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冗余分析（redundancy analysis，RDA）是一种回归分析结合主成分分析的排序方法，也是多因变量（multiresponse）回归分析的拓展。从概念上讲，RDA是因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。

本报告对植物生态多样性做了数据分析。
 

冗余分析

首先，加载数据。

要加载数据，所有文件都必须在工作目录中。

1.   ste <- read.csv("sr.csv")
2.   ev <- read.csv("ev.csv")
3.   as <- read.csv("as.csv")

我对数据做了一些修改。首先，我将 ev 数据的所有定量变量（即除地貌单元外的所有变量）与 as 数据组合成一个名为 enqut. 然后，我对数据进行了归一化， 允许非常不同单位的变量之间进行比较。最后，我在归一化的定量环境变量中添加了地貌单元列，创建数据框 era，用于冗余分析。

1.   enqut<- cbind(ev[,-5],ap)
2.   enz <- scale
3.   ut <- env[,5]
4.   era<- data.frame

结构数据

我使用环境数据era 作为解释变量对植被结构进行了冗余分析。我将结果分配给对象 str。

summary(str)

 

 

 

 

然后我得到了这个分析的 R 方和调整后R 方。

RsquareAdj

RsqeAdj$adj.r.sqd

 制作三序图。

1.   par
2.   plot
3.   points
4.   usc <- scores
5.   points
6.   text

成分数据

首先我加载了物种数据。同样，该文件 PAl.csv 必须在工作目录中。为了降低大丰度的重要性，我将 Hellinger 转换应用于物种数据。

sp <- Hellinger(sp)

然后我使用所有环境变量作为解释变量进行了冗余分析。

1.    
2.   head(suda)

 

1.   # 获得R^2和调整后的R^2
2.   (sR2 <- RseAdj

(spdj <- RseAdj$adj.r.sed)

以2型标尺 对物种数据制作 RDA三序图。

1.    
2.    
3.    
4.   # 做好绘图空间
5.   par
6.   plot
7.   # 绘制站点的分数
8.   spc <- scores
9.   points
10.    
11.   # 绘制出物种的点数
12.   ssc <- scores
13.   points
14.    
15.   # 绘制定量解释变量的箭头和它们的标签
16.   spesc <- scores
17.   arrows
18.   env.names
19.   text
20.    
21.   # 绘制地貌单元中心点和它们的标签的绘图点
22.   spsc <- scores
23.   points
24.   text

论文图形

这是为论文制作图形的代码。

1.    
2.    
3.   par
4.   ensc <- scores
5.   arrows
6.   points
7.    
8.   # 制作绘图空间
9.   par
10.   plot
11.   abline
12.   mtext
13.    
14.   # 绘制站点的分数
15.   spsc <- scores
16.   points
17.    
18.   # 绘制出物种的点数
19.   sp.sc <- scores
20.   points
21.    
22.   # 绘制定量解释变量的箭头和它们的标签
23.   spsc <- scores
24.   arrows
25.   text
26.    
27.   # 绘制地貌单元中心点和它们的标签的绘图点
28.   unimes
29.   spusc <- scores
30.   points
31.   text

---

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标签：分析,绘制,回归,tecdat,points,RDA,拓端,数据,冗余
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