Количественное определение переменных в каноническом анализе соответствия с использованием R? (x-post from researchgate)

Question

В настоящее время у меня есть данные о численности видов для нескольких озер, а также измерения некоторых переменных окружения этих озер. Я решил сделать канонический анализ корреспонденции данных в R, как продемонстрировал Тер Браак и Верденшот (1995), см. Ссылку: http://link.springer.com/article/10.1007%2FBF00877430 (раздел: «Оценка значимых переменных окружающей среды по важности»)

Я не очень хорош с R но у меня нет доступа к программному обеспечению, указанному в статье (CANOCO). Моя проблема состоит в том, чтобы сделать пошаговое ранжирование важности переменных окружающей среды, я должен получить Лямбду (это то же самое, что и Лямбда Уилка?), И выполнить тест на перестановку Монте-Карло на каждой ограниченной CCA оси.

Кто-нибудь знает, как я могу это сделать в R? Я хотел бы использовать этот анализ.

Answer 1

Вы хотите метод anova(), что веганский предусматривает cca(), функция, которая делает CCA в пакете, если вы хотите, чтобы проверить эффекты в текущей модели. См. ?anova.cca для получения дополнительной информации и, возможно, опции by = "margin" для проверки предельных условий.

Для пошагового выбора у вас есть два варианта

1. Используйте стандартную step() функцию, которая работает с АИК-подобной статистики для CCA или
2. Для сортировки отбора сделано в этой работе и внедрено в CANOCO вы хотите ordistep(). Это делает выбор выбора & изменений в тестировании обратной проверки в моделях с помощью тестов перестановки.

Lambda часто используется для обозначения собственных значений и не Лямбда WILK в. Псевдо-F-статистика будет упомянута в статье, и именно это вычисляется в тесте и для которой перестановки дают распределение выборки по нулевой гипотезе, что в конечном итоге определяет значимость терминов в модели или входит или входит член модель.

Для получения более подробной информации см. ?ordistep.