<div dir="ltr">Dear all, <div><br></div><div>I hope you had a good start to the new year. </div><div><br></div><div>Our next statistical club will be this <b>Thursday at 11 AM</b>. </div><div><br></div><div>As it was said in the lab meeting, in our next statistical club, I want to share with you what I have learned and also what I haven't learned about <b>compositional data</b>. Compositional data are sort of data that appear as percentage like land use and percentage of different microbes in the gut which sum up to a constant. </div><div><br></div><div>The main idea is that modeling the compositional data in a usual way, is not correct. Hence people have developed several methods for modeling this kind of data. In the meeting, I will present four different approaches for modeling the compositional data:</div><div>(1) Wrong (current) approach.,</div><div>(2) Standard approach, which is the best out of literature</div><div>(3) Pivot modeling, and</div><div>(4) Naive approach. </div><div><br></div><div>We will apply these methods on three sets of data (all available in R workspace): </div><div>(1) diversity dataset from "diversity.pdf" paper where biodiversity is modeled as a function of land use. </div><div>(2) gemas dataset from "gemas.pdf" paper where soil pH is modeled as a function of different oxides in the soil. </div><div>(3) Patrycja's dataset where honey bee counts are modeled in terms of land use. </div><div><br></div><div>We will then discuss the pros and cons of each. I will also introduce some statisticians who are experts in the field and are happy to collaborate with you in the modeling process. </div><div><br></div><div>Attached to this email, you find:</div><div>(1) "StatisticalClub2.R": an R script (with the required packages listed at the beginning),</div><div>(2) "StatiticalClub.RData": the R workspace contains three datasets,</div><div>(3) "diversity.pdf" and "gemas.pdf": two relevant papers for the first two datasets,  </div><div>(4) "StatisticalClub.pdf": a short description of standard and pivot modeling. </div><div><br></div><div>I hope to see some of you in the meeting </div><div>Have a nice day</div><div>Hassan <br></div></div>