使用R来量化规范对应分析中变量的重要性？ （来自researchgate的x-post）

Question

我目前拥有多个湖泊的物种丰富度数据以及这些湖泊的一些环境变量的测量值。我决定对R中的数据进行规范对应分析，如Ter braak和Verdenschot（1995）所示，请参见链接：http://link.springer.com/article/10.1007%2FBF00877430（部分：“重要性排列环境变量”）

我对R不太满意，而且我无法访问文章（CANOCO）中指定的软件。我的问题是，为了逐步对环境变量的重要性进行排序，我必须获得Lambda（这与Wilk的Lambda相同吗？）并在每个CCA约束轴上执行蒙特卡罗置换测试。

有人知道如何在R中做到这一点吗？我希望能够使用这种分析。

Answer 1

如果要在当前模型中测试效果，您需要素食主义为anova()提供的cca()方法，即在包中执行CCA的功能。有关详细信息，请参阅?anova.cca，也可以使用by = "margin"选项来测试边际字词。

要逐步选择，您有两个选项

1. 使用适用于CCA的类似AIC统计数据的标准step()函数，或
2. 对于在该论文中完成并在CANOCO中实施的选择，您需要ordistep()。这做了前进选择＆amp;向后消除测试通过排列测试对模型进行更改。

Lambda通常用于表示特征值，而不是Wilk的Lambda。伪F统计量将在本文中提及，它是在测试中计算出来的，其中排列给出零假设下的抽样分布，最终确定模型中术语的重要性或者术语是进入还是离开模特。

有关详细信息，请参阅?ordistep。