विभिन्न प्रकार के चर को उपचारित करने की चुनौती पर: कार्यात्मक विविधता के माप में सुधार के लिए आवेदन

कार्यात्मक विविधता वर्तमान में संरक्षण जीवविज्ञान के क्षेत्र में अनुसंधान के केंद्र में है। विविधता को मापने वाले अधिकांश संकेतांक ऐसे चर पर निर्भर करते हैं जिनके विभिन्न सांख्यिकीय प्रकार होते हैं (जैसे वृत्ताकार, धूसर, क्रमबद्ध) और जो प्रजातियों के बीच की दूरी के एक मैट्रिक्स से गुजरते हैं। हम दिखाते हैं कि कैसे गौवर की दूरी के सामान्यीकरण से ऐसी दूरियों की गणना की जा सकती है, जो मिश्रित डेटा के उपचार के लिए समर्पित है। हम प्रमाणित करते हैं कि गौवर की दूरी को नए प्रकार के डेटा को शामिल करने के लिए बढ़ाया जा सकता है। इस सामान्यीकरण का प्रभाव 80 पौधों की प्रजातियों और 13 विभिन्न लक्षणों वाले एक वास्तविक डेटा सेट पर दर्शाया गया है। गौवर की दूरी गायब डेटा के प्रभावी उपचार और चर के वजन को शामिल करने की अनुमति देती है। मिश्रित दूरी में हर चर के वास्तविक योगदान का मूल्यांकन प्रस्तावित किया गया है। हम निष्कर्ष निकालते हैं कि ऐसा सामान्यीकृत संकेतांक छोटे और बड़े पैमाने पर कार्यात्मक विविधता का विश्लेषण करने के लिए महत्वपूर्ण होगा।