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    PC-ORD對電子表格中的生態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行多變量分析。PC-ORD的重點(diǎn)是非參數(shù)工具、圖形表示、隨機(jī)化測試和自舉置信區(qū)間的社區(qū)數(shù)據(jù)分析。除了用于轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)和管理文件的實(shí)用程序之外，PC-ORD還提供了許多統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包中不可用的排序和分類技術(shù)：CCA、DCA、指示物種分析、Mantel試驗(yàn)、部分Mantel試驗(yàn)、MRPP、PCoA、perMANOVA、RDA、雙向聚類、TWINSPAN、Beals平滑、多樣性指數(shù)、物種列表、許多排序疊加方法（定量、符號(hào)編碼、顏色編碼、網(wǎng)格、聯(lián)合圖、雙情節(jié)、連續(xù)向量）、各種旋轉(zhuǎn)方法、3D排序、Bray-Curtis排序、城市街區(qū)距離測量、物種面積曲線、樹數(shù)據(jù)摘要、發(fā)布質(zhì)量樹圖、自動(dòng)駕駛模式的非度量多維范圍（NMS或NMDS）?？梢苑治龃笮蛿?shù)據(jù)集。只要您計(jì)算機(jī)的內(nèi)存夠，大多數(shù)操作接受最多32,000行或32,000列和最多536,848,900個(gè)矩陣元素的矩陣。完整的手冊包括上下文敏感的幫助系統(tǒng)。
    ? 第四角問題
    因?yàn)槭撬膫€(gè)基本矩陣的排列（參見Dray和Legendre（2008,Fig.1a）和McCune 和Grace（2002,Fig.2.1）的形狀x環(huán)境位置），所以通過樣本單元X物種矩陣將物種性狀與環(huán)境變量聯(lián)系起來的方法問題被稱為第四角問題。第四角分析提供了這些矩陣之間的鏈路強(qiáng)度的統(tǒng)計(jì)測試。第四角分析理論與數(shù)學(xué)的詳細(xì)解釋請參看Legendre et al. (1997), Dray和Legendre (2008), Ter Braak et al, (2012), 和 Dray et al. (2014)。


    ? 二元分類
    如果已給變量中，有n個(gè)分類（每個(gè)分類級(jí)別有獨(dú)特的值標(biāo)簽），然后將生成n個(gè)新的二進(jìn)制（0/1）變量。每個(gè)新變量將被指定值為0或1的Q變量。
    PC-ORD對電子表格中的生態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行多變量分析。PC-ORD的重點(diǎn)是非參數(shù)工具、圖形表示、隨機(jī)化測試和自舉置信區(qū)間的社區(qū)數(shù)據(jù)分析。除了用于轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)和管理文件的實(shí)用程序之外，PC-ORD還提供了許多統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包中不可用的排序和分類技術(shù)：CCA、DCA、指示物種分析、Mantel試驗(yàn)、部分Mantel試驗(yàn)、MRPP、PCoA、perMANOVA、RDA、雙向聚類、TWINSPAN、Beals平滑、多樣性指數(shù)、物種列表、許多排序疊加方法（定量、符號(hào)編碼、顏色編碼、網(wǎng)格、聯(lián)合圖、雙情節(jié)、連續(xù)向量）、各種旋轉(zhuǎn)方法、3D排序、Bray-Curtis排序、城市街區(qū)距離測量、物種面積曲線、樹數(shù)據(jù)摘要、發(fā)布質(zhì)量樹圖、自動(dòng)駕駛模式的非度量多維范圍（NMS或NMDS）?？梢苑治龃笮蛿?shù)據(jù)集。只要您計(jì)算機(jī)的內(nèi)存夠，大多數(shù)操作接受最多32,000行或32,000列和最多536,848,900個(gè)矩陣元素的矩陣。完整的手冊包括上下文敏感的幫助系統(tǒng)。
    ? Morisita-Horn Distance
    Horn（1966）修正了Morisitad(1959)相似性度量，因而有了現(xiàn)在大家熟知的Morista-Horn的相似性或距離。這個(gè)距離度量的主要吸引力是它對取樣工作相對不敏感（Wolda 1981）。因此，對于不可能控制采樣時(shí)間、面積或體積的情況最有用。


