如何计算素食主义者rda / cca对象的物种贡献百分比？

Question

我试图重现列（“变量”中FactoMineR::PCA，“种”在vegan::rda）从贡献率，以轴线FactoMineR包vegan。贡献编码为FactoMiner::PCA对象：

library(FactoMineR)
library(vegan)

data(dune)

fm <- FactoMineR::PCA(dune, scale.unit = FALSE, graph = FALSE)

head(round(sort(fm$var$contrib[,1], decreasing = TRUE), 3))
# Lolipere Agrostol Eleopalu Planlanc  Poaprat  Poatriv 
#  17.990   16.020   13.866    7.088    6.861    4.850 

通过查看的代码FactoMiner::PCA，我发现贡献的计算方式是：轴坐标平方除以轴特征值再乘以100％：

head(round(sort(100*fm$var$coord[,1]^2/fm$eig[1], decreasing = TRUE), 3))
# Lolipere Agrostol Eleopalu Planlanc  Poaprat  Poatriv 
#  17.990   16.020   13.866    7.088    6.861    4.850 

我无法使用vegan::rda对象复制上述计算：

vg <- rda(dune)

head(round(sort(100*scores(vg, choices = 1, display = "sp", 
scaling = 0)[,1]^2/vg$CA$eig[1], decreasing = TRUE), 3))
# Lolipere Agrostol Eleopalu Planlanc  Poaprat  Poatriv 
#   0.726    0.646    0.559    0.286    0.277    0.196

我显然做错了，差异可能是由于这两个程序包计算列的坐标的方式不同，因为轴的特征值非常相似（与我的实际数据集相同），但是坐标却不同：

# vegan eigenvalue for axis 1
vg$CA$eig[1]
#     PC1 
# 24.79532 

# FactoMineR eigenvalue for axis 1
fm$eig[1]
# [1] 23.55555

# vegan column coordinates for axis 1
head(round(scores(vg, choices = 1, display = "sp", scaling = 0)[,1], 3))
# Achimill Agrostol Airaprae Alopgeni Anthodor Bellpere 
#  -0.176    0.400    0.007    0.155   -0.163   -0.097 

#FactoMineR, column coordinates for axis 1
head(round(fm$var$coord[,1], 3))
# Achimill Agrostol Airaprae Alopgeni Anthodor Bellpere 
#   0.854   -1.943   -0.033   -0.751    0.791    0.472 

# Sum of column coordinates for vegan axis 1 to illustrate the difference
sum(scores(vg, choices = 1, display = "sp", scaling = 0)[,1])
# [1] -0.796912

# Sum of column coordinates for FactoMineR axis 1 to illustrate the difference
sum(fm$var$coord[,1])
# [1] 3.867738

如何使用vegan rda 对象计算列/物种对协调轴的百分比贡献？

Answer 1

素食主义者中未缩放的分数在（平方）平方和为1的情况下是未缩放的，与特征值无关：

> colSums(scores(vg, choices=1:4,dis="sp", scaling=0)^2)
  PC1 PC2 PC3 PC4 
    1   1   1   1 

我认为这是有据可查的。如果您想将这些平方项称为贡献，我可以。同样适用于cca，但是您需要研究加权平方和。此外，网站（）的未缩放分数dis = "si"将具有相同的单位平方和：即未缩放的想法。如果缩放物种或地点，则相同的关系不再适用于另一组分数。通常，未缩放表示分数是正交的，因此它们的叉积是恒等矩阵（对角或平方和1与非对角元素0）。对于按比例计分的分数，这些平方和与特征值成正比（但是，阅读纯素食主义者可能会有用设计决定的小插图const，以分数的比例缩放）。

纯素功能goodness，inertcomp可能会（也可能不会）为您提供所需的信息。