El análisis de funciones discriminantes (AFD) es una técnica multivariada que determina que viables discriminan las diferencias entre dos o más grupos (Jongman et al., 1995; Gotelli y Ellison 2004). El AFD tiene características de la MANOVA y de la regresión múltiple, debido a que se determina entre que grupos existen diferencias significativas y por otro lado permite predecir el comportamiento de elementos no considerados dentro del análisis, respectivamente (McGarigal et al., 2000). El AFD genera combinaciones lineales de las variables utilizadas para maximizar la diferencia entre grupos. El AFD permite:
1) identifica diferencias globales entre grupos (eigenvalores y radio de F)
2) estima diferencias entre grupos (radio de F)
3) identifica que variables aportan la mayor variación entre grupos (eigenvectores)
4) identifica a los elementos que presentan características más similares a otro grupo
5) a partir del modelo generado, se puede predecir a que grupo potencialmente puede encontrarse un objeto no considerado en el análisis.
Las aplicaciones del AFD son la diferenciación entre morfológica entre especies, uso y selección de hábitat (Reinert 1984; Reinert y Zappalorti 1988; Krasnov y Shenbrot 1998), variaciones morfológicas, distribución potencial.
Laboratorio
Datos
Práctica
Artículos a leer:
Corsi et al. 1999
Artículos complementarios: