さまざまなタイプの変数の治療における課題：機能的多様性の測定改善のための応用

機能的多様性は、保存生物学の現研究の中心にあります。多様性を測定するインデックスのほとんどは、さまざまな統計的タイプの変数（例：円形、あいまい、順序）に依存し、種間の距離の行列を通過します。私たちは、混合データの処理に特化したGowerの距離の一般化からそのような距離を計算する方法を示します。Gowerの距離は新しいタイプのデータを含むように拡張できることを証明します。この一般化の影響を、80種類の植物と13種類の多様な特性を含む実データセットで示します。Gowerの距離は欠損データの効率的な処理と変数の重みの包含を可能にします。混合距離への各変数の実際の寄与の評価が提案されています。このような一般化されたインデックスは、小規模および大規模における機能的多様性の分析にとって重要であると結論しています。