing 4 26 Modern Analogue Technique L aussi on part d une matrice d abondance avec les taxons en colonnes et les observations en lignes Les premi res lignes correspondent aux taxons actuels dont on peut conna tre les facteurs cologiques et les derni res lignes correspondent aux taxons fossiles La premi re colonne contient des donn es environnementales pour les taxons actuels et un point d interrogation pour les taxons fossiles PAST logiciel scientifique 53 5 5 Model mod lisation A partir de valeurs num riques d observation on essaie de calculer une formule de pr diction 5 1 Linear r gression lin aire La r gression lin aire est le mod le le plus simple Attention Ici par d faut ce n est pas la r gression standard o la r gression de y en x est d autant plus diff rente de la r gression de x en y que le nuage est tal mais la Reduced Major Axis o la r gression de x en y et la r gression de y en x sont quivalentes qui sert de base aux calculs En d autres termes la droite rouge correspond au grand PAST gt CRI M Edit mode poids taie iMc r 1 74 21 67 1 75 23 36 1 94 21 55 1 87 20 87 1 87 22 49 182 Ei 1 75 20 24 1 54 24 1 18 __ EE T T T 13 1 75 26 44 T46 1 76
74. h max litdihood Appearance Event Ordination AC laxoan ranges Min taxa pr list i First cclumn contains levels SEAL am Fer LI E 1 X end Lncoored rows are nol in s ectiors Y start WW Keep sn leton tars Y enu 25 Revese ntial scores Bootstrap replicates u Arrange all llsts EN ei he Olola la EE Fo Lists w ercleitics 0 Lists kep 41 counto 45 Strat FIL stgemern s 129 Sal Hon con PL selemenis GI Conjunct FIL slatenents 90 15 laxz Rens 12 PFangc cnd bonus 3 417 Log lkelirooct 17 99 CcOYUuNnction predictions a e bater thai acom 1o all axs Taxon ranges Clrse Cvents 24 Cwen rum be sclica lcupoldi gloss pastinil subpyren pisiform aram aa montanar guidons M 3 5 5 041 lara awellar a decola AraQ0TEN decipicn Sorttaxa view NLMI ETE x al PAST logiciel scientifique 82 9 Strat analyses stratigraphiques sp cifiques 9 5 Diversity curve courbe de diversit avec apparition et disparition _ de taxons h IEF Ea ITAAS CR a P CAREMA n A PAST F Tn x MIE X start h X end v Diversity Plot style Origination ia prets Diversity MW Extinction Endpoint correction Parametric extension Stationary boundaries 8 12 16 20 24 23 32 36 view numbers Sample J s lon lw lme e ol IN IT UN T lu pi gt
75. haque colonne ind pendamment 32 3 2 Correlation corr lation entre les variables aE OAT 33 3 3 Var covar calcul de la matrice de variance covariance des colonnes 33 3 4 F and T tests two samples comparaison des variances et des moyennes de 2 chantillons dedistabutions ROMA a a neeste nd a dei tenue 33 3 5 F and T from parameters comparaison de deux chantillons partir des param tres StS GUES as E DANA A dat NS COA tA EA A s De ALAS 7 Den co 34 3 6 T test one sample comparaison d un chantillon avec une distribution th orique 35 3 7 Paired tests t sign Wilcoxon comparaison d chantillons appari s 35 3 8 Normality one sample test de normalit d un chantillon 36 7 LUC 25 168V Qu KNAU 2342222000243425 A0 R ALARA NASA Ac AEN 37 3 10 coefficient of variation test d galit des coefficients de variation de deux chantillons 38 3 11 Mann Whitney test U de comparaison de m dianes m me si la distribution n est pas OPA RE A den NE ENES ne E A NOELA TE EET 38 3 12 Kolmogorov Smirnov teste si deux chantillons ont la m me distribution 39 3 13 Spearman Kendall deux variables sont elles corr l es 7 39 3 14 Contingency table test d ind pendance de variables d une table de contingence 39 PAST logiciel scientifique 5 Table des mati res 3 15 One way Anova analy
76. i d termine n variables d pendantes nm En E E ETETE EEE 57 5 3 Linear n indep 1 dep r gression lin aire multiple pour expliquer une seule variable d pendante par n variables ind pendantes 57 5 4 Sinusoidal ajustement sinuso dal de ph nom nes p riodiques 59 5 5 Polynomial qjast ment polynomi alhassan n enr A Nasa 60 5 6 Logistic ajustement la courbe logistique croissance de populations 61 5 7 Smoothing spline lissage par les courbes spline 61 5 8 Abundance Modeles dADONAANCE rade neue 62 5 9 Species packing garniture d esp ces abondance d esp ces selon un gradient de facteur LD a g L ETE l RS RE V EE E E NEE AE 4 10700 202140 A AEA 4 60 ET 62 6 Diversity tude de Ta DIOdIVErsTt RAR AR Pt 64 6 1 Diversity indices indices de diversit de type a alpha biodiversit locale 64 PAST logiciel scientifique 6 Table des mati res 6 2 Quadrat richness richesse des quadrats richesse intralieu 64 6 3 Beta diversity indices de diversit de type beta diversit interlieux 65 6 4 Taxonomic distinctness distance taxonomique 65 6 5 Individual rarefaction estimation de l effet de l effort d chantillonnage
77. ian la 10 8 8 5 25 prenti 4 8 6 5 6 75 prentil 13 5 12 12 5 14 Skewness 0155484 0613793 0671844 0420792 0 748051 077153 0 353626 0 701804 Geom mean 7 83096 9 8224 850167 849581 x asym trie et d aplatissement par rapport une distribution normale Geom mean la moyenne g om trique Qp m p in cn LA DI r CINA in in mn LA Li s 1 3 J in Qi CR RSS T z T cn 2 Le coefficient d asym trie est positif si la partie droite de la distribution est plus paisse Le coefficient d aplatissement qu il vaudrait mieux nommer coefficient de pointicit correspond au param tre statistique y2 4 6 3 Il est positif si la courbe de la distribution est pointue Dans la pratique on consid re que s il est compris entre 2 et 2 on peut consid rer que la distribution a un aplatissement normal et que s il est sup rieur 2 la distribution est plus pointue que normalement et s il est inf rieur 2 la distribution est aplatie PAST logiciel scientifique 31 3 Statistics effectuer des calculs statistiques 3 1 1 Similarity and distance indices distances ou corr lations entre les individus Attention D habitude on cherche les corr lations entre les variables les colonnes partir d un certain nombre de mesures les lignes Ici on obtient les corr lations entre les individus c est dire la ressemblance entre les individus
78. ionn e c est cette colonne qui sert de base au tri soit par ordre croissant Sort ascending soit par ordre d croissant Sort descending S1 plusieurs colonnes sont s lectionn es c est la premi re colonne colonne de gauche qui sert de base au tri 1 5 9 Column difference Il faut s lectionner deux colonnes et la diff rence entre elles est mise dans la colonne suivante Attention les donn es ventuelles de la colonne suivante sont cras es 1 5 10 Regular interpolation interpolation pour remplacer des donn es manquantes 1 5 11 Evaluate expression valuer une expression math matique Les expressions ressemblent un peu celles qu on peut employer dans les tableurs mais le fonctionnement est diff rent Apr s avoir s lectionn une zone lorsqu on choisit cette option une fen tre s ouvre Vers le bas de la fen tre on doit entrer la formule de transformation des cases s lectionn es selon la syntaxe indiqu e dans le haut de la fen tre On peut soit frapper la formule au clavier soit cliquer sur les noms des colonnes des fonctions des op rateurs ou des valeurs Lorsqu on clique sur Compute la valeur des cases s lectionn es est remplac e par les valeurs de l expression calcul e Si on reclique sur Compute un nouveau calcul est effectu Par exemple si on a introduit ln x en cliquant une premi re fois on remplace la valeur dans les cases par leur logarithme n p rien Si on cl
79. ique une deuxi me fois on la remplace par le logarithme du logarithme valuation d une expression op rateurs mod fonctions abs atan cos sin exp In sqrt sqr round trunc Les variables suivantes peuvent tre utilis es x contenu de la cellule cellule de gauche left sinon 0 r cellule de droite right u cellule sup rieure up d cellule inf rieure down mean moyenne de la colonne min valeur minimale de la colonne max valeur maximale de la colonne n nombre de cellules dans la colonne 1 indice de la ligne J indice de la colonne random nombre au hasard uniforme entre O et 1 normal nombre au hasard normal moyenne 0 et variance 1 integral somme de la colonne courante stdev cart type de la colonne sum somme totale de la colonne courante Les valeurs manquantes sont accept es On peut aussi entrer des formules tenant compte des valeurs des autres colonnes Les noms des colonnes sont indiqu s dans la colonne de gauche de la partie sup rieure de la fen tre ils commencent par c _ Lorsqu on n a s lectionn que certaines cases d une colonne le r sultat peut para tre bizarre parce que la formule fait correspondre la premi re ligne de la PAST logiciel scientifique 20 1 Fournir des donn es PAST et les communiquer d autres logiciels zone s lectionn e avec la premi re ligne de la colonne indiqu e dans la formu
