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dca 无趋势对应分析,去趋势对应分析DCA

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canoco5的DCA 分析 ， 如果有多个响应变量，仍然没有解释变量，我们可以使用排序(间接梯度分析)到分析 data 。比如主成分分析(PCA)、对应分析(CA)、de 趋势对应分析(DCA)和非度量多维标度- 。
1、统计 分析中的各种A在微生物分析中，有大量的A ， 如PCA、PCoA、RDA、CCA、ICA等等 。网上有很多介绍他们每一个的文章 ， 但是很少有文章把他们放在一起比较，解释清楚，而且他们之间有一些显著的差异，甚至还有一些愚蠢的回答给知道的人，比如MDS的解释成分 。那我就在这里重点跟大家介绍一下 。
大部分A都是围绕着一个点 ， 这个点就是降维 。PCA可能是最常见的一种 。由于其原理简单 ， 与降维前的数据相关性好，所以应用范围也非常广泛 。然而，由于其过于简单的假设，在许多实际应用中的降维效果是有限的 。原则上我们已经完成了PCA ， 这里不再赘述 。可以看看参考文章PCA的数学原理，基本上就是线性代数中各种矩阵的运算 。
2、使用Canoco5.0进行RDA 分析中问题求助如果只有一个响应变量数据，没有预测变量(解释变量)，我们只需要且只能总结这个变量的分布特征(如直方图、中位数、标准差、四分位数范围等 。).如果有多个响应变量，仍然没有解释变量 ， 我们可以使用排序(间接梯度分析)到分析 data 。比如主成分分析(PCA)、对应分析(CA)、de 趋势对应分析(DCA)和非度量多维标度- 。
3、canoco5的DCA 分析,只有两个排序轴?如果只有一个响应变量数据，没有预测变量(解释变量) ， 我们只需要且只能总结这个变量的分布特征(如直方图、中位数、标准差、四分位数范围等 。).如果有多个响应变量 ， 仍然没有解释变量，我们可以使用排序(间接梯度分析)到分析 data 。比如主成分分析(PCA)、对应分析(CA)、de 趋势对应分析(DCA)和非度量多维标度- 。
【dca 无趋势对应分析,去趋势对应分析DCA】这种分析叫做generallinearmodel 。最近，在一般线性模型的基础上 ， 发展了广义线性模型(GLM)和广义可加模型(GAM) ， 关于这个回归模型的更多信息 ， 我们将在第8章讨论 。

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