笨鸟阿呆创建的收藏夹R内容:R语言:小白也学得会的RDA分析和CCA分析——晴学R8,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
之前文章中我们讲到过冗余分析(redundancy analysis, RDA),今天我们来讲另一种分析——典范对应分析(canonical correspondence analysis, CCA),这是一种基于对应分析(correspondence analysis, CA)发展而来的排序方法,又称多元直接梯度分析,是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法,它能够揭示出两组变量之间的内在联...
其实RDA 和CCA 模型的选择原则很简单,RDA分析一般是基于线性模型的,而CCA分析是基于单峰模型的。当拿到数据之后呢,我们可以先对数据做DCA(detrendedcorrespondence analysis) 分析,然后我们根据DCA分析结果中DCA1的Axis Lengths值的大小进行选择,如果该值大于4.0就选CCA;如果该值在3.0-4.0 之间,选RDA 和CCA都可以;如...
rda.env) H.rda.env <- H.rda$CCA$biplot[,1:2] H.rda.env <- as.data.frame(H.rda.env) W.rda.env <- W.rda$CCA$biplot[,1:2] W.rda.env <- as.data.frame(W.rda.env) ## 5.4 计算轴标签,等于轴特征值/所有轴的特征值之和 B.rda1 =round(B.rda$CCA$eig[1]/sum(B.rda...
排序分析的核心是将样方或物种在低维空间中重新排列，以可视化的方式展示它们之间的复杂关系。排序方法根据物种对环境梯度的响应模型可分为两类：线性排序（如PCA和RDA，基于线性模型）和非线性排序（如CCA、CA、DCA，适用于单峰响应）。线性排序适用于物种数据量纲相同的情况，而非线性排序则考虑物种在环境...
RDA的结果解释 RDA分析的结果会包括两部分:约束对应分析(CCA)和直接对应分析(DCA)。CCA显示了解释变量和响应变量之间的线性组合,而DCA显示了PCA的结果。 RDA的应用领域 RDA广泛应用于生态学、环境科学、生物多样性研究等领域。通过RDA分析,我们可以揭示不同变量之间的关系,为进一步研究提供重要参考。
R语言命令Tutorial-更新后,CCA,RDA,PCA,heatmap 一、GeoChip 数据处理 1 准备数据 登录数据库,用户名ieg\jianqiang,PW:ieg123? 选择GeoChip4数据,再次输入用户密码; 点击Prepare microarray data,点击选择要分析的数据,点击submit,勾选“Remove the spots SNR less than 2”,此即为SNR数据;若勾选“Adjust SNR ...
在R中进行排序分析，如RDA（冗余分析）和CCA（典范对应分析）是常见的统计方法。选择合适的排序模型，如单峰模型或线性模型，通常依据DCA（多维尺度分析）结果来决定。若DCA1的轴长度大于4.0，则适宜使用CCA（基于单峰模型）。轴长度在3.0-4.0之间时，可以考虑使用RDA或CCA，而当轴长度小于3.0时，RDA...
使用线性响应模型的排序方法叫线性排序(linear ordination),包括RDA和PCA等;而基于单峰响应模型的被称为非线性排序(nonlinear ordination),包括CCA、CA、DCA和DCCA等。线性响应模型通常使用最小二乘法进行回归拟合。单峰响应模型则是通过基于所有包含该物种的样方中环境因子的加权平均得到该物种在环境梯度上的最适値。单峰...
R统计绘图中的RDA分析、Mantel检验及绘图流程如下：1. RDA分析 目的：评估环境因子对物种组成的影响，是一种约束性排序分析。步骤：数据准备：获取物种组成丰度表和环境因子表。模型选择：根据数据特性选择RDA或CCA。分析执行：使用R中的vegan包等执行RDA分析。结果解读：分析输出结果，包括环境因子对物种组成...