80. le DE 4lig3col dat Evaluate expression File Edit Transform Flot Statistics Multivar Mod UME j values Functions B 38 ER E 7 Edit mode r right cell or 0 deos Joas EE Pp u cell above or 0 CE 10 50 c E d cell below or 0 CES x current cell left cell or 0 i Crow index round C lig _3 3 0693147 30 j column index sint J n cells in column sar iwa fs 19 20 15 Lll IC F ic G ic H c 1 mean of current column sct 5 _ C_J stdew standard deviation trune C c K min minimum cL max Maximum Operators cM random uniform 0 1 m c_h normal Gauss random c integral running sum c F aum column total c 4 c F les mod lt PAST logiciel scientifique 21 1 Fournir des donn es PAST et les communiquer d autres logiciels 1 6 PAST utilis sous Linux PAST est fondamentalement con u pour tre utilis dans l environnement MS Windows mais l utilitaire WINE permet de l utiliser sous Windows Il fonctionne en particulier tr s bien sous Poseidon qui est un linux scientifique d riv de Ubuntu il suffit de cliquer sur l ic ne Past exe pour que PAST se lance convenablement puisse bien lire les fichiers effectuer les calculs et tracer les graphiques Les fonctions importantes de PAST fonctionnent correctement en particulier l entr e et la sortie de donn es par lecture et criture de fichiers mais aussi par copier col
81. ler ainsi que la sauvegarde des graphiques dans les formats emf Jpg et bmp Par contre les fonctions qui interagissent trop fortement avec le syst me d exploitation ne sont pas disponibles On ne peut pas copier le graphique dans la m moire pour le coller directement dans un logiciel de dessin ni imprimer ni choisir la fonte de caract res pour les graphiques PAST logiciel scientifique 22 2 Plot Tracer des graphiques 2 Plot H Tracer des Transform NAS Statistics Multivar Model raphiques Noa Le xY with error bars 2 1 Pour tous les graphiques cliquer pour_ DARA r gler les pr f rences du graphique Sa ercentiles Normal probability plot Pour les diff rents types de graphes lorsqu on double clique vema sur le graphe une fen tre de r glage appara t semblable Dodo Survivorship pour tous les graphiques Certaines des options ne sont en valables que pour certains graphiques particuliers et 1l ed ne sert rien de les modifier pour les autres graphiques Na On peut r gler l existence ou non d une grille ou des axes Surface l existence ou non de couleurs pour les graphiques qui le permettent l paisseur de ligne la fonte des caract res Lorsque le graphique montre des symboles pour les points de mesure on peut r gler la taille de ces symboles lorsque les axes ont des graduations on peut r gler l cartement entre ces graduations mettre des l gendes aux axes X label et Y label
82. les quatre composantes principales Component 1 Le bouton View loadings provoque l apparition d une fen tre montrant le poids des diverses variables initiales pour la d termination d une composante principale Scree plot trace un graphique des valeurs propres pour toutes les composantes principales S1 des groupes de coloration ont t d finis pr c demment Edit Row color symbol ces couleurs sont visibles sur le graphique obtenu par View scatter Ceci peut permettre de visualiser divers groupes dans diverses r gions de ce graphe 4 2 Principal coordinates analyse en coordonn es principales proche de l ACP C est une extension de l analyse en composantes principales qui permet d utiliser des distances vari es autres que la simple distance euclidienne PAST logiciel scientifique 45 4 Muitivar statistiques multivariables graines dat Principal Coordinates Fie Edit Transform Flot Statistics Multivar Model Diversity Time Ge me E mra Axis a a Ets Gower gt Bl me w Edt mode Edit labela mp 64 903 acker 549 53 14 965 Correlation D De a E52 E a jezo oo C Rho 14 7 4 071304 012563 Dice 3 Jaccard C Kulczynski C Ochiai 12 C Simpson Noix Rien C Bray Curtis i I C Morisita PCO scatter diagram Le m Ix Raup Crick C Horn Hamming X start 30 H Chord X end 60 Manhattan Jukes Cantor aa e R O E E E a O E O A R 0
83. li On peut aussi partir d une matrice carr e de diff rences ou de ressemblances PAST logiciel scientifique 49 Untitled File Edit Transform F Model Disi ot Statistics Multivar M Edit mode 2Lemna Mincoses Ec 0 29 Lymphocyte Escherichia 5C 0 06 5 wibriofor ABacillus tirnii is TC diphteriaetiiis i bi bor oz 0 09 0 09 0 26 0 41 0 11 0 08 Tomren 1114raminan ORE 12Methanah nNnts 13M barkeri 0 065 1 T _ 1 1 F h J J h ti on 5 1 79 lt Fi K 0 32 0 48 Similarity 2 T E E ca 0 96 1 12 1 25 14 44 Cluster analysis 4Escherichia GBacillu fir TC diphteriae 3 2 G4phanocap 9C hloroplast 4 5 SE vibriotor 6 4 LUI 1 0M thermuoel 41M rumina 12Wethanoab 13 bark eri PLemna minid 11 2 Lymphocyte 1Saccharom 125 e 4 Multivar statistiques multivariables LL Ta g EE H 537 Algorithra Paired group Single linkage C Ward s method Min Y Similarity measure C Gower Euclidean C Correlation Rho Dice C Jaccard C Kulczynski C Ochiai Simpson Bray Curtis Cosine C Morisita C Raup Crick C Horn Hamming Chor
84. lons ont la m me 3 12 distribution Apr s avoir s lectionn deux colonnes ce test indique si les deux distributions sont diff rentes 3 Statistics effectuer des calculs statistiques C est un test non param trique il est utilisable avec des distributions de n importe quel type il n y a pas besoin de supposer que les distributions sont normales Des valeurs manquantes sont possibles en les indiquant par un point d interrogation S1 l on veut simplement tester l galit des moyennes il vaut mieux utiliser le test Mann Whitney 3 13 4lig3col dat iq _1 i w2 P ws i4 E cE amp e re SPLIT ELEC IE ET ELLE EE TELE EE Spearman Kendall deux variables sont elles corr l es Spearman Kendall col 2 Spearman s D O piuncorrk 0 083265 Spearman s rsi 1 pPiuncorrk Kendall s Tau 1 piuncorrk 004154 paj E Permut p Permut p Permut p Ek 0 001 0 051 0 081 C est aussi un groupe de tests non param triques cherchant savoir si deux variables sont corr l es p uncorr indique la probabilit que les deux variables ne soient pas corr l es 3 14 PAST Pour un couple de variables nominatives on met dans les cases les nombres d occurrences des diverses possibilit s Le test calcule la probabilit qu il n y ait pas de lien entre les variables et l indique par la valeur p no assoc Ea 35 ER CR M Edit mo
85. lot bins Chaque secteur est repr sent par une taille correspondant au nombre de Untitled Directional analysis l lt fx degr s Mean 15 634 Sie Ra e pa 95 15 83 15 83 E Bootstr 2 709 32 2 lieus ieus R 0 9593 0 8 1 pirandk 000507453 2 2 J 9 a 25 10 p rand 0 001817 4 44 15 3 35 Rao s U 244 pirand 0 006 Geo convention Equal area Orientations w Circles Kernel density Plot bins 1 Chi bins 4 x amp Bl EEE er in nn ll gt a F gt i I F mesures qui y ont t observ es Par d faut l orientation est avec la convention math matique le z ro est droite vers l est et le sens est antihoraire On peut choisir la convention g ographique z ro vers le haut vers le nord et sens horaire en cochant la case Geo convention Par d faut le nombre d observations dans un secteur est rendu par la longueur du rayon de ce PAST logiciel scientifique 73 8 Geomet mesures g om triques secteur Si on veut qu il soit rendu par la surface du secteur cocher la case Equal area S1 on coche la case orientations les secteurs sym triques sont aussi trac s La case Circles permet de tracer les cercles de rep rage la case Mean permet de tracer la direction moyenne des observations Diverses valeurs statistiques sont dans la partie droite du graphique En haut la moyenne et l in
86. lus grande aux autres points que les points situ s dans la partie PAST logiciel scientifique 75 8 Geomet mesures g om triques centrale mais on peut modifier cette option La distance moyenne de chaque point son plus proche voisin est calcul e Mean distance et compar e une valeur th orique ce qui permet de calculer la probabilit que la distribution soit al atoire p random S1 les points sont group s en agr gats la valeur de R est inf rieure 1 si les point sont dispers s al atoirement selon une loi de Poisson R vaut 1 et si les points sont dispers s uniform ment R est sup rieur 1 8 5 Ripley s K 2D points indication visuelle du groupement des points e B Untitled Ripley s K BHAR m X start cama em pa koon TEE X end 20 8541 E S S AE E V a Ho Y end m FEE 20 9790 Area 7065 39 23 0769 Plot style Graph Points 1 Ti VTT 23 5 24 4755 24 4755 91 6084 qe s amp 7 gt E B 10 h N e EEEE DA E ERA ETH DET Ce Function BE PTE Kidi gi 4056 QO DORG 2 d lt e q Led Doo EA E E L d d g5 6014 8 3333 J pre LT 102 0979 95 confidence 5 7 5 10 12 5 15 17 5 20 es numbers Distance x 102 0979 FF ns 5 q inle l ea J mn n UE a Qq a co H m mn iF y im L
