一、RDA分析概述
Redundancy analysis (RDA)是一种用来研究响应变量和解释变量之间关系的多元统计方法。RDA通过降维，利用广义最小二乘回归GLM的方法来建立响应变量和解释变量之间的线性关系，并解释变量帮助解释响应变量变异的部分来进行分析。类似于CCA(联合主成分分析)和DCA(非对称主成分分析)，RDA旨在在多变量环境中研究多余数据。一个重要的特征是它可以同时处理各种响应变量类型（如多分类，连续等）。
RDA实际上是一种广义的线性回归方法，可以根据CDA甚至PCR/PLS等分析算法得到，但是它在建立线性模型过程中，针对解释变量的多重共线性问题，采取了一种特别的方法；在最后的残差分析中，将残差表示成各个主成分的线性组合，从而获得了一个解释能力比一般GLM模型更强、更适合多变量环境分析的模型。
二、RDA分析流程
RDA分析可以分为以下几个步骤：
1.数据准备
将数据按照响应变量(Y)和解释变量(X)进行分类处理，确保可以顺利地进行分析，删除异常值并进行数据标准化统计。
library("vegan")
data("dune")
attach(dune)
rda1 = rda(dune)
plot(rda1)2.解释变量的选择
使用协方差矩阵来分析解释变量的相关性，选择其中一个变量来表示多个相关的变量，以降低多重共线性。最好选择那些解释变量与响应变量之间相关性较高的变量。
library("car")
cov <- cov.wt(dune)
corrplot(cov, type = "upper", order = "hclust")3.建立模型
使用rda函数建立模型，并输出提取出来的主成分的百分比和F值。
rda.mod <- rda(X, Y)
summary(rda.mod)4.检验模型拟合优度
使用anova函数检验模型拟合优度，输出检验结果和p值。
anova(rda.mod, step=500, perm.max= 10000)5.拟合结果解释
使用plot函数绘制解释变量和响应变量之间的关系图，根据主成分的贡献率选择具有代表性的主成分，进行结果的详细解释。
plot(rda.mod)三、RDA分析应用
RDA分析可应用于多个学科领域。在生态学中，它是一种广泛应用的方法，主要用于研究生态环境和生物群落之间的关系。在医学研究中，RDA可用于研究疾病和个体基因的关系。在商业分析中，RDA可用于分析顾客特性与产品销售的关系。
RDA还可以与其他方法进行结合使用，比如PLS和CCA等。因此，在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的方法。既可以使用RDA单独分析，也可以通过不同的数据处理流程进行分析，从而得到更加精确的结果。
