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我正在尝试使用简单的数据集执行 RDA 分析，但即使数据已标准化，我仍然会遇到相同的错误。谁能帮我理解这个模型有什么问题？

`view(data_RDA)
summary(data_RDA)

abiotic.lake<-data_RDA[, c(1:11)] 
biotic.lake<-data_RDA[, c(12:20)]

biotic.lake<-decostand(biotic.lake,"hellinger")
abiotic.lake<-decostand(abiotic.lake,"standardize")

rda.lake<- rda(biotic.lake, abiotic.lake)
plot(rda.lake, type="text") #The error starts at this point
anova.cca(rda.lake) 
summary(rda.lake)
coef(rda.lake)
`

当我尝试运行情节线时出现的错误：

Error in cbind(x$CCA$v, x$CA$v)[, choices, drop = FALSE] : 
  subscript out of bounds

  • 我认为没有执行分析，因为 rda.lake 的摘要仅返回 RDA1 结果。

  • 数据被识别为数字。

  • anova.cca 函数仅返回零作为残差并且不显示 p 值，这让我相信数据或模型存在问题。

  • 这些是实际使用的表，都有 6 行。

生物湖

钱安 瘸子 迪诺 克里斯 桑特 迪亚特 欧格尔 齐涅 克洛罗
0.0590634 0.21536114 1.286085 0.01117714 0.00000000 0.17741471 0.1438246 0.04127306 0.23323527
0.0590634 0.21536114 1.286085 0.01117714 0.00000000 0.17741471 0.1438246 0.04127306 0.23323527
0.0590634 0.21536114 1.286085 0.01117714 0.00000000 0.17741471 0.1438246 0.04127306 0.23323527
2.8144055 0.09724492 1.128178 0.02302370 0.03858338 0.01373549 0.9708160 0.90119103 0.08646308
2.8144055 0.09724492 1.128178 0.02302370 0.03858338 0.01373549 0.9708160 0.90119103 0.08646308
2.8144055 0.09724492 1.128178 0.02302370 0.03858338 0.01373549 0.9708160 0.90119103 0.08646308

非生物湖

教授 Temp_H2O 外径 条件 N_Tot NO2 NO3 建议零售价 西奥 Zmax 宙
0.0 20.7 8.15 98 230.72 9.28 294.32 15.91 3.72 4.8 4.5
2.0 20.4 7.16 105 228.61 8.56 352.34 8.92 4.49 4.8 4.5
4.8 20.0 5.20 107 190.82 6.82 293.81 11.15 7.82 4.8 4.5
0.0 30.4 9.24 100 610.28 3.46 42.82 36.15 13.17 5.0 2.0
2.0 28.3 6.62 110 612.11 3.63 48.19 32.19 11.94 5.0 2.0
5.0 25.8 2.13 115 560.31 4.69 60.98 35.30 11.03 5.0 2.0
  • 编辑：根据需要，“dput”的输出

块引用

    `dput(data_RDA)
    structure(list(Prof = c(0, 2, 4.8, 0, 2, 5), Temp_H2O = c(20.7, 20.4, 20,  30.4, 28.3, 25.8), OD = c(8.15, 7.16, 5.2, 9.24, 6.62,  2.13), Cond = c(98L,  105L, 107L, 100L, 110L, 115L), N_Tot = c(230.72, 228.61, 190.82, 610.28, 612.11,  560.31), NO2 = c(9.28, 8.56, 6.82, 3.46, 3.63, 4.69), NO3 = c(294.32, 352.34, 293.81, 42.82, 48.19, 60.98), SRP = c(15.91, 8.92, 11.15, 36.15, 32.19, 35.3), SIO = c(3.72, 4.49, 7.82, 13.17, 11.94, 11.03), Zmax = c(4.8, 4.8, 4.8, 5, 5, 5), Zeu = c(4.5, 4.5, 4.5, 2, 2, 2), Cian = c(0.0590634, 0.0590634, 0.0590634, 2.814405487, 2.814405487, 2.814405487), Crip = c(0.215361139, 0.215361139, 0.215361139, 0.097244921, 0.097244921, 0.097244921), Dino = c(1.286084811, 1.286084811, 1.286084811, 1.128178481, 1.128178481, 1.128178481), Cris = c(0.011177144, 0.011177144, 0.011177144, 0.023023705, 0.023023705, 0.023023705), Xant = c(1e-07, 1e-07, 1e-07, 0.038583378, 0.038583378, 0.038583378), Diat = c(0.17741471, 0.17741471, 0.17741471, 0.01373549, 0.01373549, 0.01373549), Eugl = c(0.14382456, 0.14382456, 0.14382456, 0.970816029, 0.970816029, 0.970816029), Zigne = c(0.041273061, 0.041273061, 0.041273061, 0.901191033, 0.901191033, 0.901191033), Cloro = c(0.233235275, 0.233235275, 0.233235275, 0.086463085, 0.086463085, 0.086463085)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))
  • 编辑 2：根据需要，rda.lake 的输出：

块引用

'rda.lago
Call: rda(X = biotic.lake, Y = abiotic.lake)

              Inertia Proportion Rank
Total         0.01198    1.00000     
Constrained   0.01198    1.00000    1
Unconstrained 0.00000    0.00000    0
Inertia is variance 
Some constraints were aliased because they were collinear (redundant)

Eigenvalues for constrained axes:
    RDA1 
0.011977 '
  • 编辑 3：由 rda 分析产生的 NA。

块引用

'coef(rda.lake)
                 RDA1
Prof      0.003503013
Temp_H2O -0.152503172
OD        0.100134578
Cond      0.020938441
N_Tot    -0.295691269
NO2                NA
NO3                NA
SRP                NA
SIO                NA
Zmax               NA
Zeu                NA '
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1 回答 1

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首先，我认为您的问题与ggplot 中的 Plotting RDA (vegan) 有关。

这个错误

Error in cbind(x$CCA$v, x$CA$v)[, choices, drop = FALSE] : 
  subscript out of bounds

表示R尝试选择不存在的索引（列或行索引），例如，假设您有 5 行并且您想选择第 8 行。然后，您会得到相同的错误。

这个错误，特别是，意味着相同但为rda.lake$CCA$v（只是替换x为你的rda.lake）。我重新创建了您的问题并且能够绘制一些东西，例如 try plot(rda.lake$CA$Xbar)。也就是说，我不知道你想绘制什么。请查看返回的对象rda。此函数返回存储在列表中的大量变量。

于 2021-02-02T08:25:07.173 回答