87. m trique un facteur Il faut des donn es group es en deux ou quelques groupes indiqu s par des couleurs diff rentes menu Edit Row color symbol o les groupes ont des distributions semblables 4 22 Mantel test test de corr lation entre matrices de distance Il faut deux groupes de donn es multivari es avec des couleurs diff rentes ou bien deux matrices sym triques de distances ou de similarit s Il teste les corr lations entre les matrices de distances PAST logiciel scientifique 52 4 Multivar statistiques multivariables 4 23 SIMPER pourcentage de similarit Il faut un tableau de deux ou plusieurs groupes d individus marqu s par des couleurs et des variables de comptage On suppose que les groupes sont ind pendants 4 24 Calibration from CABFAC Normalement si on a sauv dans un fichier une fonction de transfert lors de l op ration CABFAC factor analysis on doit pouvoir l utiliser pour pr dire la variable d environnement partir de donn es d observation 4 25 Calibration from optima On part d une matrice d abondance avec les lignes correspondant aux chantillons et les colonnes correspondant aux taxons mais avec les trois premi res lignes particuli res premi re ligne l optimum du taxon deuxi me ligne les tol rances du taxon troisi me ligne abondance maximale du taxon et lignes suivantes comptages d abondance du taxon dans les divers li
88. mais non la valeur des labels de lignes et de colonnes Lorsque cette case est coch e on peut aussi changer la valeur des labels de lignes et de colonnes PAST logiciel scientifique 8 1 Fournir des donn es PAST et les communiquer d autres logiciels aussi bien au clavier que par collage partir du presse papier Square mode ne sert qu visualiser les cases vides dans certains cas Le couple pr sence absence est cod par 1 0 respectivement Toutes les valeurs positives sont consid r es comme pr sence En cochant square mode les cases avec pr sence apparaissent en noir 1 2 2 quoi sert le mode autre qu dition Lorsque la case Edit mode n est pas coch e on ne peut pas entrer des valeurs au clavier Par contre il est tr s facile de d placer des lignes et des colonnes Il suffit de s lectionner la ligne en cliquant sur son nom case de gauche et l on peut la d placer simplement en d pla ant le curseur souris tout en laissant le bouton enfonc Il en est de m me pour les colonnes que l on peut tr s facilement permuter de la m me fa on cliquer sur le nom puis tirer la colonne d un c t ou de l autre en bougeant la souris bouton gauche enfonc C est int ressant pour diverses repr sentations graphiques ou tests statistiques qui n cessitent d avoir les colonnes dans un ordre bien d termin 1 2 3 Donn es possibles dans les labels de lignes ou de colonne Il
89. n peut r gler l tendue des axes par les 4 lignes de saisie en haut droite de la fen tre Les m mes r glages que pour le graphique pr c dent sont possibles avec en plus 95 ellipses qui est l ellipse de confiance des donn es au seuil 95 on suppose que les deux variables ont une distribution normale Le seuil peut tre r gl dans la fen tre des pr f rences du graphique Convex hulls qui trace l enveloppe de l ensemble des points de mesure Min span tree est le chemin minimal joignant l ensemble des points de mesures Mom Taile Type Date de modification Eh Images PAST Cal DER X E B md F X start 1990 X end 2000 pe nt 1990 EE5 SR Y start 354 54 pv 1991 357 22 e 3 1 1992 3586 48 Y end 373 86 1993 a 44985 7 396 9904 Plot style 5 gg4 359 63 Line ha FER RTE lt i Points 5 a Pots z E 8 _ EE C Log sf l Sept average n WF 1999 95 elipses Convex hulla Min span tree 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 L Labels Dates _ Carl 35 J gt gt s ET NET 11040 4F Q1Rk 2 4 XY with error bars graphique XY avec barres d erreur Il faut d finir quatre colonnes de la gauche vers la droite abscisses X ordonn es Y erreur en X PAST logiciel scientifique 24 2 Plot Tracer des graphiques erreur en Y El 1 Ei Images
90. n au cours du temps aucune chelle par exemple lors d un lancer de d Dans d autres cas il y a une forte corr lation pour les temps proches mais une faible corr lation pour les temps longs Il peut m me exister une corr lation n gative pour certains intervalles de temps s il existe des ph nom nes p riodiques Par exemple un intervalle d une journ e 1l existe une corr lation positive pour les temp ratures mesur es l ext rieur des maisons mais un intervalle de six mois 1l y a une corr lation n gative puisque l t est six mois apr s l hiver Ainsi sous une autre forme cette tude de l autocorr lation donne des renseignements du m me type que l analyse spectrale Il suffit de deux cycles pour permettre l tude de l autocorr lation mais il faut que les mesures soient r guli rement espac es L abscisse Lag correspond au num ro des mesures et va jusqu la moiti du nombre de mesures trait es _total_vostok dat pepe DER E gt CR V Editmode 7 Edit labels X start O X end 95 150 5 06 pepa T 2 66 RE Y start 0 6275 5 he 5 45 441 88 7 47 o a a 5 fho 5 85 434 77 5 13 3 41 ue 64 ee Y end 1 148 7 ha 6 27 PP F D a Ar u 1A E Bron 6 7 ama hos MAE Plot style a Z j 7 14 azs CE MAE on do 210 7 57 43879 15 48 5 Points 11 220 8 01 95 confidence 0 i i l i iew numbers 0 10 20 30 40 50 60
91. n y a pas besoin de distributions semblables mais il faut de nombreuses mesures pour qu on puisse affirmer que les deux chantillons ne sont pas corr l s L Geomet mesures g om triques J k LES Mean AS encore en cochant la case Orientations on indique que les valeurs sont des orientations l orientation Nord Sud est quivalente l orientation Sud Nord 8 4 Nearest neighbour 2D points tests de la r partition al atoire sur_ une surface On doit fournir cette fonction un couple de colonnes qui correspond aux coordonn es bidimensionnelles x y des points d observation M spatstat pp ecture seule Upent Point distribution Number of points 4 Area of convex hull 1 Mean density 4 Hearest neighbors Mean distance 0 55902 Expected distance 0 25 value 4 7243 Ha pirandom 2 25725E 06 R value 2 2361 Orientations and distances n l E I L mi E La fonction Tale les distances entre les divers points et teste si la r partition est al atoire ou non Par d faut les calculs sont faits sur l enveloppe convexe convex hull Il y a une correction de bordure Edge correction destin e tenir compte du fait que les points situ s la p riph rie 1Ce 0rg IMPTESS SE ais U ieu c a E r Edge correction Off WVrap arouncd C Donnelly x ont forc ment une distance p
92. nUX erae a a SANG AAN Add e O 21 2 POC Tracer des erap gU Sean RE E ne ain dut A 22 2 1 Pour tous les graphiques cliquer pour r gler les pr f rences du graphique 22 2 2 Graph j simples eraphes d POSON nacia dentistes 22 2 3 XY graph le graphique cart sien traditionnel 23 2 4 XY with error bars graphique XY avec barres d erreur 23 2 5 Histogram histogramme de fr quence absolue nombre d individus de la population 24 2 6 Box plot boites moustaches diagrammes de Tukey eee eeaans 25 2 7 Percentiles diagramme de fr quences cumul es sanan 24 210260 T Sem pde 25 2 8 Normal probability plot graphique montrant ou non une distribution normale 26 2 9 Ternary diagramme triangulaire diagramme ternaire pour la composition en 3 facteurs TE TS 27 2 10 Bubble plot graphiguc a Dn lleS nn Release 27 2 11 Survivorship courbes de survie d une population 28 2 12 Landmarks graphique XY avec points de rep res par colorations 30 2 13 Landmarks 3D graphique XY avec une troisi me dimension peu claire 30 2 14 Matrix cartographie des valeurs soit en nuances de gris soit en couleurs 30 2 15 Surface cartographie T HORS nat nan ae 31 3 Statistics effectuer des calculs STATISTIQUES dansante denied instvenes 32 3 1 Univariate calculs sur c
93. ndividus captur s de fa on variable selon les populations Le maximum calculable correspond au nombre d individus dans la population initialement mesur e 6 Sample rarefaction courbe d accumulation sp cifique indice de_ Mao tau L encore on a divers lieux d observation en colonnes et divers groupes taxonomiques en lignes O PAST logiciel scientifique 64 6 Diversity tude de la biodiversit Untitkd ne sample rarefaction l 0 Fie Edit Transform Plo Statistics Miltiver Model Diversity Time Gi SEE gt Ea a E CR FF Edt mode Edt labels uks conficence axa YE 5 1 8 24 24 27 3 3 3 3 3 39 Et samiles x Cette fonction donne la richesse sp cifique en fonction du nombre d chantillons test s 6 7 Compare diversities comparaison des diversit s Compare diversities E c cE 2 A 1 Edtmode EE 5 tres Panne a A BT e2 A partir des indices de diversit alpha cette option calcule les probabilit s que les deux lieux soient identiques dans les deux colonnes de gauche par deux m thodes diff rentes 6 8 Diversity t test test t de diversit Shannon diversity t test File Edit Transform Plot Statistics Multivar hk gt Ex 35 Ex RR V Edit mode T jeu S 4 5 5 esp re a 2 Index 0 947049 Index 1 4414 Variance 0043436 Variance 000545165 2 2353 pisame 0 036630 x Cette on calcule la probabilit que les indices de diversit d
