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...
# vegan::cca()函数,加环境因子就是CCA分析 CCA=cca(spe,env) CCA summary(CCA) ## 绘图数据提取 s.CCA=CCA$CCA$u # 提取样本特征值 s.CCA e.CCA=CCA$CCA$v # 提取物种特征值 e.CCA # 可执行选取排序轴绘制散点图 env.CCA=CCA$CCA$biplot # 提取环境因子特征值 env.CCA # 检查环境因子相...
通常情况下，由于CCA对单峰数据的适用性，我们倾向于选择CCA进行分析。然而，如果结果不尽如人意，RDA是值得考虑的备选方案。根据DCA分析结果，当梯度长度大于4.0时，优先考虑CCA；在3.0到4.0之间，两者皆可；梯度长度小于3.0时，RDA的表现更佳。第三部分：在线作图利器——图图云 无需精通R语言，...
test.cca#69.20% 通过同时做RDA和CCA我们发现,在RDA中环境因子对物种分布的解释量更高。 对结果的解读: constrained(约束)指自变量(环境)矩阵能对因变量矩阵(物种)的整体解释量,如RDA分析中的79.97%和CCA分析中的69.20%。 unconstrained(非约束)指还剩下的没有被解释的部分,如RDA分析中的20.03%和CCA分析中的30.80...
解释结果:根据RDA/CCA模型的结果,分析环境因子对微生物群落结构的解释程度。通过观察解释方差的百分比和统计显著性,确定哪些环境因子对微生物群落结构具有显著影响。 解释图形:根据RDA/CCA分析的结果生成相关图形,如双轴图(biplot)、冗余分析图(RDA plot)或典型对应分析图(CCA plot),以直观展示微生物群落与环境因子之间...
CCA分析是基于对应分析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,又称多元直接梯度分析。此分析主要用来反映菌群与环境因子之间关系。RDA是基于线性模型,CCA是基于单峰模型。分析可以检测环境因子、样本、菌群三者间的关系或者两两之间的关系。
友情提示:一般运用RDA/CCA或db-RDA分析的文献中还会以文字描述的形式提供某个环境因子对物种分布影响程度的大小(r2值)和显著性P值。 rda_envfit表格文件结果: 表格解读: RDA1和RDA2列:表示环境因子与排序轴之间的相关性; ef.vectors.r(即r2值):表示环境因子与物种分布的决定系数,该值越小则该环境因子对物种分...
DCA分析结果中Axis1 Lengths值大于4.0选CCA;3.0-4.0之间都可以;小于3.0选RDA, 视频播放量 1344、弹幕量 0、点赞数 9、投硬币枚数 6、收藏人数 42、转发人数 7, 视频作者 吃块萝卜, 作者简介 明日方舟:夺月#4714,相关视频:Canoco5 RDA分析 不同样地的分开标注,一个号称
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...
选择RDA还是CCA时，通常根据“Lengths of gradient”在DCA分析中的表现。若大于4.0，CCA是首选；在3.0到4.0之间，两者皆可；小于3.0时，RDA可能更为合适。无需在R语言中操作，图图云平台提供了一种简便的解决方案，用户可以直接登录该平台，无需注册，通过上传数据（如物种丰度表和环境因子数据）并...