دعم الشجرة وثقتها
تقيس مقاييس الدعم مدى قوة البيانات التي تدعم الفروع الفردية للشجرة المقدرة، بحيث يمكن تمييز الأجزاء القوية والضعيفة من السلالة.
Definition
دعم الشجرة هو تقدير كمي للثقة في فرع أو مجموعة أحادية معينة من شجرة تطورية، مشتق من إعادة أخذ عينات البيانات أو من التوزيع الخلفي للأشجار.
Scope
يغطي هذا الموضوع الدعم القائم على إعادة أخذ العينات مثل طريقة التمهيد غير البارامترية (nonparametric bootstrap) وطريقة جاك نايف (jackknife)، ودعم التضاؤل (Bremer) تحت مبدأ التقتير (parsimony)، والاحتمالات الخلفية البايزية (Bayesian posterior probabilities)، وتفسير هذه المقاييس والتحيزات المعروفة فيها، بما في ذلك معنى قيمة دعم معينة.
Core questions
- كيف تقدر طرق إعادة أخذ العينات الثقة في مجموعة أحادية؟
- ما الفرق بين قيم التمهيد (bootstrap values) والاحتمالات الخلفية البايزية (Bayesian posterior probabilities)؟
- كيف يجب تفسير قيمة دعم معينة؟
- ما هي التحيزات التي تؤثر على مقاييس الدعم؟
Key theories
- طريقة التمهيد غير البارامترية (Nonparametric bootstrap)
- يتم إعادة أخذ عينات من الصفات مع الإحلال لبناء مجموعات بيانات مكررة زائفة، ويتم الإبلاغ عن تكرار ظهور المجموعة الأحادية عبر النسخ المتماثلة كدعم التمهيد الخاص بها.
- تفسير قيم التمهيد (bootstrap values)
- تُظهر الدراسات التجريبية والمحاكاة أن نسب التمهيد هي تقديرات متحفظة للموثوقية في ظل ظروف واقعية، مما يوضح الاتفاقية التي تشير إلى أن القيم العالية تدل على مجموعات أحادية مدعومة جيدًا.
Clinical relevance
تخبر قيم الدعم الباحثين عن العلاقات المستنتجة التي يمكن الوثوق بها بما يكفي للعمل بناءً عليها، وهو ضمان أساسي عندما توجه السلالات تحديد مصدر التفشي، أو تتبع المصدر، أو قرارات الحفظ.
History
قدم تكييف فيلسنشتاين (Felsenstein) عام 1985 لطريقة التمهيد (bootstrap) على الأشجار التطورية مقياسًا عمليًا للثقة أصبح شبه عالمي؛ وقد أدت الاختبارات التجريبية اللاحقة وظهور الاحتمالات الخلفية البايزية إلى تحسين كيفية إبلاغ علماء التصنيف وتفسيرهم لدعم الفروع.
Debates
- التمهيد (Bootstrap) مقابل الاحتمالات الخلفية البايزية (Bayesian posterior probabilities)
- غالبًا ما تكون الاحتمالات الخلفية البايزية أعلى من قيم التمهيد لنفس البيانات، وهناك نقاش مستمر حول أيهما أفضل معايرة وكيف يجب تفسير كل منهما.
Key figures
- Joseph Felsenstein
- David Hillis
- James Bull
Related topics
Seminal works
- felsenstein1985
- hillis1993
- felsenstein2004
Frequently asked questions
- ماذا تعني قيمة التمهيد (bootstrap) البالغة 95 بالمائة؟
- يعني ذلك أن المجموعة الأحادية ظهرت في 95 بالمائة من تحليلات النسخ المتماثلة الزائفة المعاد أخذ عينات منها؛ وتشير القيم العالية إلى أن النتيجة قوية تجاه إعادة أخذ عينات الصفات، على الرغم من أنها ليست احتمالات إحصائية دقيقة.
- لماذا تختلف الاحتمالات الخلفية البايزية عن قيم التمهيد (bootstrap)؟
- يتم حسابها بشكل مختلف، حيث تعكس الاحتمالات الخلفية نسبة الأشجار التي تم أخذ عينات منها والتي تحتوي على مجموعة أحادية؛ وبالنسبة لنفس البيانات، غالبًا ما تكون أعلى من دعم التمهيد المقابل.