94. nne se r tr cit l estimation de la moyenne est plus pr cise variance la variance Le test F fait la comparaison des variances p same variance donne la probabilit que les variances observ es sur les chantillons soient identiques si c est inf rieur 0 05 on peut conclure que les variances sont diff rentes et que les deux chantillons proviennent de deux populations diff rentes on suppose que les distributions sont normales Le test t fait la comparaison des moyennes p same mean donne la probabilit que les moyennes soient identiques simplement sous l effet du hasard partir d une m me population Si c est inf rieur 0 05 on peut conclure que les moyennes sont diff rentes que les deux chantillons proviennent de deux populations diff rentes Ce test suppose que les deux chantillons ont une distribution normale et une variance semblable Pour des petites populations ou pour des populations de distribution non normale 1l faut mieux utiliser le test permutation t test L urr rcu r rT Untitled F and T tests ME Hen INSH IH e gt Ex 38 Ex CR V Eat md i 4 Mean 3 5375 Mean 1 7714 95 conf 2 9092 4 1658 95 conf 0 61417 2 9267 1 5657 318 Variance 015569 Variance 95 conf for difference between means 0 245164 3 2503 F 10 044 pisame variance 0 065303 EH 2 6917 pisame mean 0 024725 Uned var t 3
95. nsform Procustes est recommand e 8 8 5 Relative warps 2D d formations relatives L aussi la normalisation de Procuste est recommand e 8 8 6 Size from landmarks 2D 3D taille partir de points de rep re Size from landmarks FBS J x ie 4 197241 527149 EZ B SE ER CR IF Edit mode T Edit labels Square m e SS pi File Edit TF NSC EN TTI lar a Coc a T AL loir f del LH Taj EIER Tir 120 B f 4 190002 507802 66 67 EL ERS 198 6 98 33 Dimensions 25 63 loges 9847 HA 0 ER G Cette option calcule la taille des chantillons chaque chantillon correspond une ligne La PAST logiciel scientifique 79 8 Geomet mesures g om triques distance est la norme euclidienne des distances de tous les points de rep res au centro de Par d faut PAST consid re qu il y a deux dimensions et 1l faut que chaque ligne contienne un nombre pair de cases car chaque couple de cases correspond un couple x y On peut d clarer travailler en 3 dimensions en cochant la case 3D et dans ce cas il faut que le nombre de colonne soit un multiple de 3 Normalized correspond la taille calcul e pr c demment divis e par la racine carr e du nombre de points ce qui permet de comparer les tailles des sp cimens ayant un nombre diff rent de points de rep re Pour cette fonction 1l ne faut pas effectuer de normalisation de Procuste 8 8
96. oins t d velopp s ici Le premier chapitre Fournir des donn es PAST et les communiquer d autres logiciels correspond aux menus File ouvrir un fichier de donn es sauvegarder les donn es au menu Edit copier couper coller ajouter ou retrancher des lignes et des colonnes transposer un bloc de cellules etc et au menu Transform transformation des donn es par une formule par tri par interpolation Le second chapitre Tracer des graphiques correspond au menu Plot C est un ensemble de fonctions tr s importantes de PAST avec divers types de graphiques Le troisi me chapitre Effectuer des calculs statistiques correspond au menu Statistics C est le lieu des estimations de moyennes et de variance et des tests statistiques plus ou moins classiques Le quatri me chapitre Statistiques multivariables menu Multivar permet de faire analyses en composantes principales analyses des correspondances analyses canoniques mais aussi des classifications en arbres dendrogrammes et par regroupement automatique Le cinqui me chapitre Mod lisation menu Model permet bien s r la r gression lin aire mais aussi sinuso dale polynomiale logistique Le sixi me chapitre tude de la biodiversit menu Diversity est plut t destin aux tudes d cologie Le septi me chapitre tude des s ries temporelles est d un emploi plus large A partir
97. ons le rapport transition transversion PAST logiciel scientifique 42 3 Statistics effectuer des calculs statistiques PAST logiciel scientifique 43 4 Muitivar statistiques multivariables Principal components 4 Multivar statistiques multivariables Li Ce menu regroupe diverses fonctions permettant de manipuler des tableaux avec de nombreuses variables et d en extraire l information sous une forme plus simple D une fa on g n rale les colonnes correspondent aux diverses variables et les lignes aux diff rents individus lieux points de mesure etc o ont t mesur es ces variables Les deux m thodes les plus importantes conna tre sont l analyse en composantes principales pour les donn es de mesures et l analyse des correspondances pour les donn es de comptages 4 1 Principal components analysis Analyse en_ composantes principales ACP PCA C est une technique qui permet de r capituler en deux ou quelques variables synth tiques les composantes principales la majorit de l information contenue dans les variables initiales L exemple ci dessus correspond aux notes de 12 l ves dans quatre mati res Math Fran ais histoire g o physique Ces quatre mati res sont r sum es par quatre composantes mais ce sont les deux ou trois premi res qui sont les plus int ressantes car elles poss dent la plus grande partie de l information initiale Principal Com
98. ons Les lignes correspondent aux observations avec diverses contraintes F gt TRT OO REPA OIS ONA T QY QU AET Y AS S y L HLN p alveolinid dat Unitary associations 7 fx J Select sections from list Options SEE SEC v Edtmode M Skip max cliques step v Mull endemic taxa r Use FADs and LADS Use only FADS Use only LADS 1 3 1 2 da i K d di 2 0 Gk merge threshold o 1 L z d Vies section similarities Gol Residual horizons 15 Contradictions 22 Maximal cliques 12 Cliques in cycles 4 Unitary associations 7 Residual virtual edges O E E Maximal cliques Unitary associations Reproducibility graph Cumul F 4051 4 D lt Graph of cliques UA reproducibility Correlation table Diachronism Biostratigraphic graph Numerical ranges Contradictions Longest path of Gk CO 0CCUMENCES Taxon frequency Real arcs between D s slands dead ends in GK Superposttions Taxon distribution Virtual edges Unmerged cliques ZA cycles Max clique stats 7 3 i NT d Close z eS 3 les diff rents lieux d observation doivent tre not s par des couleurs diff rentes Ces couleurs permettent PAST de faire la liste des lieux mais la couleur en elle m me n a pas importance on peut r utiliser plusieurs fois les m mes couleurs en particulier
99. ormal indique la probabilit de la normalit asym trie et aplatissement nuls La partie inf rieure est un test de normalit 4 14 Discriminant Hotelling Analyse discriminante et test T de Hotellin On suppose des variables num riques continues pour des individus points de mesure marqu s de diff rentes couleurs menu Edit de distribution normale et de covariances gales Ce test indique si les deux groupes doivent tre consid r s comme diff rents ou non PAST logiciel scientifique 51 4 Muitivar statistiques multivariables 4 15 Paired Hotelling test T de Hotelling pour donn es appari es C est l quivalent du pr c dent mais o les individus des deux groupes sont appari s Il faut que les individus de chaque groupe soient cons cutifs Le premier individu du premier groupe est consid r comme appari au premier du deuxi me groupe le deuxi me appari au deuxi me etc 4 16 Two group permutation test de permutation pour deux groupes multivari s L encore 1l faut deux groupes de donn es multivari es valeurs num riques continues comme pour une ACP marqu s par deux couleurs diff rentes Les lignes de chaque groupe doivent tre cons cutives Ce test est comparable au test de Hotelling il indique si les deux groupes peuvent tre consid r s comme quivalents ayant des moyennes gales 4 17 Box s M test d galit des matrices de covariances pour deux
