• RdaCca是一个方便、易于使用的应用程序专门设计用于执行两种形式的规范的分析，例如冗余的分析和规范的对应关系的分析，采用多元回归之后通过直接的本征分析。

    该计算方法是描述在第11章的德和德的。 该方案是一个教学工具。 其目的是表明，计算确可进行这种方式，向用户提供一种简单程序允许一个得到所有的特征向和协调轴常设仲裁法院或CA协调，或者从规范的分析(RDA或CCA)。

    它不是要取代先进的程序，为规范的协调，例如CANOCO的。 特别是，这个程序不会做的事前选择的解释变量，也不进行排列的试验的意义。 本征分析进行了使用任一家之主的过程或单数值分解(SVD)。 该程序使用的是从数值的食谱。

  • RdaCca है एक आसान, आसान करने के लिए उपयोग आवेदन विशेष रूप से डिजाइन करने के लिए प्रदर्शन के दो रूपों विहित विश्लेषण, उदाहरण के लिए, अतिरेक के विश्लेषण और विहित पत्राचार विश्लेषण, कई प्रतिगमन द्वारा पीछा प्रत्यक्ष eigenanalysis.

    गणना की विधि में वर्णित अध्याय 11 के Legendre और Legendre. इस कार्यक्रम के लिए एक शैक्षणिक उपकरण है. इसका उद्देश्य है कि प्रदर्शन करने के लिए गणना कर सकते हैं वास्तव में हो सकता है इस तरह से किया जाता है, और उपयोगकर्ताओं को प्रदान करने के साथ एक साधारण प्रोग्राम की अनुमति प्राप्त करने के लिए एक सभी eigenvectors और समन्वय कुल्हाड़ियों से पीसीए या सीए समन्वय, या विहित विश्लेषण (आरडीए या सीसीए).

    यह मतलब नहीं है को प्रतिस्थापित करने के लिए उन्नत कार्यक्रमों के लिए विहित समन्वय, इस तरह के रूप में CANOCO. विशेष रूप से, इस कार्यक्रम नहीं करता है आगे के चयन व्याख्यात्मक चर, और न ही इसे बाहर ले जाने क्रमचय परीक्षण के महत्व है । Eigenanalysis का उपयोग किया जाता है या तो एक गृहस्थ प्रक्रिया या एकवचन मूल्य अपघटन (SVD). के सबरूटीन्स इस्तेमाल किया कर रहे हैं से संख्यात्मक व्यंजनों.

  • RdaCca is a handy, easy to use application specially designed to perform two forms of canonical analysis, for example redundancy analysis and canonical correspondence analysis, using multiple regression followed by direct eigenanalysis.

    The method of calculation is described in Chapter 11 of Legendre & Legendre. This program is a pedagogical tool. Its objective is to demonstrate that the calculations can indeed be carried out in this way, and to provide users with a simple program allowing one to obtain all the eigenvectors and ordination axes from PCA or CA ordination, or from canonical analysis (RDA or CCA).

    It is not meant to replace advanced programs for canonical ordination, such as CANOCO. In particular, this program does not do forward selection of explanatory variables, nor does it carry out permutation tests of significance. Eigenanalysis is carried out using either a Householder procedure or singular value decomposition (SVD). The subroutines used are from Numerical Recipes.