[Mitarbeiter.zoologie] Statistical data club meeting on Thursday at 11

[Hassan Shafiey]

Dear all,

I hope you had a good start to the new year.

Our next statistical club will be this *Thursday at 11 AM*.

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 *compositional
data*. 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.

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:
(1) Wrong (current) approach.,
(2) Standard approach, which is the best out of literature
(3) Pivot modeling, and
(4) Naive approach.

We will apply these methods on three sets of data (all available in R
workspace):
(1) diversity dataset from "diversity.pdf" paper where biodiversity is
modeled as a function of land use.
(2) gemas dataset from "gemas.pdf" paper where soil pH is modeled as a
function of different oxides in the soil.
(3) Patrycja's dataset where honey bee counts are modeled in terms of land
use.

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.

Attached to this email, you find:
(1) "StatisticalClub2.R": an R script (with the required packages listed at
the beginning),
(2) "StatiticalClub.RData": the R workspace contains three datasets,
(3) "diversity.pdf" and "gemas.pdf": two relevant papers for the first two
datasets,
(4) "StatisticalClub.pdf": a short description of standard and pivot
modeling.

I hope to see some of you in the meeting
Have a nice day
Hassan
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