数据集概述
本数据集围绕进化统计量的采样误差估计展开，聚焦基于遗传方差-协方差矩阵（G）的最大似然法（含REML）应用。通过REML-MVN方法评估G矩阵及相关进化参数的变异性，并与参数化自举、贝叶斯MCMC方法对比，验证其在果蝇翅膀20维数据中的有效性，支持进化生物学领域的统计不确定性分析。
文件详解
- README_for_REMLMVN.txt
- 文件格式：TXT
- 字段映射介绍：数据集说明文档，包含数据背景（果蝇翅膀几何形态测量地标数据）、数据来源文献参考（Mezey and Houle, 2005）及压缩包内文件清单说明。
- REMLMVN.zip
- 文件格式：ZIP（压缩包）
- 字段映射介绍：压缩包包含4个文件，其中GDM21eigenvectors.csv为果蝇翅膀数据的特征向量文件，用于数据降维处理；其余文件为支撑进化统计量采样误差分析的相关数据（具体内容需解压后查看）。
数据来源
论文“Estimating sampling error of evolutionary statistics based on genetic covariance matrices using maximum likelihood”
适用场景
- 进化参数不确定性评估：分析遗传方差-协方差矩阵（G）及进化统计量的采样误差，验证REML-MVN方法的有效性。
- 进化生物学统计方法对比：对比REML-MVN、参数化自举与贝叶斯MCMC三种方法在估计进化参数变异性上的差异。
- 果蝇翅膀形态进化研究：基于20维果蝇翅膀数据，应用REML-MVN方法分析其G矩阵的秩及进化潜力。
- 计算高效性统计工具验证：评估REML-MVN方法在处理高维数据时的计算效率，为进化生物学提供实用统计工具参考。
