研究将统计学中“层次分割”的理论应用于典范分析，并将层次分割与变差分解建立起数学联系，认为可以通过平均分配共同解释的组分与边际效应之和获得单个解释变量所分配的解释率，通过比较单个变量解释率来评估典范分析中共线性的解释变量相对重要性。同时开发了基于R语言平台的rdacca.hp包来实现上述方法，并采用公开的欧洲Doubs河流的鱼类分布与10种环境因子的经典案例数据进行方法和rdacca.hp包的使用演示，以方便国内外同行对结果进行重复和检验。业界专家认为，该研究和配套的R包为多变量模型的解读和模型筛选做出了非常有价值的贡献，厘清了各种判断指标之间的关系，解决了长期困扰典范分析的一个难题[强]
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