    Morisita-Horn指數(shù)對小物種的影響較小，這在很大程度上是因?yàn)樵摲椒骨凡蓸拥脑?。同時(shí)，它使該方法對小物種攜帶的模式不敏感。
    ? 在perMANOVA和指示物種分析中增加塊或組的最大數(shù)目到1,000
    ? 新Summary | Write距離矩陣選項(xiàng)
    ? 物種面積曲線的自舉置信區(qū)間
    ? PCA選項(xiàng)將預(yù)測方程寫入文本文件
    ? PCA選項(xiàng)將特征值從隨機(jī)化寫入電子表格
    ? 使用Peres-Neto et al.(2006)方法在CCA中增加R2perm調(diào)整方差
    ? 使用Peres-Neto et al.(2006)方法在RDA中增加Ezekiel和R2perm調(diào)整方差
    ? 添加了擬合方法，包括基于隨機(jī)的方法到NMS中
    ? Dust bunny指數(shù)從多元正態(tài)到dust bunny分布作為出發(fā)度量
    ? 新Summary | Write距離矩陣選項(xiàng)：
    √ 只寫次對角線距離（對于連續(xù)樣本）
    √ 寫對子對角線距離（配對樣本）


    圖形功能擴(kuò)展
    ? 應(yīng)用按鈕在不退出偏好對話框的情況下立即預(yù)覽更改
    ? 保存群中心的分?jǐn)?shù)為電子表格或文本文件
    ? 將圖片保存為TIFF格式
    ? Species Frequency Label Cutoff
    ? tick marks數(shù)量控制
    ? Reorder legend
    ? 定制工具欄
    PC-ORD對電子表格中的生態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行多變量分析。PC-ORD的重點(diǎn)是非參數(shù)工具、圖形表示、隨機(jī)化測試和自舉置信區(qū)間的社區(qū)數(shù)據(jù)分析。除了用于轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)和管理文件的實(shí)用程序之外，PC-ORD還提供了許多統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包中不可用的排序和分類技術(shù)：CCA、DCA、指示物種分析、Mantel試驗(yàn)、部分Mantel試驗(yàn)、MRPP、PCoA、perMANOVA、RDA、雙向聚類、TWINSPAN、Beals平滑、多樣性指數(shù)、物種列表、許多排序疊加方法（定量、符號(hào)編碼、顏色編碼、網(wǎng)格、聯(lián)合圖、雙情節(jié)、連續(xù)向量）、各種旋轉(zhuǎn)方法、3D排序、Bray-Curtis排序、城市街區(qū)距離測量、物種面積曲線、樹數(shù)據(jù)摘要、發(fā)布質(zhì)量樹圖、自動(dòng)駕駛模式的非度量多維范圍（NMS或NMDS）?？梢苑治龃笮蛿?shù)據(jù)集。只要您計(jì)算機(jī)的內(nèi)存夠，大多數(shù)操作接受最多32,000行或32,000列和最多536,848,900個(gè)矩陣元素的矩陣。完整的手冊包括上下文敏感的幫助系統(tǒng)。


    ? 創(chuàng)造性狀組合
    通過組合來自兩個(gè)現(xiàn)有變量的類別來創(chuàng)建一個(gè)新的分類變量。從兩個(gè)選擇變量中的每個(gè)類別的組合被視為新變量中的新類別。由此產(chǎn)生的新變量總是絕對的?，F(xiàn)有變量保留完整，但您可以通過Modify|Delete按鈕很容易的將它刪除。
    例如，假設(shè)您有兩個(gè)分類變量，一個(gè)是對原生與非本土物種的編碼，一個(gè)是對一年生植物和多年生植物的編碼。這可能在分析中發(fā)揮作用，如果這些物種的組合，例如，非本地一年生植物，在生態(tài)上與所有現(xiàn)存物種特別不同？因此，您可能希望用這些性狀類別的所有四種組合來創(chuàng)造一個(gè)新的分類變量：（1）本地一年生植物，（2）原生多年生植物，（3）非天然一年生植物，（4）非天然多年生植物。


