RDA/CCA分析又称多元直接梯度分析,主要用来检测环境因子(如气体成分)、样本、菌群三者间的关系或者两两之间的关系。 RDA/CCA分析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,其中RDA是基于线性模型进行分析,CCA是基于单峰模型进行分析。 RDA或CCA模型的选择原则: 先用species-sample数据(97%相似性...
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...
很明显，我们看到所有的轴的长度均小于3，因此通过该方法预测，我们应该选择RDA分析。当然，如果你并不相信以上运算的结果，比较稳健的方法是同时计算RDA和CCA比较这两个分析中环境因子对物种分布的解释量大小，选择解释量大的那种方法即可。2、RDA和CCA test.rda<-rda(varespec,varechem)#RDA分析 test.rda#79.97%...
在线分析中，RDA（冗余分析）和CCA（典型相关分析）是两种重要的统计分析方法。RDA作为约束化的主成分分析，结合环境因子进行多元直接梯度分析，而CCA则用于揭示两组变量之间的深层关联，尤其适用于单峰模型的排序。RDA基于线性模型，而CCA适用于解决多变量关联问题，如果排序效果不佳，RDA可能是个备选方案。...
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...
PCA、PCoA和NMDS分析属于非约束性排序分析,而RDA/CCA和db-RDA分析属于约束性排序分析,即分别是在环境因子的约束条件下进行的PCA和PCoA分析。因此,一般主要利用PCA、PCoA或NMDS分析进行样本比较,反映样本间菌群结构的相似性和差异性,从而分析组间样本能否明显区分开;而RDA/CCA和db-RDA分析则多用来阐述环境因子对样本菌...
交互RDA / CCA可计算环境因子的方差解释率(如Adj.R²=0.3表示30%变异由环境解释) 交互PCA的轴仅代表数据固有变异 3. 图表解读技巧: 箭头夹角:锐角=正相关,钝角=负相关(交互RDA / CCA) 样本距离:反映群落相似性(三者通用) 五、图表可调整参数 下图展示交互PCA的参数调整示意,更多可调整内容,欢迎去云平台去体...
当然,想绘制上述高分文献中的同款图形,还需要对CCA/RDA图形进行一些些调整,比如添加外围椭圆,改变线条、样本点样式等等。 对图形进行细调,可以使用AI等软件;但是使用动态CCA/动态RDA两个在线动态工具就更“一步到位”了。 下面以动态RDA工具为例: 上传表格提交后,在工具页下方选择“项目编号”即可看到初始得出的图形...
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，...
RDA或者CCA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。此分析是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、样品、菌群三者之间的关系或者两两之间的关系。