Выполняет функцию metaMDS в vegan, вращая координационное решение, так что первая ось объясняет большую дисперсию? Если нет, есть ли способ достичь этого?Интерпретация поворота прокруток metaMDS
Run 20 stress 0.09957583
... Procrustes: rmse 0.0001349268 max resid 0.0009665635
... Similar to previous best
Я также не уверен, как интерпретировать данные прокруста. Что представляют значения для RMSE и максимального остатка?
Спасибо!
Да, это так. Документы (?metaMDS) выражает это следующим образом:
Основные компоненты вращать конфигурацию так, чтобы дисперсия точек максимума на первом измерении
Выходной сигнал также печатает при использовании вращения ПК:
Scaling: centring, PC rotation, halfchange scaling
Однако это не имеет никакого отношения к вращению Procrustes, которое используется для оценки сходства решений во время шагов итерации. Вращение ПК относится только к окончательному возвращенному результату.
О интерпретации RMSE и макс. Остатков: это статистические данные, которые сравнивают два решения во время итерации. RMSE - это своего рода средняя разница, а max - максимальная разница. Если вы им малы, две итерации дали аналогичные результаты. Чтобы увидеть, что они означают, запустите metaMDS с опцией plot = TRUE и все вращение прокруток нанесены при запуске результатов. Синие стрелки на этом графике будут показывать различия, а RMSE - это средняя длина стрелки, а максимальное остаточное значение - длина самой длинной стрелки. Если вы не увидите много стрелок, то два решения настолько похожи, что различия не видны.