100. ponents 2 7 eatmode Tape renvoie fe verre 10 21 759 15 4 fr 3 pos 0722 5 0 159503 01712 E lin 1 E 0 E in hi E dm X E gt ha 5 F 5 T e eg J Principal coordinates Mon metric MOS Correspondence Detrended correspondence Canonical correspondence CABFAC Factor analysis Twwo block PLS Seriation Cluster analysis Neighbour joining k means clustering Multivariate normality Discriminant Hotelling Paired Hotelling Two group permutation Box s M MANDYA TA One way AMGSIM Two way AMNOSIM One way MPMAMOVA Mantel test SIMPER Calibration From CABFAC Calibration From optima Modern Analog Technique BEK Matrix fe ar covar C Correlation W SYD Shape PCA Boot N lo Jolliffe cut off 16 304 View scatter iew loadings x B amp Le d clenchement de l option ouvre une fen tre donnant en particulier le pourcentage de variance initiale expliqu par chaque composante La premi re donne la majorit de l information 68 342 la seconde donne aussi un peu d information 20 272 mais les suivantes beaucoup moins Eigenvalue est la valeur propre de la composante en question Techniquement l analyse en composantes principales peut se faire soit variances covariances option par d faut soit partir de la matrice des corr lations entre variables partir de la matrice des option cocher choisi
101. quant son nom ligne sup rieure en gris Les autres lignes plus vers le bas ou les autres colonnes plus droite se rapprochent de l origine et prennent la place des lignes ou colonnes supprim es 1 4 4 Select All pour tout s lectionner Cette option s lectionne l ensemble des cases du tableau c est la m me action que cliquer sur la case origine A1 en haut gauche du tableau On peut alors couper copier coller toutes les donn es du tableau PAST logiciel scientifique 13 1 Fournir des donn es PAST et les communiquer d autres logiciels 1 4 5 Rename rows et Rename columns pour renommer des lignes ou des colonnes Lorsque l on travaille en mode dition cases Edit mode et Edit labels coch es on peut directement cliquer sur les noms des colonnes et des lignes et les modifier Par contre lorsque la case Edit labels est d coch e on ne peut pas modifier ainsi les labels des lignes et des colonnes Apr s avoir s lectionn la ligne ou la colonne souhait e on valide cette option et 1l appara t une petite boite de dialogue qui permet de modifier ce nom 1 4 6 Row color symbol pour visualiser des groupes d individus ou de mesures B Ge DER Dot Cross Square Filed s i Cross x Circle Ciamara Star angle Line Bar al dur In tri Close 7 Apr s avoir s lectionn une ligne ou quelques lignes adjacentes cette option pe
102. ques M decine Biologie INSERM 1997 Geller S Abr g de statistique Masson 1979 Laberche Jean Claude Statistiques et exp rimentation en biologie Ellipses 2008 Quelques sites internet D finitions et mesure de la biodiversit http www agroparistech fr IMG pdf Biodiv2008 pdf LES PRINCIPAUX OUTILS STATISTIQUES EN ECOLOGIE http alexandra gigou googlepages com Rapportcologienumrique pdf Synth se des m thodes d valuation de la qualit du benthos en milieu c tier http www rebent org documents document php g_ 1d_document 166 Index abondance 5 18 28 52 59 AGP 5 43 sv 51 77 sv AFC oren eini 5 45 ajouter des lignes ou des COLONNES noian hiaan 14 ajustement polynomial 5 57 ajustement sinuso dal 5 56 allom trie 3 6 77 analyse canonique des correspondances 5 46 analyse de variance 5 38 sv 51 analyse des correspondances 5 43 45 sv analyse des m langes 5 40 analyse des similarit s 51 analyse en composantes principales 5 43 77 sv analyse en coordonn es principales 5 analyse factorielle des correspondances 5 45 analyse spectrale 3 6 66 sv 69 analyses de forme 6 77 annuler une op ration 12 ANOSIM 3 31 ANOMVA 5 38 sv 51 54 ARMA 4 6 37 70 associations unitaires 6
103. r gression lin aire multiple pour expliquer_ une seule variable d pendante par n variables ind pendantes La variable d pendante doit tre mise en premi re colonne et toutes les autres variables les autres colonnes sont les variables explicatives ind pendantes PAST logiciel scientifique 55 5 Model mod lisation taille_poids_imc dat File Edit Transform Plat Linear n independent 1 dep multiple regress MIE Multisar Model gt 38 Ex CR M Edit mode Statistics Dependent variable poids ANOYA M 34 F 4497 4 poids Jio ftls jo Multiple R 0 99828 p 6 3978E 39 65 6 21 67 1 74 Multiple RZ 0 99657 71 53 Multiple R2 adj 0 99634 80 7 72 6 6 _ D CS p 1 Constant ___ 133 32 2 1475 62 083 4 309E 34 e IMC z 0 05167 57 593 4 3316E 33 ES taille 77 353 1 0546 73 346 2 5387E 36 14 74 6 172 76 4 13 63 2 60 9 74 8 Il n y a pas de graphique mais seulement un tableau donnant les valeurs num riques des coefficients appliquer aux variables ind pendantes pour pr dire la variable d pendante ajouter un terme constant l ordonn e l origine PAST logiciel scientifique 56 5 Model mod lisation 5 4 Sinusoidal ajustement sinusoidal de ph nom nes p riodiques Untitled SP ME Plot style A To G T ss E d A E x SE BA Ee ii Ps Lal
104. r Mo SE Ex ER 7 Edit mode temp rature mammif res plantes ___ D 5 J LA en 1 ir Es 1 LJ M LT EJ Abundance F Ce A iew numbers 0 3 6 49 12 15 18 21 24 247 temp rature x Ea B I l C f lal R In QR lo L a a 18 Gaussian species packing ALES mammif res plantes 17 0603 2210729 T 2674 5 9945 33 5216 45 5673 timum Tolerance Maximum A PE F5 DE f ES f ed DES f K R mn ra a a a a a a O a m PAST logiciel scientifique 61 6 Diversity tude de la biodiversit 6 Diversity tude de la Ex biodiversit Etes Beta diversity Taxonomic distinctness Individual rarefaction Il existe diverses m thodes pour calculer la biodiversit Le plus simple Sample rarefaction est la richesse sp cifique qui est le nombre d esp ces pr sente sur une surface donn e Par exemple la richesse sp cifique des Oiseaux terrestres en Am rique du Nord augmente du Canada vers l isthme de Panama Compare diversities Diversity E test Diversity profiles D autres indices plus compliqu s sont calculables 6 1 Diversity indices indices de diversit de t biodiversit locale C est le plus simple comprendre pour un cosyst me donn on prend une surface fixe un m tre carr pour les petits arthropodes du sol un kilom tre carr pour les oise
105. r map Y end lo Distance view numbers 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 g 48 20 30 40 38 8 x ga 38 2a x Frequency x C est une extension multivari e l autocorr lation bas e sur des similarit s et mesures de distances nombreux types disponibles Le corr logramme montre la similarit moyenne entre les s ries temporelles et une copie d cal e dans le temps pour diff rents d calages 7 8 ARMA ARMA est la combinaison de AR autor gression et MA mobile average moyenne mobile C est un module puissant mais assez compliqu partir d une colonne de donn es r guli rement espac es Deux courbes sont affich es en bleu le simple graphique des donn es en rouge les r sidus en fonction des num ros des donn es PAST logiciel scientifique 71 7 Time tude des s ries temporelles _ total _vostok dat X start H X end 192 cu 7 reste etd nn oe T Y end 300 Log Lhood 495 9 Akaike IC 1002 cire Lo 4 i getem _ Do par H k k k i q MA MW Data v FResidual D e e Eiga Der a e e erii ne ne Een i i i l i i i i 7 l Last samp 1492 Intervention model ie Step Pulse Stand err Delta M 7 27 7 7 2 A e A R C Intervention i wiew residual inter De RE S a S S S E E View ARMA coeff iew delta optim x B
106. r si les variables sont dans des unit s tr s diff rentes C4 E T E Le PAST logiciel scientifique 44 4 Muitivar statistiques multivariables Jolliffe cut off donne la valeur seuil de la valeur propre partir de laquelle on peut consid rer que la composante a de l importance Ici le seuil est 16 304 ce qui signifie que les composantes 3 et 4 peuvent tre n glig es et que l on ne gardera que les composantes 1 et 2 En mettant un nombre sup rieur 1 dans la ligne Boot N on obtient deux colonnes suppl mentaires indiquant un intervalle de confiance pour les valeurs propres Les cases SVD et Shape PCA ne sont actives que dans ce cas PLA scatter diagram dade S Sag X start 20 a X end 20 TEER k v LE E alles Y end i Coefficients Correlations W Fow labels Min span tree 95 elipses Comvex hulla V Biplot Component s 1 0 2977 0 3204 2 C 3 Eigenval scale r 4 x B amp AXES fs 1 2 1 3 2 3 wiew numbers x TELLE EOE an illa m l Le bouton View scatter provoque l apparition de graphiques montrant les individus et ventuellement les variables en cochant Biplot dans un couple de composantes principales axes 1 2 ou 1 3 ou 2 3 mais dans la pratique c est le couple 1 2 qui contient le maximum d informations Le bouton View numbers provoque l apparition des coordonn es des individus dans
