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，又称多元直接梯度分析。 Q2:什么是 ...

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…

冗余分析(Redundancy Analysis, RDA)是一种典型的约束排序方法，使用多元线性回归(Multiple Linear Regression, MLR)方法拟合微生物类群和环境因子，且通过 置换检验 判断给定环境因子对微生物类群是否产生显著影响。此外，使用排序方法描述生境中的指定生态因子随样地 ...

2020年11月2日 · 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相关的变差（variation；或称方差，variance，因为RDA中变差=方差；由约束/典范轴承载），用以探索群落物种组成受环境变量约束的关系。

2022年11月29日 · 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，也就是环境对于样本的影响，因此RDA是被解释变量约束的排序。 对于算法的详细介绍，就不在这里赘述了，可以参考以下 …

2019年12月2日 · RDA是响应变量矩阵与解释变量之间多元多重线性回归的拟合值矩阵的PCA分析，展示方式一般有双序图和三序图。 环境因子一般用箭头表示，箭头所处的 象限 表示环境因子与排序轴间的正负相关性， 箭头与原点的连线长度 代表着某个环境因子与群落分布和种类分布间相关程度的大小，连线越长，说有相关性越大，反之越小。 箭头连线和排序轴的 夹角 代表着某个环境因子与排序轴 (RDA1和RDA2，主成分1、2)的相关性大小，夹角越小，相关性越高；反之 …

2024年9月23日 · 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，将物种多度的变化分解为与环境变量相关的方差，用以探索群落物种组成受环境变量的约束关系。 什么是tb-RDA? 包 …

2023年12月28日 · 当我们面对多个变量集时，冗余分析 (RDA) 就派上用场了。 它就像一个关系协调员，帮助你理清变量之间的关联和预测性关系。 RDA 创造了两组主成分：响应变量主成分和预测变量主成分。 前者反映了响应变量之间的关系，而后者揭示了预测变量之间的关联。 RDA 在生态学、社会科学和营销研究等领域尤为有用。 它可以让你了解不同变量之间的冗余性来源，从而更深入地理解变量之间的关系。 此外，RDA 还能揭示复杂数据集中的隐藏模式和关联，为进一 …

2023年9月13日 · 在RDA中，你可以使用envfit函数来进行显著性检验，得到每个解释变量对响应变量的影响是否显著。 一般来说，如果P值小于0.05，那么我们就认为这个效应是显著的。

2018年10月12日 · 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相关的变差（variation；或称方差，variance，因为RDA中变差=方差；由约束/典范轴承载），用以探索群落物种组成受环境变量约束的关系。