从概念上讲,冗余分析(redundancy analysis, RDA)是响应变量矩阵与解释变量矩阵之间多元多重线性回归的拟合值矩阵的PCA分析,也是多响应变量(multi-response)回归分析的拓展。简单一点来说,RDA是通过线性回归分析结合主成分分析的排序方法,目的是寻找能最大程度解释响应变量矩阵变差的一些列的解释变量的线性组合,也就是环境...
冗余分析(redundancy analysis, RDA)或者典范对应分析(canonical correspondence analysis, CCA)是基于对应分析(correspondence analysis, CA)发展而来的一种排序方法,将对应分析与多元回归分析相结合,每一步计算均与环境因子进行回归,故又称多元直接梯度分析。此分析是主要用来反映菌群与环境因子之间的关系。接下来我们来尝试...
RDA分析(Redundancy Analysis, 冗余分析),是环境因子约束化的PCA分析,可以将样本和环境因子反映在同一个二维排序图上,从图中可以直观地看出样本分布和环境因子间的关系。从概念上讲,RDA是响应变量矩阵与解释变量矩阵之间多元多重线性回归的拟合值矩阵的PCA分析,也是多响应变量回归分析的拓展。在群落分析中常使用RDA,将...
无论是RDA分析还是CCA分析，都需要两个数据框（data.frame）[已经对行名和列名进行了定义，行名为样方，列名为物种变量或者环境变量]，分别是环境因子数据和物种数据。我们面临的第一问题是如何选择这两种排序分析，曾经有人建议使用vegan包里面的decorana函数来判断是选择RDA还是CCA。具体的，通过运行该函数，如果前4...
-, 视频播放量 793、弹幕量 2、点赞数 8、投硬币枚数 0、收藏人数 10、转发人数 3, 视频作者 哒哒哒哒哒哒哒辣, 作者简介 ,相关视频:冗余分析:RDA分析(环境因子和物种丰度),canoco 5 冗余分析(RDA)作图与说明,看完不信你还不会!保姆级用canoco5做RDA(冗余分析),C
RDA的基本方法描述 冗余分析(RDA)和基于转化的冗余分析(tb-RDA) Rao(1964)首次提出冗余分析(Redundancy analysis,RDA),从概念上讲,RDA是响应变量矩阵与解释变量矩阵之间多元多重线性回归的拟合值矩阵的PCA分析,也是多响应变量(multi-response)回归分析的拓展。在群落分析中常使用RDA,将物种多度的变化分解为与环境变量...
今天带来的内容是冗余分析(Redundancy Analysis),RDA。它结合了回归分析与主成分分析(PCA)的特点,用于探索两个数据矩阵之间的线性关系。常用在生态学领域,比如分析物种的多样性(通过多样性指标衡量)与环境因子的关系。废话少说,直接讲案例。 01 RDA的数据形式 做RDA要准备两份数据,一份物种的多样性数据(数据A,图1A...
RDA分析(Redundancy analysis),即冗余分析,对比主成分分析可以发现,其实冗余分析就是约束化的主成分分析。冗余分析(redundancy analysis, RDA)或者典范对应分析(canonical correspondence analysis, CCA)是基于对应分析(correspondence analysis, CA)发展而来的一种排序方法,将对应分析与多元回归分析相结合,每一步计算均与环境...
如何解读冗余RDA分析 方法/步骤 1 执行物种spe1与环境变量env1的线性回归（由于此处示例中仅存在一个环境解释变量，故此回归为一元线性回归；当存在多解释变量时，即为多元线性回归），将回归模型拟合的物种丰度值存储在拟合值矩阵，物种丰度的残差存储在残差矩阵。2 如此对物种组成矩阵中的所有物种重复相同的操作，最终...
RDA分析：定义：RDA是约束化主成分分析的进化版，结合了主成分分析和环境因子回归，提供了多元直接梯度分析的强大工具。应用场景：当数据梯度长度小于3.0时，RDA的表现更佳，或者在CCA分析结果不理想时，RDA可作为备选方案。CCA分析：定义：CCA是两组变量间关系的揭秘者，基于单峰模型，适用于单峰数据。