man/chronopl.Rd

   1 \name{chronopl}
   2 \alias{chronopl}
   3 \title{Molecular Dating With Penalized Likelihood}
   4 \usage{
   5 chronopl(phy, lambda, node.age = 1, node = "root", CV = FALSE)
   6 }
   7 \arguments{
   8   \item{phy}{an object of class \code{"phylo"}.}
   9   \item{lambda}{value of the smoothng parameter.}
  10   \item{node.age}{numeric values specifying the fixed node ages.}
  11   \item{node}{the numbers of the nodes whose ages are given by
  12     \code{node.age}; \code{"root"} is a short-cut the number of the
  13     node.}
  14   \item{CV}{whether to perform cross-validation.}
  15 }
  16 \description{
  17   This function estimates the node ages of a tree using semi-parametric
  18   method based on penalized likelihood (Sanderson 2002). The branch
  19   lengths of the input tree are interpreted as (mean) numbers of
  20   substitutions.
  21 }
  22 \details{
  23   The idea of this method is to use a trade-off between a parametric
  24   formulation where each branch has its own rate, and a nonparametric
  25   term where changes in rates are minimized between contiguous
  26   branches. A smoothing parameter (lambda) controls this trade-off. If
  27   lambda = 0, then the parametric component dominates and rates vary as
  28   much as possible among branches, whereas for increasing values of
  29   lambda, the variation are smoother to tend to a clock-like model (same
  30   rate for all branches).
  31
  32   \code{lambda} must be given. The known ages are given in
  33   \code{node.age}, and the correponding node numbers in \code{node}.
  34   These two arguments must obviously be of the same length. By default,
  35   an age of 1 is assumed for the root, and the ages of the other nodes
  36   are estimated.
  37
  38   The cross-validation used here is different from the one proposed by
  39   Sanderson (2002). Here, each tip is dropped successively and the
  40   analysis is repeated with the reduced tree: the estimated dates for
  41   the remaining nodes are compared with the estimates from the full
  42   data. For the \eqn{i}{i}th tip the following is calculated:
  43
  44   \deqn{\sum_{j=1}^{n-2}{\frac{(t_j - t_j^{-i})^2}{t_j}}}{SUM[j = 1, ..., n-2] (tj - tj[-i])^2/tj},
  45
  46   where \eqn{t_j}{tj} is the estimated date for the \eqn{j}{j}th node
  47   with the full phylogeny, \eqn{t_j^{-i}}{tj[-i]} is the estimated date
  48   for the \eqn{j}{j}th node after removing tip \eqn{i}{i} from the tree,
  49   and \eqn{n}{n} is the number of tips.
  50 }
  51 \value{
  52   an object of class \code{"phylo"} with branch lengths as estimated by
  53   the function. There are two or three further attributes:
  54
  55   \item{ploglik}{the maximum penalized log-likelihood.}
  56   \item{rates}{the estimated rates for each branch.}
  57   \item{D2}{the influence of each observation on overall date
  58     estimates (if \code{CV = TRUE}).}
  59 }
  60 \references{
  61   Sanderson, M. J. (2002) Estimating absolute rates of molecular
  62   evolution and divergence times: a penalized likelihood
  63   approach. \emph{Molecular Biology and Evolution}, \bold{19},
  64   101--109.
  65 }
  66 \author{Emmanuel Paradis \email{Emmanuel.Paradis@mpl.ird.fr}}
  67 \seealso{
  68   \code{\link{chronogram}}, \code{\link{ratogram}},
  69   \code{\link{NPRS.criterion}}, \code{\link{chronoMPL}}
  70 }
  71 \keyword{models}