In addition,we evaluated the effect

In addition,we evaluated the effect of phylogeny on the relationship
between the dependent variable (brain maintenance cost), the independent
variable (Ts), and the covariates (mb and FA), using a Bayesian
PhylogeneticMixed Model (Bayesian PMM; Naya et al., 2006; Hadfield,
2010), in addition to Bayesian Model Averaging (BMA; Raftery et al.,
1997). We started with a recently published phylogenetic tree for
great apes and hominids species (Fig. 2B in Organ et al., 2011) and
then incorporated phylogenetic uncertainty (using BMA), since there
are several polytomies in Homo erectus and H. sapiens species groups.
In particular, phylogenetic uncertainty was included generating 100
trees in which polytomies were randomly resolved (by transforming
all polytomies into a series of dichotomies with one or several branches
of length zero), and branch lengthswere randomly sampled froma uniform
distribution (ranging between 0.01 and the maximum branch
length). For each comparative model, the effect of Ts, mb, and FA on
brain maintenance cost was estimated from the proportion of posterior
estimates larger than zero (gt0). In short, gt0 can be viewed as the probability
of observing a positive (if gt0 N 0.5) or negative (if gt0 b 0.5) association
between the dependent variable and each independent
variable. Note that when the dependent variable (i.e., brain maintenance
cost) is not affected by an independent variable (e.g., Ts), this
probability is equal to 0.5 (i.e., the distribution of the regression coefficients
is centered on zero). Finally, to select among phylogenetic comparative
models, we used the deviance information criteria (DIC;
Spiegelhalter et al., 2002). Specifically, a model was considered as a
“good model” if its DIC distributions across different trees overlap the
distribution of DIC values corresponding to the best model. In other
words, a model was selected as a “good model” when its minimum
DIC value (DICmin) was less than the maximum DIC value (DICmax) of
the best model. All comparative analyses were performed using
the software R, through packages “APE” (Paradis et al., 2004) and
“bmaMCMCanalysis” (L. Spangenberg, R. Romero, and H. Naya; available
upon request).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นอกจากนี้ เราประเมินผลของ phylogeny ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรขึ้นอยู่กับ (สมองบำรุงรักษาต้นทุน), อิสระตัวแปร (Ts), และ covariates (mb และ FA), โดยใช้ทฤษฎีการรุ่น PhylogeneticMixed (ทฤษฎี PMM Al. Naya ร้อยเอ็ด 2006 Hadfield2010 นอกจากทฤษฎีแบบหาค่าเฉลี่ย (BMA Raftery et al.,ปี 1997) . เราเริ่มต้นกับต้นไม้ phylogenetic เพิ่งประกาศในลิงใหญ่และพันธุ์ hominids (Fig. 2B