9.6: Моделювання більш ніж одного дискретного символу одночасно
- Page ID
- 4499
Надзвичайно є набори даних з більш ніж одним дискретним характером - насправді можна стверджувати, що багатоваріантні дискретні набори даних є наріжним каменем систематики. На сьогоднішній день найбільш поширені багатовимірні дискретні набори даних складаються з генетичних/геномних даних. Однак основи сучасної філогенетичної порівняльної біології були закладені Хеннігом (1966) та іншими ранніми кладистами, які розробили методи використання дискретних даних характеру для отримання філогенетичних дерев, що показують еволюційну історію кладів.
Майже всі методи філогенетичної реконструкції, які використовують дискретні символи як дані, роблять ключове припущення: кожен з цих символів еволюціонує незалежно один від одного. Математично обчислює ймовірність для кожного окремого символу, а потім множить цю ймовірність (або, що еквівалентно, додає ймовірність журналу) для всіх символів, щоб отримати ймовірність даних.
Припущення про незалежність характеру явно не відповідає дійсності в цілому. Що стосується морфологічних ознак, структури часто взаємодіють один з одним, щоб визначити придатність індивіда, і дуже ймовірно, що ці структури не є незалежними. Насправді, іноді нас конкретно цікавить, чи конкретні набори персонажів розвиваються самостійно чи ні. Методи, які припускають незалежність характеру апріорі, не корисні для такого роду рамок.
Фельзенштейн (1985) зробив величезний вплив на область еволюційної біології статистичним аргументом про види: види не можуть вважатися незалежними точками даних, оскільки вони поділяють еволюційну історію. Види, які найбільш тісно пов'язані один з одним, будуть коваріюватися, просто завдяки цій спільній історії. Сьогодні не можна публікувати статтю з порівняльної біології, не враховуючи безпосередньо несамостійність видів, що розвиваються на дереві. Однак все ще дуже часто ігнорувати несамостійність персонажів, навіть коли вони відбуваються разом в одному організмі! Звичайно, спільна історія розвитку двох персонажів в одному тілі зазвичай призводить до кореляцій між цими персонажами.