冗余分析 (Redundancy Analysis)
该方法结合回归分析和主成分分析，用于揭示响应变量与解释变量之间的关系。
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| ✅ | 冗余分析排序图矢量图（.pdf）、位图（.tif） |
| 🌟 | 结果解读简报 |
| ✅ | 结果文档 (包含各轴累积贡献比例、蒙特卡洛置换检验结果和各变量与前两轴的相关性) |
| ✅ | 方法相关参考文献 |
| ✅ | 所用 R 包 |
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分析结果图（根据示例数据得到）
示例数据
示例文件 1: RDA_x.csv
| Env1 | Env2 | Env3 | Env4 | Env5 | Env6 | Env7 | Env8 | Env9 | Env10 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 59.77 | 32.97 | 18.30 | 53.97 | 23.17 | 297.17 | 107.60 | 49.97 | 126.03 | 6.60 |
| 119.60 | 29.10 | 14.83 | 25.57 | 44.07 | 960.60 | 104.40 | 24.13 | 151.73 | 5.87 |
| 123.13 | 29.33 | 15.43 | 57.87 | 40.00 | 502.67 | 150.43 | 24.57 | 146.93 | 4.73 |
| 183.80 | 33.03 | 12.72 | 60.13 | 40.13 | 602.40 | 72.20 | 23.03 | 141.37 | 4.40 |
示例文件 2: RDA_y.csv
| Sp1 | Sp2 | Sp3 | Sp4 | Sp5 | Sp6 |
|---|---|---|---|---|---|
| 16.08 | 15.67 | 21.33 | 172.74 | 187.24 | 80.54 |
| 20.46 | 17.38 | 28.50 | 159.24 | 200.08 | 17.77 |
| 20.67 | 18.17 | 26.21 | 134.31 | 229.22 | 48.95 |