ในอวัยวะ et al., 2011) และแล้ว รวม phylogenetic ความไม่แน่นอน (ใช้ BMA), เนื่องจากมีมีหลาย polytomies erectus ตุ๊ดและ H. sapiens ชนิดกลุ่มโดยเฉพาะอย่างยิ่ง ความไม่แน่นอน phylogenetic ถูกรวมสร้าง 100ต้นไม้ที่ polytomies ถูกสุ่มแก้ไขได้ (โดยการเปลี่ยนpolytomies ทั้งหมดเป็นชุดของ dichotomies ด้วยหนึ่ง หรือหลายสาขาความยาวเป็นศูนย์), และ lengthswere สาขาโดยการสุ่มตัวอย่างเครื่องแบบ fromaกระจาย (ตั้งแต่ 0.01 และสาขาสูงสุดความยาว) สำหรับแต่ละรุ่นเปรียบเทียบ ผลของ Ts, mb และ FA บนต้นทุนการบำรุงรักษาสมองถูกประเมินจากสัดส่วนของหลังการประเมินเป็นศูนย์ (gt0) มากกว่า ในระยะสั้น gt0 สามารถดูได้เป็นความน่าเป็นของการสังเกตเป็นบวก (ถ้า gt0 N 0.5) หรือลบ (ถ้า gt0 b 0.5) สมาคมระหว่างขึ้นอยู่กับตัวแปรอิสระแต่ละตัวแปร โปรดสังเกตว่า เมื่อขึ้นอยู่กับตัวแปร (เช่น สมองบำรุงรักษาต้นทุน) ไม่ได้รับผลกระทบจากตัวแปรอิสระ (เช่น Ts), นี้ความน่าเป็นมีค่าเท่ากับ 0.5 (เช่น การกระจายของสัมประสิทธิ์ถดถอยเป็นศูนย์กลางในศูนย์) ในที่สุด การเลือกเปรียบเทียบ phylogeneticโมเดล เราใช้เกณฑ์ข้อมูล deviance (ดิ๊กสSpiegelhalter และ al., 2002) โดยเฉพาะ รูปแบบถือว่าเป็นการ"รุ่นดี" ถ้าซ้อนทับกันของการกระจายดิ๊กสข้ามต้นไม้ที่แตกต่างกันการกระจายของค่าดิ๊กสที่สอดคล้องกับแบบจำลองดีที่สุด ในที่อื่น ๆคำ แบบเลือกเป็น "รุ่นดี" เมื่อเป็นอย่างน้อยค่าดิ๊กส (DICmin) มีค่าน้อยกว่าค่าดิ๊กสสูง (DICmax)แบบจำลองดีที่สุด วิเคราะห์เปรียบเทียบทั้งหมดถูกดำเนินการโดยใช้ซอฟต์แวร์ R ผ่านแพคเกจ "ลิง" (พาราดิส et al., 2004) และ"bmaMCMCanalysis" (L. Spangenberg, R. Romero และ H. Naya พร้อมใช้งานตามคำขอ)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นอกจากนี้เรามีการประเมินผลกระทบของการวิวัฒนาการเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตาม (การบำรุงรักษาสมองของค่าใช้จ่าย) ที่เป็นอิสระตัวแปร(TS) และตัวแปรนี้ (เมกะไบต์และเอฟเอ) โดยใช้แบบเบย์PhylogeneticMixed รุ่น (คชกรรม PMM; Naya et al, ., 2006; เสเพล2010) นอกเหนือไปจาก Averaging รุ่นเบย์ (กทม. Raftery, et al, 1997) เราเริ่มต้นด้วยการตีพิมพ์เมื่อเร็ว ๆ นี้ phylogenetic ต้นไม้สำหรับลิงใหญ่และhominids ชนิด (รูป. 2B ในอวัยวะ et al., 2011) และจากนั้นความไม่แน่นอนรวมอยู่สายวิวัฒนาการ(ใช้กทม) เนื่องจากมีอยู่หลายแห่งในpolytomies Homo erectus และ H. sapiens กลุ่มสปีชีส์ . โดยเฉพาะอย่างยิ่งความไม่แน่นอนของสายวิวัฒนาการถูกรวมสร้าง 100 ต้นไม้ที่ polytomies ได้รับการแก้ไขโดยการสุ่ม (โดยเปลี่ยนpolytomies ทั้งหมดลงในชุดของทุกอย่างที่มีหนึ่งหรือหลายสาขาของความยาวเป็นศูนย์) และสาขา lengthswere สุ่ม FROMA เครื่องแบบกระจาย(ระหว่าง 0.01 และ สาขาสูงสุดความยาว) สำหรับรูปแบบการเปรียบเทียบแต่ละผลของ Ts, MB, และเอฟเอในค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาสมองได้รับการประเมินจากสัดส่วนของหลังประมาณการขนาดใหญ่กว่าศูนย์(gt0) ในระยะสั้น gt0 สามารถมองได้ว่าน่าจะเป็นในการสังเกตในเชิงบวก(ถ้าไม่มี gt0 0.5) หรือลบ (ถ้า gt0 ข 0.5) ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระและแต่ละตัวแปร ทราบว่าเมื่อตัวแปรตาม (เช่นการบำรุงรักษาสมองของค่าใช้จ่าย) ไม่ได้รับผลกระทบจากตัวแปรอิสระ (เช่น Ts) นี้น่าจะมีค่าเท่ากับ0.5 (เช่นการกระจายตัวของค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยที่เป็นศูนย์กลางในศูนย์) สุดท้ายเพื่อเลือกในหมู่เปรียบเทียบสายวิวัฒนาการรุ่นเราใช้เกณฑ์ข้อมูลอันซ์(DIC;. Spiegelhalter, et al, 2002) โดยเฉพาะรูปแบบที่ได้รับการพิจารณาว่าเป็น"แบบอย่างที่ดี" ถ้าการกระจายของ DIC ข้ามต้นไม้ที่แตกต่างกันเหลื่อมการกระจายของค่าไอซีที่สอดคล้องกับรุ่นที่ดีที่สุด ในอื่น ๆคำรุ่นได้รับเลือกเป็น "แบบอย่างที่ดี" เมื่อขั้นต่ำค่าDIC (DICmin) น้อยกว่าค่าสูงสุด DIC (DICmax) ของรุ่นที่ดีที่สุด การวิเคราะห์เปรียบเทียบทั้งหมดถูกดำเนินการโดยใช้ซอฟแวร์ R ผ่านแพคเกจ "APE" และ (พารา et al, 2004). "bmaMCMCanalysis" (แอล Spangenberg, อาร์โรเมโรและเอช Naya; ใช้ได้ตามต้องการ)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นอกจากนี้ เราประเมิน ผลกระทบของระบบเชื้อชาติในความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปร ( ต้นทุนการบำรุงรักษาสมอง ) ตัวแปรอิสระ
( TS ) และ ความรู้ ( MB และ FA ) ใช้งาน
phylogeneticmixed โมเดล ( Bayesian PMM ; นะยะ et al . , 2006 ; ON
, 2010 ) ใน โดยเฉลี่ยแบบเบส์ ( กรุงเทพมหานคร ; raftery et al . ,
1997 )เราเริ่มต้นด้วยที่เผยแพร่เมื่อเร็ว ๆ นี้ ซึ่งต้นไม้
ลิงใหญ่และโฮมินิดส์ ( รูปที่ 2B ชนิดอวัยวะ et al . , 2011 ) และความไม่แน่นอนต่างๆ ( ใช้
แล้วรวมกทม. ) เนื่องจากมี
หลาย polytomies ในมนุษย์โบราณและ H . sapiens ชนิดกลุ่ม
โดยเฉพาะความไม่แน่นอน ซึ่งรวมถึงการสร้าง 100
ต้นไม้ที่ polytomies สุ่มการแก้ไข ( โดยเปลี่ยน
polytomies ทั้งหมดเป็นชุดของ dichotomies กับหนึ่งหรือหลายสาขา
ความยาวเป็นศูนย์ ) และสาขา lengthswere สุ่มเก็บจากเครื่องแบบ
กระจาย ( ช่วงระหว่าง 0.01 และสูงสุดสาขา
ความยาว ) สำหรับการเปรียบเทียบแต่ละรุ่น บางครั้งผลของ TS , และฟ้าบน
ค่าใช้จ่ายในการดูแลรักษาสมองจะคำนวณจากสัดส่วนของด้านหลัง
ประมาณการมากกว่าศูนย์ ( gt0 ) ในสั้น gt0 สามารถถูกมองว่าเป็นโอกาส
สังเกตบวก ( ถ้า gt0 N 0.5 ) หรือลบ ( ถ้า gt0 B 0.5 ) สมาคม
ระหว่างตัวแปรตามและตัวแปรอิสระ
. ทราบว่าเมื่อตัวแปรตาม ( เช่น
ซ่อมบำรุงสมองต้นทุน ) จะไม่ได้รับผลกระทบ โดยมีตัวแปรอิสระเช่น ( TS ) ความน่าจะเป็นนี้
เท่ากับ 0.5 ( เช่น การกระจายของสัมประสิทธิ์การถดถอย
เป็นศูนย์กลางในศูนย์ ) ในที่สุด , เลือกระหว่างเปรียบเทียบ
รูปแบบต่างๆ เราใช้เบี่ยงเบนข้อมูลเกณฑ์ ( DIC ;
spiegelhalter et al . , 2002 ) โดยเฉพาะ รูปแบบถือเป็น
" หุ่นดี " ถ้า DIC กระจายทั่วต้นไม้ต่าง ๆทับซ้อนกัน
แจกของ DIC ค่าสอดคล้องกับแบบจำลองที่ดีที่สุด ในคำอื่น ๆ
, รูปแบบได้รับเลือกเป็น " โมเดล " ดีเมื่อค่า DIC ของขั้นต่ำ
( dicmin ) น้อยกว่ามูลค่าสูงสุดประจำปี ( dicmax )
รุ่นที่ดีที่สุด วิเคราะห์เปรียบเทียบการใช้ซอฟต์แวร์ทั้งหมด
r , ผ่านแพคเกจ " ลิง " ( Paradis et al . ,2004 )
" bmamcmcanalysis " ( L . สแปเงินเบิร์ก , R โรเมโรและ H . นะยะ ; ใช้ได้
เมื่อขอ )