在线分析丨相关性分析——RDA/CCA分析

作者&投稿:倪舒 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
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在线探索:RDA与CCA分析深度解读


第一部分:RDA与CCA简介


RDA,即约束化主成分分析的进化版,它将环境因子纳入多元回归,为我们提供了一种名为多元直接梯度分析的强大工具 (RDA = 主成分分析 + 环境因子回归)。而CCA,堪称两组变量间关系的揭秘者,基于单峰模型,尽管存在“弓形效应”,但DCCA的出现恰好为我们提供了解决方案。


第二部分:RDA与CCA的选择策略


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,只需登录“图图云”在线平台,即可轻松完成RDA或CCA的可视化。操作流程简洁明了:上传支持.txt或.csv格式的数据,设置参数如数据格式和标准化方法(如Hellinger、模标准化或z-score标准化),只需短短2分钟,专业图表便唾手可得。


步骤详解:


  1. 导入数据(遵循.txt或.csv格式示例)

  2. 精心调整参数,选定标准化方法,比如选择Hellinger以呈现最佳效果


环境因子的考量



  • total:采用相对丰度标准化,范围在0-1

  • max:最大值标准化,非负且归一化至0-1

  • freq:最大值占比,直观呈现变量分布

  • range:最小-最大标准化,数据缩放至0-1

  • pa:二值化处理,非加权情况下,1-0的二元区分

  • chi.square:卡方变换,用于欧氏距离计算

  • log:自然对数转换,增强数据的表达力


图形设计艺术



  • 字体大小:随心定制,凸显专业细节

  • 元素大小:样本图表大小,直观呈现

  • 椭圆:两种分组方式,选择最适合你的视觉呈现

  • 箭头色彩:环境因子的视觉焦点

  • 分组展示:实时编辑,灵活便捷

  • 筛选功能:样本选择,精准分析


最后一步:导出与后期处理


调整完毕后,5-10秒内,专业矢量图(PDF)即刻下载。图图云平台还提供PDF编辑工具,助你进一步优化你的分析结果。


写作提示


借助Tutools平台,RDA/CCA分析中的箭头长度和距离揭示了变量间的相互作用强度,而距离则揭示了相关性强度的直观表达。


致谢与反馈


感谢图图云平台,作为科研路上的得力伙伴,让我们在探索数据世界中游刃有余。如有任何疑问或建议,请随时向我们反馈,我们始终致力于提供卓越的用户体验。



2021年高新技术企业认定成长性得分低导致错失认定,一般问题出在哪...
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基岩储层参数计算
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cmmi模型中共有多少个过程域
答:包括下列内容:需求管理(REQM)、需求开发(RD)、技术解决(TS)、产品集成(PI)、验证(VER)、确认(VAL)。四、支持类 支持类过程域包含支持产品开发和维护的活动。支持类过程域所解决的过程,在执行其他过程时都有可能使用。包括下列内容:过程和产品质量保证(PPQA)、配置管理(CM)、测试与分析...

对某个公司的股价进行价值评估时,请问如何计算WACC值?谢谢
答:计算方法为每种资本的成本乘以占总资本的比重,然后将各种资本得出的数目加起来。WACC=(E/V)×Re+(D/V)×Rd×(1-Tc)其中:WACC=Weighted Average Cost of Capital(加权平均资本成本)Re = 股本成本 Rd = 债务成本 E = 公司股本的市场价值 D = 公司债务的市场价值 V = E + D E/V = ...

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