最近我们被客户要求撰写关于冗余分析RDA的研究报告，包括一些图形和统计输出。

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。

ste <- read.csv("sr.csv")
ev <- read.csv("ev.csv")
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。

enqut<- cbind(ev[,-5],ap)
enz <- scale
ut <- env[,5]
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。

par
plot
points
usc <- scores
points
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。

head(suda)

 

#  获得R^2和调整后的R^2
(sR2 <- RseAdj

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

以2型标尺 对物种数据制作 RDA三序图。

# 做好绘图空间
par
plot
# 绘制站点的分数
spc <- scores
points# 绘制出物种的点数
ssc <- scores
points# 绘制定量解释变量的箭头和它们的标签
spesc <- scores
arrows
env.names 
text# 绘制地貌单元中心点和它们的标签的绘图点
spsc <- scores
points
text

论文图形

这是为论文制作图形的代码。

par
ensc <- scores
arrows
points# 制作绘图空间
par
plot
abline
mtext# 绘制站点的分数
spsc <- scores
points# 绘制出物种的点数
sp.sc <- scores
points# 绘制定量解释变量的箭头和它们的标签
spsc <- scores
arrows
text# 绘制地貌单元中心点和它们的标签的绘图点
unimes 
spusc <- scores
points
text

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