    ? 計(jì)算SU x形狀矩陣
    計(jì)算樣本單元x特征矩陣提供了分析物種性狀和解釋變量之間關(guān)系的靈活的第一步。該矩陣是通過將樣本單元x物種矩陣乘以物種x特征矩陣來獲得的，但是矩陣所得到結(jié)果的內(nèi)容，取決于性狀是否標(biāo)準(zhǔn)化，以及乘法之后是否是加權(quán)平均步長（MCCUNE 2015）。為了最大化SUX性狀矩陣的通用性，包括性狀之間的可比性，以及廣泛的距離度量的可用性，我們建議首先將性狀標(biāo)準(zhǔn)化為最小至最大，然后計(jì)算每個(gè)樣本單位的豐度加權(quán)性狀平均值。
    PC-ORD對電子表格中的生態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行多變量分析。PC-ORD的重點(diǎn)是非參數(shù)工具、圖形表示、隨機(jī)化測試和自舉置信區(qū)間的社區(qū)數(shù)據(jù)分析。除了用于轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)和管理文件的實(shí)用程序之外，PC-ORD還提供了許多統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包中不可用的排序和分類技術(shù)：CCA、DCA、指示物種分析、Mantel試驗(yàn)、部分Mantel試驗(yàn)、MRPP、PCoA、perMANOVA、RDA、雙向聚類、TWINSPAN、Beals平滑、多樣性指數(shù)、物種列表、許多排序疊加方法（定量、符號(hào)編碼、顏色編碼、網(wǎng)格、聯(lián)合圖、雙情節(jié)、連續(xù)向量）、各種旋轉(zhuǎn)方法、3D排序、Bray-Curtis排序、城市街區(qū)距離測量、物種面積曲線、樹數(shù)據(jù)摘要、發(fā)布質(zhì)量樹圖、自動(dòng)駕駛模式的非度量多維范圍（NMS或NMDS）。可以分析大型數(shù)據(jù)集。只要您計(jì)算機(jī)的內(nèi)存夠，大多數(shù)操作接受最多32,000行或32,000列和最多536,848,900個(gè)矩陣元素的矩陣。完整的手冊包括上下文敏感的幫助系統(tǒng)。
    改進(jìn)的數(shù)據(jù)格式和管理
    ? 新性狀窗口同時(shí)顯示物種形狀矩陣
    ? 分類變量類型中允許文本。例如，實(shí)驗(yàn)治療的C變量由1,2,3替換，您可以把它們編碼為"burned", "mowed", and control"。其結(jié)果是，分類變量不能再用于算術(shù)運(yùn)算，只定義項(xiàng)目組。
    ? 變量類型之間的轉(zhuǎn)換：
    √ Categorical to Quantitative
    √ Quantitative to Categorical
    √ Categorical to Binary
    ? 行名稱和列名稱（首字母縮寫）最多可以輸入12個(gè)字符。
    ? 電子表格設(shè)計(jì)允許多達(dá)200萬行或列。
    ? 精簡導(dǎo)入\導(dǎo)出到Excel
    ? 新項(xiàng)目的拖放功能被重新設(shè)計(jì)，便于文件管理
    ? 點(diǎn)擊save All保存具有共同堿基的相關(guān)新文件組
    ? Export Project是將給定項(xiàng)目的所有文件和設(shè)置從一臺(tái)機(jī)器移動(dòng)到另一臺(tái)機(jī)器的便捷方式
    ? Modifed File | Import簡單電子表格選項(xiàng)包括為矩陣定義特定范圍的單元
    ? 緊湊格式：代碼數(shù)量從最大為4位增加到最大為8位。代碼名稱（物種縮寫）從最大8字符增加到最大12字符
    ? 單擊并拖動(dòng)切換矩陣
    ? 將主矩陣或第二矩陣轉(zhuǎn)換為圖形文件。這提供了一種使用PC-ORD以外生成坐標(biāo)的簡單方法。在版本6中，這個(gè)功能只作為外接程序"wk1togph"來使用
    ? 重新分類變量（數(shù)字到文本或文本到文本）