107. r une expression math matique 19 Ex l sus nas 2 7 9 sv GNUN ETIO eici does 7 Hanie eaae 2 31 87 histogramme de fr quence 4 24 Hote MiS cna 5 50 sv IDEAL nien 11 21 sv indice de Mao tau 6 63 ins rer un fichier 10 interpolation 3 6 19 76 interpolations spatiales 6 76 IDO A R E RE 024044 21 sv KHB Abe ses 76 Kruskal Wallis 5 39 landmarks 4 18 28 78 sv MES E E 2 4 21 lissage 5 23 sv 58 sv 76 78 logarithme 18 sv 23 54 77 Mann Whitney 4 36 sv Mantel 2222562 5 sv 51 70 mesures g om triques 3 6 72 mod lisation 3 5 53 58 nucl otides 31 41 ondelettes 6 68 OpenOffice 2 l 10 22 orientation 3 6 72 SV PE 5 43 sv 77 SV p riodogramme 6 70 permutation 35 32 51 ph nom nes p riodiques 3 5 56 67 point d interrogation 8 30 37 52 points de rep re 4 28 78 SV positionnement multidimensionnel 5 45 pourcentage 5 18 36 43 52 PrOGEUSIeS sun 18 77 Proci Erana TT SV programmation 3 6 85 QUAMAIS 6 61 sv r gression lin aire 3 5 18 53 SV Regroupements en arbres 5 48 renommer des lignes ou des colonnes 13 Se a o nou 3 6 14 85 s lectionner une zone 8 s quen
108. re de nombres d observations il ne faut pas cocher cette case 3 10 coefficient of variation test d galit des coefficients de_ variation de deux chantillons Le coefficient de variation vaut l cart type divis par la moyenne de l chantillon tudi C est un param tre int ressant car il permet de comparer des mesures tr s h t rog nes par exemple la taille d une population d l phants et d une population de souris Il n a aucune signification lorsqu il peut exister des valeurs n gatives et que la moyenne peut tre nulle Cette option calcule les coefficients de variation de deux chantillons et teste leur galit 3 11 Mann Whitney test U de comparaison de m dianes m me si la distribution n est pas normale Il faut normalement que le nombre de mesures soit sup rieur 7 et que la forme des distributions soit semblable notes _concours08 Il Mann Whitney 1 Fei rj il ai ju Cie ri EEE LIRE bio A bio GES 2 38 EACH Nec M 43 H 43 C ios bbo Imang U 810 Monte Carlo p 0 327 H 55 8 z 0 9859 Exact p Lis pisame 0 3742 a mr l C est un test non param trique testant s1 la m diane des deux distributions est semblable utilisable m me si les distributions ne sont pas normales contrairement au test t qui n cessite la PAST logiciel scientifique 37 normalit des distributions Kolmogorov Smirnov teste si deux chantil
109. res et les lignes sont d sign es par des nombres Au d marrage il n y a que 26 colonnes de A Z et 99 lignes de 1 99 On peut augmenter ce nombre par le menu Edit Insert more rows pour ins rer des lignes et Insert more columns pour ins rer des colonnes Lorsqu on charge un gros fichier le nombre de lignes et ou de colonnes est augment automatiquement Les cases grises correspondent aux labels des lignes et des colonnes Lorsque Edit mode est coch mais non Edit labels on ne peut pas changer le contenu de ces cases Lorsque Edit mode est coch on peut changer la valeur de ces cases et ainsi donner un nom explicite aux variables en changeant B C etc ou donner un nom explicite aux individus mesur s en changeant 1 2 3 etc 1 2 Cocher ou non les cases Edition 1 2 1 Trois cases cocher au dessous du menu g n ral Edit mode est coch par d faut Cela signifie que l on travaille en mode dition et l on peut modifier le contenu des cases blanches valeurs mesur es mais non le contenu des cases grises labels des lignes et des colonnes Lorsque cette case n est pas coch e on ne peut pas cliquer sur une case et y entrer des valeurs en frappant au clavier mais on peut quand m me coller des donn es partir du presse papier de Windows Edit labels n est pas coch par d faut Cela signifie que l on peut changer au clavier la valeur des cases blanches
110. rks 20130 Transform landmarks 2D Remove size from distances 1 5 2 Remove trend soustraction de la tendance par r gression lin aire Il faut s lectionner des cases appartenant au moins deux lignes ventuellement une colonne ou deux Sort ascending Sort descending Sort on color Column diff rence p Regular interpolation S1 des cases de deux colonnes sont s lectionn es X et Y PAST effectue le calcul de la r gression lin aire de Y en X puis enl ve de la colonne Y la valeur de la r gression pour ne plus y laisser que Nr l droite de r gression La colonne X n est pas chang e Evaluate ER S1 des cases d une seule colonne sont s lectionn es PAST effectue le calcul de la r gression lin aire de cette colonne par rapport au num ro des lignes puis l enl ve de la valeur de chaque case Les cases non s lectionn es ne changent pas 1 5 3 Substract mean soustraction de la moyenne des cases de la colonne Apr s avoir s lectionn plusieurs cases une ou plusieurs colonnes cette option soustrait la valeur de chaque case la moyenne des valeurs de la colonne en fait la moyenne des cases s lectionn es de la colonne Les cases non s lectionn es ne changent pas 1 5 4 Row percentage pourcentage de la ligne Apr s avoir s lectionn plusieurs colonnes sur une ou plusieurs lignes cette option remplace les valeurs des cases par le pourcentage de ces valeurs par rapport au tot
111. rmet de colorier la case contenant le nom de la ligne le label de la ligne Ceci permet de visualiser des groupes de lignes partageant un caract re en commun Cette visualisation a 16 modalit s possibles et associe un symbole une couleur pour chacun des groupes ainsi d finis amp 35 EX CR M Edtmode Edit labels eau Tprotides prot olucides Jipides ___ sels_min radF G Certaines fonctions de visualisation ou de tests statistiques font la diff rence entre ces groupes de couleurs 1 4 7 Numbers to colors symbols pour associer automatiquement des couleurs et des symboles certaines valeurs num riques File Edit Transform Plot Statistics Multivar Model Diversity Time Geomet St gt B C W Edit mode Edit labels Square eau sels_min ray F 12 70 2 2 11 70 5 25 55 40 40 10 L Apr s avoir chois une colonne contenant des valeurs num riques caract ristiques des groupes souhait s cette option permet d associer automatiquement une couleur et un symbole chacun des groupes Il faut que la colonne contienne des nombres de 1 12 Au del de 12 la couleur attribu e est quivalente celle du 1 et pour des nombres n gatifs ou nuls les couleurs sont celles des nombres PAST logiciel scientifique 14 1 Fournir des donn es PAST et les communiquer d autres logiciels entre 1 et 3 bizarre 1 4 8 Column d
112. rs assez lointains 14 Column width 15 Font 1 4 2 Cut copy paste pour couper copier le p P z Transpose coller les donn es s lectionn es 17 Grouped columns to Multiwar C est le m canisme classique pour les logiciels de 15 Grouped rome ta Maries bureautique Cut pour couper les donn es et les i Ela eslre d rous inte salins envoyer vers le presse papier pour ne laisser leur place 2 Samples to events UA to RASC dans le tableau que des cases blanches Copy pour 2 Events to samples RASC to UA copier les donn es vers le presse papier mais en laissant Counter les valeurs initiales dans les cases Paste permet de coller les donn es partir du presse papier S il n y avait qu une seule valeur dans le presse papier elle est coll e dans la case active S il y avait plusieurs valeurs toutes ces valeurs sont mises dans les cases suivant la case active vers la droite et vers le bas Cette option crase ventuellement les donn es qui se trouvaient dans les cases pour annuler cet crasement utilisez l option Undo Ce m canisme d utilisation du presse papier est la m thode la plus simple et la plus pratique pour changer des donn es avec les logiciels ext rieurs en particulier les tableurs 1 4 3 Remove pour supprimer une ligne ou une colonne Pour cela il faut avoir s lectionn une ligne en cliquant sur son nom colonne de gauche en gris ou avoir s lectionn une colonne en cli
113. rtographie des valeurs soit en nuances de gris soit en couleurs Cette option est int ressante pour figurer des cartographies pollutions concentrations abondance PAST logiciel scientifique 29 2 Plot Tracer des graphiques d une esp ce etc L axe des abscisses est le num ro de la colonne l axe des ordonn es correspond aux lignes et la valeur de la couleur correspond la valeur donn e dans chaque case Contours permet de tracer des estimations de valeurs interm diaires Edit 4lig3col dat Transform L aussi les axes horizontaux X et Y sont les num ros des lignes et des colonnes et l axe Z correspond aux valeurs num riques qui sont dans les cases Cet axe Z est visualis d une part par la forme de la surface relief d autre part par les couleurs Flot v Edit mode ma E i Ie 0 1 e M SRE k ERIE UUS 0 045 J 4 5 Matrix plot 2 5 les 0 5 O 03 06 09 12 15 15 21 24 27 3 Surface cartographie en relief Surface plot 67 34 0 10 0 05 M Colour map x E B See Azimuth 45 LE Altitucle 29 D l 1 I I I Vertical ex 2 5 H m PAST logiciel scientifique 30 3 Statistics effectuer des calculs statistiques Plat Multivar Model Diversity 3 Statistics effectuer de
