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cca的全称是canonical correspondence analusis,缩写为CCA,意思是典范对应分析。
一、cca的概念
典范对应分析是基于对应分析(CA)发展而来的一种排序方法,将对应分析与多元回归分析相结合,每一步计算均与环境因子进行回归,又称多元直接梯度分析。
其基本思路是在对应分析的迭代过程中,每次得到的样方排序坐标值均与环境因子进行多元线性回归。CCA要求两个数据矩阵,一个是物种数据矩阵,一个是环境数据矩阵。
二、CCA的优点
CCA是一种基于单峰模型的排序方法,样方排序与对象排序对应分析,而且在排序过程中结合多个环境因子,因此可以把样方、对象与环境因子的排序结果表示在同一排序图上。
三、CCA的缺点
存在“弓形效应”。克服弓形效应可以采用除趋势典范对应分析(detrended canonical correspondence, DCCA)。稀有物种对排序的影响很大,做CCA是有必要剔除稀有物种。
四、结果可信性
查看累计贡献率及环境与研究对象前两个排序轴之间的相关性。
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