我正在通过使用无约束排序(PCA或NMDS),然后在素食主义者包装中使用具有envfit功能的环境向量拟合来分析某些微生物组数据。 envfit的输出包括envfit模型中包含的每个向量或因子的r2值,但我对所有向量/因子所解释的总变化量感兴趣,而不仅仅是独立变量。我想我不能简单地将分配给每个环境变量的R2值相加,因为每个环境变量“解释”的微生物组变异可能存在重叠。但是,似乎没有任何方法可以访问模型的总r2值。
使用示例数据集,这是我到目前为止尝试过的:
library(vegan)
library(MASS)
data(varespec, varechem)
library(MASS)
ord <- metaMDS(varespec)
fit <- envfit(ord, varechem, perm = 999)
fit
这显示每个环境变量的r2,但是如何提取整个模型的r2值?
我已经尝试运行fit $ r,attributes(fit)$ r和Rsquare.Adj(fit),但是这些都返回NULL。
R平方=解释偏差/总偏差,或r ^ 2 = 1-SSE / SST。对于两个不同的响应,残差将处于不同的比例,因此为两个响应计算组合的R ^ 2没有意义。
例如,在经典lm中,它们是分别计算的:
> summary(lm(cbind(mpg,wt) ~.,data=mtcars))
Response mpg :
Call:
lm(formula = mpg ~ cyl + disp + hp + drat + qsec + vs + am +
gear + carb, data = mtcars)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-4.6453 -1.2655 -0.4199 1.6320 5.0843
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 15.57062 19.81294 0.786 0.4403
cyl 0.11982 1.10348 0.109 0.9145
disp -0.01361 0.01212 -1.122 0.2738
hp -0.01122 0.02246 -0.500 0.6223
drat 1.32726 1.71312 0.775 0.4467
qsec 0.09428 0.66944 0.141 0.8893
vs 0.66770 2.22845 0.300 0.7673
am 2.90074 2.17590 1.333 0.1961
gear 1.18650 1.56061 0.760 0.4552
carb -1.32912 0.63321 -2.099 0.0475 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 2.816 on 22 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.845, Adjusted R-squared: 0.7816
F-statistic: 13.33 on 9 and 22 DF, p-value: 5.228e-07
Response wt :
Call:
lm(formula = wt ~ cyl + disp + hp + drat + qsec + vs + am + gear +
carb, data = mtcars)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-0.40769 -0.18831 0.00012 0.15204 0.50382
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -0.879401 2.098183 -0.419 0.679189
cyl -0.062246 0.116858 -0.533 0.599603
disp 0.007252 0.001284 5.649 1.11e-05 ***
hp -0.002763 0.002378 -1.162 0.257792
drat -0.145385 0.181419 -0.801 0.431483
qsec 0.195613 0.070893 2.759 0.011445 *
vs -0.094189 0.235992 -0.399 0.693653
am -0.102418 0.230427 -0.444 0.661045
gear -0.142945 0.165268 -0.865 0.396411
carb 0.304068 0.067056 4.535 0.000163 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.2983 on 22 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9341, Adjusted R-squared: 0.9071
F-statistic: 34.63 on 9 and 22 DF, p-value: 5.944e-11
对于此示例,您必须为每个环境变量计算每个R ^ 2