数据集概述
本数据集为物种分布模型（SDMs）研究相关数据，包含用于识别不同预定义流行度类群分类单元生成准确SDMs所需最小记录数的方法相关文件。研究量化了样本量和流行度对模型性能的影响，提出用检验SDM的AUC与随机性能的显著偏差作为替代性能指标，还评估了虚拟研究区和非洲真实研究区不同流行度物种获得良好模型性能所需的最小记录数。
文件详解
- 代码文件（.r格式，共6个）
- 文件名称：vanProosdij_etal_2015_A7_Africanstudyarea.r、vanProosdij_etal_2015_A9_Plotting.r、vanProosdij_etal_2015_A6_Virtualstudyarea.r、vanProosdij_etal_2015_A8_nullmodel.r、vanProosdij_etal_2015_A4_Datapreparation.r、vanProosdij_etal_2015_A5_species_presence.r
- 文件格式：.r
- 字段映射介绍：分别对应非洲研究区相关分析、绘图、虚拟研究区相关分析、零模型、数据准备、物种存在相关的数据处理和分析代码，用于实现研究中的方法和模型构建等功能
- 文档文件（.docx格式，共1个）
- 文件名称：vanProosdij_et_al_2015_Supplementary_Material_Appendix3.docx
- 文件格式：.docx
- 字段映射介绍：为研究的补充材料附录3，可能包含研究方法、数据、结果等方面的补充说明信息
适用场景
- 物种分布模型研究：用于探索样本量和物种流行度对SDMs准确性的影响，优化模型构建
- 生物统计学分析：为生物统计领域中关于模型性能评估、样本量确定等问题提供方法和数据参考
- 生态学研究：助力了解不同流行度物种的分布模型构建需求，服务于物种分布相关的生态学研究
- 数据方法应用：为其他分类群、研究区域或气候情景下确定物种分布建模的最小样本量提供方法借鉴
