私は現在、複数の湖の種の存在量データと、それらの湖のいくつかの環境変数の測定値を持っています。ter Braak と Verdenschot (1995) で実証されているように、R でデータの正規対応分析を行うことにしました。リンクを参照してください : http://link.springer.com/article/10.1007%2FBF00877430重要性"）
私はまだ R が苦手で、この記事で指定されているソフトウェア (CANOCO) にアクセスできません。私の問題は、環境変数の重要度を段階的にランク付けするために、ラムダ (これはウィルクのラムダと同じですか?) を取得し、各 CCA 制約軸でモンテカルロ置換テストを実行する必要があることです。
Rでこれを行う方法を知っている人はいますか? この分析を活用していただければ幸いです。
現在のモデルで効果をテストする場合は、 veganが提供するメソッドanova()、パッケージで CCA を実行する機能が必要です。詳細と、おそらく周辺用語をテストするオプションについては、を参照してください。cca()?anova.ccaby = "margin"
段階的な選択を行うには、2 つのオプションがあります
step()CCA の AIC のような統計で機能する標準関数を使用するか、またはordistep(). これは、順列テストを介して、モデルに対する前方選択および後方排除テストの変更を行います。ラムダは固有値を示すためによく使用され、ウィルクのラムダではありません。疑似 F 統計量はこの論文で言及されます。これはテストで計算され、順列が帰無仮説の下でサンプリング分布を与えるものであり、モデル内の項の有意性または項が入るか出るかを最終的に決定します。モデル。
詳細については、を参照?ordistepしてください。