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R语言PCA分析过程梳理及注意事项
热度 1 牛国祥 2020-3-21 14:12
R 语言PCA分析过程梳理及注意事项 主成分分析PCA (Principal Component Analysis) 在生态学研究中比较常用,也有很多变化和外推形式: 如基于转化的PCA(Transformation-based Principal Component Analysis, tb-PCA)和主坐标分析(Principal Coordinate Analysis, PCoA)等。这些分析存在数据转化以及所使用距离矩阵 ...
个人分类: 统计学习|7379 次阅读|2 个评论 热度 1
R语言RDA分析全过程梳理及注意事项
牛国祥 2020-2-10 21:11
R语言RDA分析全过程梳理及注意事项 RDA分析不是简单的一行代码,有很多步骤,若舍去这些步骤,RDA分析就没有了意义。通过RDA分析,不仅需要给出哪些因子最重要,还要给出每个因子的解释率,最好有显著性检验。这样结果更明确,更加有说服力,这里梳理一下过程,避免以后分析有所遗漏。RDA分析详细步骤具 ...
个人分类: 统计学习|15192 次阅读|没有评论
R语言使用ggplot2对冗余分析(RDA)等约束排序分析结果作图
牛国祥 2020-2-5 15:31
R语言使用ggplot2对冗余分析(RDA)等约束排序分析结果作图 冗余分析(RDA)等约束排序分析常常被用来分析群落物种数据,并找到哪些环境因子对物种数据有所影响。之前用R进行RDA分析,但是结果往往是用sigmplot展示作图,最近用R语言作图有好多小问题需要克服,记录一下。关于RDA分析,也看了好多别人的资料,不再做记录,这 ...
个人分类: 统计学习|8184 次阅读|没有评论
多因素方差分析主效应和交互效应的理解
热度 2 牛国祥 2020-2-4 22:18
多因素方差分析主效应和交互效应的理解 最近多因素方差分析包含多个因素不同水平对响应变量的影响,对分析结果中主效应和交互效应难以理解,也不能深入理解描述结果,所以详细学习记录一下。 首先区分主效应、交互效应以及简单效应, 主效应表示在一个或几个影响因子(自变量)的多水平(每个自变量有不同的水平)的实 ...
个人分类: 统计学习|12186 次阅读|3 个评论 热度 2
使用R语言做单因素方差和双因素方差分析
牛国祥 2020-1-6 19:14
使用R语言做单因素方差和双因素方差分析 1.方差分析目的: 方差分析(ANOVA)主要检验不同处理间是否有显著差异,当仅有一个类别型变量(即只有一类处理),称为单因素方差分析(one-way ANOVA),当有两个类别型变量(即有两类处理),称为双因素方差分析(two-way ANOVA),依次类推。单因素方差分析只能告诉处理间是否有 ...
个人分类: 统计学习|10902 次阅读|1 个评论

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