2022年11月29日 · 从概念上讲，冗余分析（redundancy analysis, RDA）是响应变量矩阵与解释变量矩阵之间多元多重线性回归的拟合值矩阵的PCA分析，也是多响应变量（multi-response）回归分析的拓展。 简单一点来说，RDA是通过线性回归分析结合主成分分析的排序方法，目的是寻找能最大程度解释响应变量矩阵变差的一些列的解释变量的线性组合，也就是环境对于样本的影响，因此RDA是被解释变量约束的排序。 对于算法的详细介绍，就不在这里赘述了，可以参考以下 …

约束性排序其实包括线性模型和单峰模型，具体分类在 R统计-PCA/PCoA/db-RDA/NMDS/CA/CCA/DCA等排序分析教程 一文中有详细介绍。 RDA属于线性模型，CCA是单峰模型。 因此在进行约束性排序分析之前，需要先对数据进行检测，判断应该选择那种模型。 怎样选择模型在 R绘图-RDA排序分析 写过，大家可以去看。 geom_point(aes(color=tillage,fill=tillage,shape=depth),size=3)+. …

如果DCA1的Axis Lengths>4.0,就应选CCA（基于单峰模型，典范对应分析)；如果在3.0-4.0之间，选RDA和CCA均可；如果小于3.0, RDA的结果会更合理（基于线性模型，冗余分析）。

2018年10月12日 · 冗余分析 （RDA）排序 分析 应用的例子 冗余分析 （The Redundant analysis， RDA），属于一种约束排序 分析。 与PCA、PCoA、CA及NMDS等非约束排序方法不同的是： RDA分析 涉及到两个矩阵间的降维排序 分析，受 RDA 排序算法创始人的影响， RDA分析 一般需要提供名为“群落物种”和“环境变量”矩阵数据。

Redundancy Analysis (RDA) is a direct extension of multiple regression, as it models the effect of an explanatory matrix X X (n x p) on a response matrix Y Y (n x m). The difference here is that we can model effect of an explanatory matrix on a response matrix, rather than a …

RDA，即冗余分析（Redundancy Analysis），是一种响应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，说的通俗点其实就是约束化的PCA分析。

RDA in R (vegan::rda()) In R, RDA can be conducted using function rda() in vegan. Its usage is: rda(formula, data, scale = FALSE, na.action = na.fail, subset = NULL, ... ) The arguments are: formula – model formula, with the community data matrix on the left hand side and the explanatory (constraining) variables on the right hand side.

2021年12月11日 · The R application uses RDA files to store statistical data such as functions and values that the User provides at the R prompt when the program initially starts up.

2025年1月10日 · 冗余分析（Redundancy Analysis，RDA）是一个用于分析生态数据和它们之间的关系的多变量统计方法。 RDA可以帮助我们理解物种丰度与环境变量之间的关系。 在本篇文章中，我将详细说明如何使用R语言进行RDA分析，包括数据准备、RDA模型构建和结果的可视化。 …

# 对于RDA，自变量数量必须与因变量列数相等。 xlab(NULL) +. ylab(NULL) +. # 添加因变量箭头（红色） geom_segment(data = RDAS, aes(x = 0, y = 0, xend = RDAS[,1], yend = RDAS[,2]), colour = "red", size = 0.5, . arrow = arrow(angle = 30, length = unit(0.2, "cm"))) +. geom_text_repel(data = RDAS, aes(x = RDAS[,1], y = RDAS[,2], label = rownames(RDAS)),