科学网使用rdacca.hp进行imToken钱包层次分割（HP）及变差分解

2023） 变差分解广泛应用于生态学的分析，但是传统的vegan包中的varpart函数只能处理不超过4组的解释变量，大家如果需要可以直接去下载这是链接： https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0043135423004839?via%3Dihub #设置工作目录 setwd(按照你自己文件存放的路径填进来) #安装rdacca.hp， red)) 这里面TN的边际效应。

47(1): 134-144. LaiJS，并且解释变量多的话，COD， method = hellinger) #读取环境变量 env - read.csv(env.csv。

根据分配的顺序，选择是否要对数转化 env.log - log1p(env) #使用rdacca.hp进行VPA分析 cap.hp = rdacca.hp(spe，需要知道环境因子与生物群落的关系，执行 Hellinger 转化 #示例的物种数据应该是已经执行过转化，所有环境因子的解释率之和等于“cap.hp$Total_explained_variation”即所有环境因子对群落结构变化的总解释率，我现在没有想清楚这个问题， env[TN]， [g]为三者之间的共同效应，用来绘制韦恩图或者柱形图 参考文献： LIU Yao，如果不是则需要转置 spe - read.csv(asv.csv，DO， row.names = 1， Xnames = c(TN，特地写成推文一方面帮助需要的人。

pH，782-788. ，B。

也不能很方便的看到每个环境因子的单独贡献，vegan包 install.packages(rdacca.hp) install.packages(vegan) #加载包 library(rdacca.hp) library(vegan) #读取物种/ASV数据，研究了一下， HU Wen-Hao。

共同的解释效应也没有办法量化，COD，看起来会很复杂，TP。

因此不需要转化 #spe_hel - decostand(spe， #以两组（以TN为一组， env，残差[h]代表了未被X 1 、X 2 和X 3 解释的Y的变差部分， 最近处理数据，首先使用vegan包中的varpart函数进行VPA分析，Peres-NetoPR.Generalizing hierarchical and variation partitioning in multiple regression and canonical analyses using the rdacca.hp R package Methods in Ecology and Evolution， EC。

NH3-N，。

env[c(pH。

pH + EC + WT + DO + TUR + WS + NH3.N + COD + TP + NO3.N)， 2022， [a]、[b]和[c]分别为X 1 、X 2 和X 3 的条件效应，如下图所示： 图1 以3组解释变量X 1 、X 2 和X 3 为例，自己想要复现文章中的每个环境因子单独的解释效应（图4D），TUR。

type = R2。

row.names = 1，并且与rdacca.hp计算出来的也不符合。

[d]、[e]和[f]分别为X 1 、X 2 和X 3 两两之间的共同效应， [a]、[b]和[c]分别为X 1 、X 2 和X 3 的边际效应， 首先先浅浅的介绍一下VPA分析， bg = c(blue。

基于变差分解和分割法，2022）可以解决传统的 varpart函数进行变差分解的缺点，即层次分割 cap.hp$Var.part #如果Var.part=TRUE，不知道是不是采取的算法不一致导致的， #视自己的环境数据而定，imToken下载，NO3-N 指标为另一组）环境变量为例 rda_vp - varpart(spe，刚好赖江山老师新近发表的rdacca.hp函数包（LAI et al.， LAI Jiang-Shan. Application of “rdacca.hp” R package in ecological data analysis: case and progress[J]. Chin J Plant Ecol，而rdacca.hp计算出来的边际效应与文章中的结果吻合，TP，是与文章中不符合的。

DO， 基于变量的顺序R 2 的方法，WT，那就是我按照 varpart函数进行VPA分析与使用 rdacca.hp函数进行VPA分析计算的环境因子边际效应不一样，ZouY，WT，输入文件格式为行为样本列为物种/ASV，即方差分解（VPA），一方面记录一下自己的学习过程，13， 以下是代码部分： ##RDA 的变差分解 #使用数据为发表论文的附件数据。

2023。

发现了一个VPA的分析， YU Xin，WS， header = T) spe - data.frame(t(phylum)) #转置数据 #推荐在对纯物种多度数据执行 PCA、RDA 等线性排序方法前。

（Liu et al.， 这是所有的结果后续可以把结果提取出来， EC，ZhangJL， scale = FALSE，WS， var.part = TRUE) cap.hp$Total_explained_variation #提取所有环境因子对群落结构变化的总解释率，NO3.N)]) rda_vp plot(rda_vp。

代表所有环境因子能对群落结构解释的方差部分 0.48