RDA 代表什么的缩写?


RDA 代表什么的缩写?

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英文缩写:RDA 。英文全称Recommended Dietary Allowance 。中文解释:推荐膳食营养素供给量 。
中国营养学会在1955年开始制定的推荐膳食营养素供给量(recommended dietary allowance,RDA) 。2000年10月提出了更完善、更接近新时代中国人需要的膳食营养素参考摄入量 。
营养素供给量标准:
1、生理需要量:指维持正常生理功能和机体健康的最低摄入量 。
2、供给量(RDA):在生理需要量的基础上,考虑人群安全系数确定的适宜膳食摄入量 。
安全系数原因:个体差异,应激需要,食物加工中营养素损失,消化吸收率的差异等,食物生产供应情况 。
热能的RDA=生理需要量、营养素RDA=生理需要量+2SD 。
以上内容参考 百度百科—营养素供给量
rda指雷达的硬件实体部分 。
RDA有多个可能的释义,例如:
RDA(Radar Data Acquisition)雷达数据采集子系统 。
雷达数据采集子系统是雷达的硬件实体部分 。它由天线与伺服系统、定时器与信号源、发射机、接收机、信号处理器以及雷达监控等部分组成 。
相关信息:
远程数据访问 (RDA) 使移动应用程序能够访问远程 SQL Server 数据库表中的数据,并将这些数据存储在本地 SQL Server Mobile 数据库表中 。
随后该应用程序就可以读取和更新本地 SQL Server Mobile 数据库表 。SQL Server Mobile 可以选择跟踪对本地表所做的所有更改 。之后,应用程序可以将本地表中更改过的记录更新回 SQL Server 表 。
在 SQL Server Mobile 中,将数据从 SQL Server 表传播至本地 SQL Server Mobile 表的过程称为“拉”数据 。将本地 SQL Server Mobile 表中所做的更改传播回 SQL Server 表的过程称为“推”数据 。
冗余分析(RDA)和基于转化的冗余分析(tb-RDA)
Rao(1964)首次提出冗余分析(Redundancy analysis,RDA),从概念上讲,RDA是响应变量矩阵与解释变量矩阵之间多元多重线性回归的拟合值矩阵的PCA分析,也是多响应变量(multi-response)回归分析的拓展 。在群落分析中常使用RDA,将物种多度的变化分解为与环境变量相关的变差(variation;或称方差,variance,因为RDA中变差=方差;由约束/典范轴承载),用以探索群落物种组成受环境变量约束的关系 。
包含很多零值的物种多度数据在执行多元回归或其它基于欧式距离的分析方法之前必须被转化,Legendre和Gallagher(2001)提出的基于转化的RDA(Transformation-based redundancy analysis,tb-RDA)用于解决这个问题 。tb-RDA在分析前首先对原始数据做一定的转化(例如Hellinger预转化包含很多零值的群落物种数据),并使用转化后的数据执行RDA 。即除了第一步增添了数据转化外,其余过程均和常规的RDA相同,只是在原始数据本身做了改动,RDA算法本质未变 。
RDA算法可以简要总结如下 。其中矩阵Y是标准化的响应变量矩阵,X矩阵是标准化的解释变量矩阵 。RDA中通常使用标准化后的解释变量,因为在很多情况下解释变量具有不同的量纲,解释变量标准化的意义在于使典范系数的绝对值(即模型的回归系数)能够度量解释变量对约束轴的贡献,解释变量的标准化不会改变回归的拟合值和约束排序的结果 。在群落分析中,响应变量矩阵一般即为物种多度数据,解释变量矩阵即为环境变量数据 。
(1)先将矩阵Y中的每个响应变量分别与矩阵X中的所有解释变量进行多元回归,通过回归模型获得每个响应变量的拟合值(fitted values,即在回归线上对应的值)以及残差(residuals,响应变量的观测值和拟合值之间的差值),最终得到包含所有响应变量拟合值及残差的拟合值矩阵?以及残差矩阵Yres) 。
(2)对拟合值矩阵?运行PCA,得到典范特征向量(eigenvectors)矩阵U 。使用矩阵U计算两套样方排序得分(坐标):一套使用中心化的原始数据矩阵Y获得在原始变量Y空间内的样方排序坐标(即计算YU,所获得的坐标称为“样方得分”,即物种得分的加权和);另一套使用拟合值矩阵?获得在解释变量X空间内的样方排序坐标(即计算?U,所获得的坐标称为“样方约束”,即约束变量的线性组合) 。
(3)一般来讲,RDA过程执行到上步就算完成了 。但一般情况下我们会同时对残差矩阵Yres运行PCA,获得残差非约束排序 。非约束轴即代表了解释变量未能对响应变量作出解释的部分,严格地来说不属于RDA的范畴,但能够帮助我们获取更多信息 。
Zeleny博士使用仅包含一个解释变量(环境变量)的数据形象化地展示了RDA过程(原文: https://www.davidzeleny.net/anadat-r/doku.php/en:rda_cca ) 。

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