114. s calculs corat stat sti u es F and T tests two samples F and T from parameters Uniwariate Similarit and distance indices Correlation j3 T test one sample 3 1 Univariate calculs sur chaque colonne_ e NE AFRI ind pendamment Mormality one sample N d signe le nombre d observations soit la totalit de la Chi z2 colonne soit le nombre de lignes s lectionn es En cas de Coefficient of variation donn es manquantes elles doivent tre indiqu es par le point Mann Whitney d interrogation dans les cases Kolmagorow Smirnow Spearmann Kendall Min d signe le minimum de la colonne Max le maximum Sum Contingency table la somme des valeurs Mean la moyenne Std error l erreur One way ANOVA standard de la moyenne cart type divis par la racine du Two way ANOVA nombre d observations Variance la variance Stand dev l cart Kruskal Wallis type Median la m diane 25 prentil et 75 prentil les premier et One way ANCOVA troisi me quartiles Skewness et Kurtosis les coefficients Mixture analysis Genetic sequence skats Duteil _ Univariate statistics H EE File Edit Transform Plot Statistics Multivar Model Diversity C F bio A 43 43 Cladistics Script 43 gt Bl ale W Edit mode Edit labels r Le ee NR E 4435 412 420 5 1 936047 10 314 9 5814 9 77907 2 M 16 0 735947 0490221 0705721 0726507 Variance 232996 103336 214158 23329 482593 321459 462772 48296 Med
115. s sont normales mais 1l faut que les distributions aient la m me forme entre les divers groupes PAST logiciel scientifique 40 3 Statistics effectuer des calculs statistiques Untitled e Edi ransFor F tatis r Model eraik ime G omet Skral adistics Scril E Bl me 7 Edit mode Kruskal Wallis test BE lt imena amena Samene fo p T Curr e Gi p same 2 492E 05 175 s Mi 182 Mann Whitney pairwise comparisons 6 181 Bonferroni corrected uncorrected eK 180 Jamet a aiment B aiment c Da 00001827 8 734E 05 aliment B 0 000545 0 1213 aliment 0 000262 0 3638 a in li AID ns x 12 L aussi p same indique la probabilit que les distributions soient les m mes et la matrice contient les probabilit s que les couples de distributions soient identiques 3 18 One way ANCOVA analyse de covariance un facteur Untitled Umay ACUTA j j 3 Lai L h Leles Ta e L X ER F irn inre 176 ae C xend c LES hs te and 3E S j Y aril ec r f aL j n 44 d ma l manm 43 ete Ad mean 36 937 Z 25 463 Eles 002447 CT Er ac RE Ab ecc Mea 4 LE T a 2 Aj lulul 109 25 l Cnawey ANCUVA groupe lE g 1 15 a ess ea maen SCT TETE E Aero eet y ul hymnes Et ET 7 F IFA 3 164 5141 z 523 9 407 me p eyudl Z 3 23 x a Cette m thode tudie l effet
116. se de variance un seul facteur 40 3 16 Two way ANOVA analyse de variance deux facteurs 41 3 17 Kruskal Wallis comparaison multiple de m dianes par une sorte d analyse de variance o les distributions ne sont pas forc ment normales 41 3 18 One way ANCOVA analyse de covariance un facteur 42 3 19 Mixture analysis analyse des m langes pour une population h t rog ne 42 3 20 Genetic sequence stats analyse de s quences g n tiques 43 4 Maltivar statistiques multivariables8 0222028835 02229 dd mes ice ect tie 45 4 1 Principal components analysis Analyse en composantes principales ACP PCA 45 4 2 Principal coordinates analyse en coordonn es principales proche de l ACP 46 4 3 Non metric MDS positionnement multidimensionnel non m triqUue 47 4 4 Correspondence analyse des correspondances analyse factorielle des correspondances CREAFC nier A EAT AEU ASA O ETA O R 47 4 5 Detrended correspondance analysis analyse des correspondances redress e 48 4 6 Canonical correspondance analysis analyse canonique des correspondances 48 4 FF CABFACTactor analysts Se SE RS D a la it ta 48 4 8 two blocks PLS Moindre carr s partiels sur deux blocs 49 KO Sendo enen de de been a et ner ene to eee de 0 ae dec 49 4 10 Cluster analysis Regroupements en arbres c
117. ses populations aboutit une distribution non normale par exemple avec deux ou plusieurs modes Untitled gt B x Mixture analysis h 3 X start 222 5 X end 245 ETIE EEE l A Y start o NE R I D AMER FRU E xn EAEE Y end 13 79 Start 224 6 amp 5 o End 246 2 D 64 e fs Kernel density Groups 2 Log lhoocd 52 15 Akaike IC 124 3 Assignments F dn ne x 3 20 Genetic sequence stats analyse de s quences g n tiques ss Apsnes JANS Gal Genetic sequence statistics DER Total length Average gap B CR 7 Edit mode Edit labels Average Average T or U Average C Average G Average p dist Av Jukes Cantor d Max Jukes Cantor d Zw transitions F Zv transversions 9 x A Cette analyse statistique n est possible que pour des s quences de nucl otides cod s ATCG ou 1234 Elle donne la longueur totale de la s quence analys e le nombre moyen de donn es manquantes pour chaque ligne la quantit moyenne de chaque nucl otide les distances moyennes entre cha nes selon deux m thodes le nombre moyen de transitions remplacement d une base purique par une autre ou d une base pyrimidique par une autre et de transversions remplacement d une base purique par une base pyrimidique ou inversement Normalement les transitions sont plus fr quentes que les transversi
118. t donc d utiliser les fichiers de type texte ou bien de coller les donn es partir d un tableur OpenOffice Excel ou autre Cette option emplit seulement les premi res cases colonnes partir de lignes partir de 1 1 3 3 Insert File pour ins rer un fichier dans le tableau actuel de Past Cette option permet d ajouter des donn es dans une partie ou une autre du tableau Les donn es sont ajout es partir de la case active vers les colonnes de droite et les lignes au dessous de la case active Attention les labels des colonnes et des lignes sont bien s r mis leur place en t te de colonne et de ligne m me s1 de nombreuses cases blanches s parent ensuite les labels des cases contenant les valeurs ins r es contingence dat File Edit Transform Plot Statistics Multivar Model Diversity Time G omet Strat Cladist gt Ea B 3H R i r Edit mode Edit labels Square mode tr s fonc 1 3 4 Save pour enregistrer le fichier L encore le mieux est d utiliser le format par d faut DAT fichier texte lisible par les tableurs Il faut mettre manuellement l extension dat pour que celle c1 existe et soit identifiable ensuite par PAST fonctions de lecture Insert file ou Open S1 des lignes ont t associ es des couleurs l tiquette de la ligne dans le fichier commencera par un soulignement continuera par un nombre de 0 15 correspondant la couleur et con
119. te 11 1 1 Load script Cette fonction charge en m moire un programme et rend possible l option suivante 11 1 2 Run Cette fonction ex cute un programme pr alablement charg en m moire 11 2 Structure du langage Les variables peuvent avoir des nom de longueur quelconque et ne doivent pas tre d clar es avant leur emploi d claration implicite au moment du premier emploi Ces variables ont toutes une port e globale L op rateur d affectation est On peut mettre des commentaires tout ce qui suit le di se est consid r comme un commentaire Il existe quatre types de variables des nombres r els en double pr cision des cha nes de caract res des vecteurs et des tableaux Ces types sont implicitement d finis au premier usage de la variable et les conversions de type sont faites automatiquement L ensemble du script doit tre encadr par un couple begin end et les blocs l int rieur du programme sont aussi encadr s par des couples begin end Les structures de contr le sont d une part les instructions conditionnelles par 1f begin end else d autre part les boucles for et while Un pr dicat vrai est traduit par 1 et un pr dicat faux est traduit par 0 Il est possible de structurer le programme par des proc dures mais qui sont beaucoup plus simples PAST logiciel scientifique 86 11 Script programmation des actions de PAST que dans le langage Pascal normal ell
120. tervalle de confiance 95 ainsi que l intervalle de confiance par r chantillonnage On voit ensuite trois fa ons diff rentes d estimer la probabilit que la distribution soit due au hasard L estimation par la m thode du Khi 2 d pend de la valeur mise dans la case Chi2 bins 8 2 Directions two samples comparaison des directions de deux_ chantillons Directions two samples EEE F ech_T ech 2 eh C Griertations 7 ces lees gt R i H 34 H 34 Mean 6 465 Mean 27575 F 33 886 F 33 905 Watson VV INS Overall kappa Overall R BE EE U 365 71 pisame mMeank 1 2553E 25 x Les directions de deux chantillons sont compar es et la probabilit que ces deux directions soient identiques est affich e p same mean Pour que ce test soit valable 1l faut que les variances angulaires soient similaires gt l Par d faut on suppose que les valeurs sont des directions valeurs possibles entre O et 360 mais en cochant la case Orientations on indique que les valeurs sont des orientations valeurs possibles entre 0 et 180 PAST logiciel scientifique 74 8 8 3 Circular correlation corr lation angulaire Jech ech 2 F e H L EEE a Circular correlation 2 1 1 39 3 14 21 4 4 54 a 3 97 6 0 54 E 13 21 5 04 4 10 11 3 58 12 33 0 11548 13 33 34 28 0 60959 14 2 99 25 45 p uncorr 0 54213 15 16 17 x 15 Contrairement au test pr c dent il
