<div dir="ltr">Hi there,<div><br></div><div>These values are in general percentage of inertia, which in the case of the PCA is a variance, and in the case of the DAPC is the ratio variance between / total variance (ie F statistic).</div><div><br></div><div>Best</div><div>Thibaut</div></div><div class="gmail_extra"><br clear="all"><div><div class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><br>--<br>Dr Thibaut Jombart<br>Lecturer, Department of Infectious Disease Epidemiology, Imperial College London<br>Head of RECON: <a href="http://repidemicsconsortium.org" target="_blank">repidemicsconsortium.org</a><br>WHO Consultant - outbreak analysis</div><div><a href="https://thibautjombart.netlify.com" target="_blank">https://thibautjombart.netlify.com</a><br>Twitter: @TeebzR<br>+44(0)20 7594 3658</div></div></div></div>
<br><div class="gmail_quote">On 13 December 2017 at 13:08, Andrew Veale <span dir="ltr"><<a href="mailto:andrew.j.veale@gmail.com" target="_blank">andrew.j.veale@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Hey!<br>
<br>
I have been asked to add the percentage of variance explained by each axis in the DAPC scatter plot.  I’m not sure how best to do this, and I think it isn’t the most meaningful thing to do as it isn’t a straight PCA.  The POV of a PCA is fine, and I can see how to get the Eigen-values for each PC retained - just not the then combined ones for the DAPC.<br>
<br>
Any thoughts on this?<br>
<br>
Thanks!<br>
______________________________<wbr>_________________<br>
adegenet-forum mailing list<br>
<a href="mailto:adegenet-forum@lists.r-forge.r-project.org">adegenet-forum@lists.r-forge.<wbr>r-project.org</a><br>
<a href="https://lists.r-forge.r-project.org/cgi-bin/mailman/listinfo/adegenet-forum" rel="noreferrer" target="_blank">https://lists.r-forge.r-<wbr>project.org/cgi-bin/mailman/<wbr>listinfo/adegenet-forum</a></blockquote></div><br></div>