R语言 vegan包 add1.cca()函数中文帮助文档(中英文对照)

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add1.cca(vegan)
add1.cca()所属R语言包：vegan

                                        Add or Drop  Single Terms to a Constrained Ordination Model
                                         添加或删除单条款约束排序模型

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Compute all single terms that can be added or dropped from a constrained ordination model.
计算所有条款约束协调模型，可以添加或删除。


用法----------Usage----------


## S3 method for class 'cca'
add1(object, scope, test = c("none", "permutation"),
    pstep = 100, perm.max = 200, ...)
## S3 method for class 'cca'
drop1(object, scope, test = c("none", "permutation"),
    pstep = 100, perm.max = 200, ...)



参数----------Arguments----------

参数：object
A constrained ordination object from cca, rda or capscale.  
受约束的协调对象cca，rda或capscale。


参数：scope
A formula giving the terms to be considered for adding or dropping; see add1 for details.
公式，添加或删除的条款被认为add1的详细信息。


参数：test
Should a permutation test added using anova.cca.  
如果置换检验补充使用anova.cca。


参数：pstep
Number of permutations in one step, passed as argument step to anova.cca.
号码的排列在一个步骤中，传递的参数step到anova.cca。


参数：perm.max
Maximum number of permutation in anova.cca.  
在anova.cca的最大数量的排列。


参数：...
Other arguments passed to add1.default, drop1.default, and anova.cca.
其他参数传递给add1.default，drop1.default和anova.cca。


Details

详细信息----------Details----------

With argument test = "none" the functions will only call add1.default or drop1.default. With argument test = "permutation" the functions will add test results from anova.cca. Function drop1.cca will call anova.cca with argument by = "margin". Function add1.cca will implement a test for single term additions that is not directly available in anova.cca.
参数test = "none"的功能只调用“add1.default或drop1.default。参数test = "permutation"的功能将增加从anova.cca的测试结果。将调用功能drop1.ccaanova.cca与参数by = "margin"。函数add1.cca将实施单一的术语增加，是不能直接使用在anova.cca测试。

Functions are used implicitly in step and ordistep. The deviance.cca and deviance.rda used in step have no firm basis, and setting argument test = "permutation" may help in getting useful insight into validity of model building. Function ordistep calls alternately drop1.cca and add1.cca with argument test = "permutation" and selects variables by their permutation P-values.  Meticulous use of add1.cca and drop1.cca will allow more judicious model building.
函数隐式地使用step和ordistep。 deviance.cca和deviance.rda使用step没有坚实的基础，并设置参数test = "permutation"可以帮助建立模型的有效性得到有益的启示。函数ordistep调用交替drop1.cca和add1.cca参数test = "permutation"和选择他们的排列P值的变量。使用add1.cca和drop1.cca将允许更明智的模型建立细致。

The default perm.max is set to a low value, because permutation tests can take a long time. It should be sufficient to give a impression on the significances of the terms, but higher values of perm.max should be used if P values really are important.  
默认perm.max被设置为一个较低的值，因为排列的测试可能需要很长的时间。它应该是足够的，得到的印象术语的意义，但更高的值perm.max应用于如果P值真的是重要的。


值----------Value----------

Returns a similar object as add1 and drop1.
add1和drop1返回一个类似的对象。


（作者）----------Author(s)----------


Jari Oksanen



参见----------See Also----------

add1, drop1 and anova.cca for basic methods. You probably need these functions with step and link{ordistep}. Functions deviance.cca and extractAIC.cca are used to produce the other arguments than test results in the output. Functions cca, rda and
add1，drop1和anova.cca的基本方法。您可能需要这些功能，step和link{ordistep}。功能deviance.cca和extractAIC.cca被用来生产其他参数比输出的测试结果。功能cca，rda和


实例----------Examples----------


data(dune)
data(dune.env)
## Automatic model building based on AIC but with permutation tests[AIC＃自动模式建设的基础上，但与排列测试]
step(cca(dune ~  1, dune.env), reformulate(names(dune.env)), test="perm")
## see ?ordistep to do the same, but based on permutation P-values[＃看到了吗？ordistep做相同，但根据排列的P-值]
## Not run: [＃不运行：]
ordistep(cca(dune ~  1, dune.env), reformulate(names(dune.env)), perm.max=200)

## End(Not run)[＃（不执行）]
## Manual model building[＃手动模式建设]
## -- define the maximal model for scope[ - 定义最大的模型范围]
mbig <- rda(dune ~  ., dune.env)
## -- define an empty model to start with[＃ - 定义一个空模型开始]
m0 <- rda(dune ~ 1, dune.env)
## -- manual selection and updating[ - 手动选择和更新]
add1(m0, scope=formula(mbig), test="perm")
m0 <- update(m0, . ~ . + Management)
add1(m0, scope=formula(mbig), test="perm")
m0 <- update(m0, . ~ . + Moisture)
## -- included variables still significant?[＃ - 包括变量仍然显著？]
drop1(m0, test="perm")
add1(m0, scope=formula(mbig), test="perm")

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