121. tinuera par un soulignement S1 des colonnes sont d un type particulier l tiquette de la colonne commencera par un soulignement puis un nombre entre 0 et 3 puis un soulignement 0 ind fini 1 ordinal 2 nominal 3 binaire PAST logiciel scientifique 11 1 Fournir des donn es PAST et les communiquer d autres logiciels v tre Aide Re a A graines dat File Edit Transform Flot Statistics Multivar Mo JE EX CR 7 Edit mode F Edit labels graines dat OpenOffice org Writer del Diversity 7 Fichier dition Affichage Insertion Format Tableau Outils Fen tre Aide a 88 RRR SEX 6 6 NTE o e S Es UE 2 E m 11 70 5 2 Pois _F ve 114 25 55 2 4 g Oa EP OR PR 5 10 2 12 40 40 5 3 Noix _Ricin 7 2 10 60 3 8 s l gt eau protidesglucides lipides gt sels min raux gt T _1 Bl Seigle Orge 14 12 70 2 1 T 1 Ma si2 11 70 5 2 T 11 Pois F ve Haricot l4 25 55 2 4 Tf 14 il Lupin 12 40 4 5 3 gt T 15 2 Noix Ricin 7 gt 2 gt 10 60 3 gt 15 J L2 Nom 1 3 5 Save as pour enregistrer avec un nouveau nom L encore mettre l extension dat pour que le nom apparaisse dans la liste des fichiers lorsque PAST veut ouvrir un fichier 1 3 6 Print pour imprimer le r sultat C est une impression imm diate sans fiori
122. tion Les lignes indiquent les puits les colonnes indiquent les v nements et la valeur dans les cases correspond la profondeur o ces v nements sont observ s dans les puits les absences sont cod es par des 0 Si l on n a pas de mesure de profondeur mais seulement un ordre d apparition dans les puits on peut r aliser le codage par des nombres entiers correspondant au rang La premi re tape est le classement ranking optimis pour l ensemble des puits m me s il existe des contradictions entre les divers puits Par exemple il est possible que dans le puits 1 l v nement A soit avant l v nement B alors que c est le contraire dans le puits 2 La deuxi me tape est la mise l chelle scaling Cette tape refait aussi un classement 9 3 Constrained optimization CONOP L encore les lieux d observation les puits d un forage par exemple correspondent aux lignes Dans les cases des colonnes impaires sont les profondeurs ou niveaux d apparition du taxon et dans les colonnes paires les profondeurs de disparition du taxon Les v nements manquants sont cod s par des z ros Cette fonction permet de faire des corr lations biostratigraphiques quantitatives 9 4 Appearance Event Ordination r Edtlon amp flhage Irsettion Format Tableau Outils Fen re Alde NME Ej alweolinid_ dat Ma MEIE X etart MIE LAC s quence optin zatior C Mo ootimization that nax liksliacod Ce T
123. tures sans r glages de mise en page sur l imprimante par d faut du syst me informatique Pour une mise en page soign e utiliser plut t un bon logiciel de bureautique 1 3 7 Print setup pour r gler l imprimante Il faut penser ce r glage avant de lancer l impression par Print 1 3 8 About qui indique l origine de ce logiciel 1 3 9 Exit pour clore le logiciel lorsque tout est termin PAST logiciel scientifique 12 1 Fournir des donn es PAST et les communiquer d autres logiciels 1 4 Menu Edit modifier les donn es Fie SX Transform Plot Statistics Multivar T d un tableau g Unde Ctrl z Redo Cut Ctrl 1 4 1 Undo annuler une op ration 1 Copy Ctrl C pr c dente et Redo pour la refaire m j a Ctrl Il faut comprendre op ration pr c dente comme toute action sur le clavier ou action sur la souris qui modifie le R tableau en cours Par exemple coller couper frapper une Rename rows touche pour entrer un chiffre etc Rename columns Row colorisvmbol Donc lorsqu on a coll malencontreusement de mauvaises turban tac bee DE valeurs la place des bonnes il faut choisir Undo pour Column data types revenir l tat ant rieur 10 R E E Insert more columns Il y a plusieurs un grand nombre niveaux d annulation 12 en validant plusieurs fois cette option Undo on peut 13 Replace revenir des tats ant rieu
124. u khi deux Ce test permet de comparer deux distributions dans deux colonnes Pour chaque colonne chaque case contient le nombre d individus observ s dans l intervalle Ce test n est valable que si les intervalles contiennent au moins cinq individus sinon il faut regrouper les intervalles p same indique la probabilit que les deux chantillons soient identiques qu il n y ait pas de diff rences entre eux Pour le test du khi deux on suppose que chaque intervalle contient au moins 5 individus Cette hypoth se n est pas n cessaire pour les tests de Fisher possible seulement si le nombre de lignes est 2 et Monte Carlo PAST logiciel scientifique 36 3 Statistics effectuer des calculs statistiques PAST Chisquare fx COMDICRUCRHE Hi 35 HON COMDNCAUORE H2 132 Degrees freedom Z Chi 46124 pisamek 009964 emel ABR r gt complicationdnon_compiicdc 9 fracture ous i fr_non_ouvek Sample vs expected Qne constraint x L LI Lal Ron Il faut cocher Sample vs expected si la seconde colonne est une distribution th orique dans ce cas on peut mettre des valeurs non enti res dans cette seconde colonne La case One constraint doit tre coch e s il existe une contrainte suppl mentaire par exemple lorsqu on met des pourcentages dans les cases forc ment le total de chaque colonne doit tre gal 100 Au contraire lorsqu on compa
125. vant une sauvegarde sous forme de fichier texte si on d sire le faire relire par un logiciel souhaitant soit le point soit la virgule 1 4 11 Column wdth pour r gler la largeur d une ou quelques colonnes En dehors du mode Edit labels on peut faire varier la largeur des colonnes par la m thode normale des tableurs cliquer sur la limite droite de la colonne et faire glisser cette limite tout en appuyant sur le bouton gauche Lorsque la case Edit labels est coch e cette m thode n est pas possible et il faut employer cette option du menu Edit qui fait afficher une boite de dialogue o l on choisit la largeur de la colonne en pixels 1 4 12 Font pour r gler la fonte des caract res d affichage de l ensemble de la feuille Contrairement aux tableurs modernes 1l n est pas possible de choisir la fonte d une ou quelques cases Cette option fait appara tre une boite de dialogue o l on choisit la fonte dans laquelle seront affich es toutes les cases du tableau Comme on ne peut pas choisir la hauteur des lignes cette option est peu int ressante en g n ral 1 4 13 Transpose pour transposer l ensemble du tableau lignes en colonnes et colonnes en lignes En choisissant une fois cette option l ensemble du tableau est transpos les lignes deviennent les PAST logiciel scientifique 15 1 Fournir des donn es PAST et les communiquer d autres logiciels colonnes et inversement En choisissant
126. verses colonnes correspondent aux chantillons tudi s ici 3 effet de 3 types d aliments A B et C sur le poids de poulets L appel de cette fonction aboutit une fen tre gauche la somme des carr s entre les groupes intergroupe et l int rieur des groupes intragroupe et le total qui est la somme des deux pr c dentes droite la probabilit de l hypoth se nulle les diff rences entre moyennes sont dues au hasard Le test de Levene donne la probabilit que les variances soient homog nes ce qui est n cessaire pour le test F pr c dent Si les variances apparaissent diff rentes il faut utiliser une autre m thode d analyse de variance Welch Une fois que l analyse de variance a montr que les groupes taient diff rents pour le caract re consid r il reste trouver pour quel s groupe s les diff rences sont importantes Dans le triangle sup rieur sont indiqu es les probabilit s que les chantillons aient une moyenne gale A est franchement diff rent de B et C car la probabilit d galit est tr s faible alors que B et C ne sont pas tr s diff rents probabilit d galit 0 2669 PAST logiciel scientifique 39 3 Statistics effectuer des calculs statistiques 3 16 Two way ANOVA analyse de variance deux facteurs FR w Edit mode Edit labels Square mode o fraitement K ftraitement Nnasse__ Jp JE E de W kbh pW l 1 E i 213 _QqJ

Mode d`emploi de PAST - Sciencexp

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