    系統(tǒng)需求
    ? Operating System: Windows 98, NT, ME, 2000, XP, Vista, 7, 8, and 10
    ? 80486 or higher CPU (including Pentium 4, Athlon, Celeron, etc.)
    ? 8 MB RAM (more RAM means ability to analyze larger data sets)
    ? 16 MB of available hard disk space
    PC-ORD對電子表格中的生態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行多變量分析。PC-ORD的重點(diǎn)是非參數(shù)工具、圖形表示、隨機(jī)化測試和自舉置信區(qū)間的社區(qū)數(shù)據(jù)分析。除了用于轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)和管理文件的實(shí)用程序之外，PC-ORD還提供了許多統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包中不可用的排序和分類技術(shù)：CCA、DCA、指示物種分析、Mantel試驗(yàn)、部分Mantel試驗(yàn)、MRPP、PCoA、perMANOVA、RDA、雙向聚類、TWINSPAN、Beals平滑、多樣性指數(shù)、物種列表、許多排序疊加方法（定量、符號(hào)編碼、顏色編碼、網(wǎng)格、聯(lián)合圖、雙情節(jié)、連續(xù)向量）、各種旋轉(zhuǎn)方法、3D排序、Bray-Curtis排序、城市街區(qū)距離測量、物種面積曲線、樹數(shù)據(jù)摘要、發(fā)布質(zhì)量樹圖、自動(dòng)駕駛模式的非度量多維范圍（NMS或NMDS）?？梢苑治龃笮蛿?shù)據(jù)集。只要您計(jì)算機(jī)的內(nèi)存夠，大多數(shù)操作接受最多32,000行或32,000列和最多536,848,900個(gè)矩陣元素的矩陣。完整的手冊包括上下文敏感的幫助系統(tǒng)。
    ? 凸包填充多邊形
    凸包是使用多邊形包圍一組中所有點(diǎn)的覆蓋物。這個(gè)覆蓋的目的是通過在排序或散點(diǎn)圖中使用該組的最外點(diǎn)來顯示一個(gè)組的輪廓。這可以幫助用戶辨別是否以及如何在散點(diǎn)圖中分離或重疊組。形成凸殼的基本規(guī)則是，組中的外點(diǎn)以閉合多邊形連接，使得相鄰的段總是使內(nèi)角小于或等于180度。繪制凸包需要至少三個(gè)點(diǎn)。然而，只有三點(diǎn)的凸包必須將這些點(diǎn)中的每一點(diǎn)作為多邊形的頂點(diǎn)（角）。


    ? NMS Stress by Iteration
    實(shí)時(shí)顯示NMS每一次迭代的應(yīng)力是如何變化的。顯示的每一個(gè)步驟都在實(shí)時(shí)更新，改進(jìn)排序空間中點(diǎn)的配置。這個(gè)圖片很有趣，信息也很豐富。有趣的是您得到一個(gè)動(dòng)態(tài)的、豐富多彩的、有趣的窗口到NMS的進(jìn)程中。對于每次運(yùn)行和維度，您可以看到隨著迭代次數(shù)的增加，應(yīng)力降低。每個(gè)維度是彩色編碼的，并且顯示獨(dú)立的面板用于真實(shí)和隨機(jī)運(yùn)行。這些圖表的信息來自對NMS替代方案的穩(wěn)定性和一致性的洞察。不穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)表現(xiàn)為垂直的鋸齒形。一致性表現(xiàn)為在給定水平上的最小應(yīng)力平臺(tái)。著維數(shù)的增加，維數(shù)的重要性表現(xiàn)為最終應(yīng)力的遞減序列。
    PC-ORD對電子表格中的生態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行多變量分析。PC-ORD的重點(diǎn)是非參數(shù)工具、圖形表示、隨機(jī)化測試和自舉置信區(qū)間的社區(qū)數(shù)據(jù)分析。除了用于轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)和管理文件的實(shí)用程序之外，PC-ORD還提供了許多統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包中不可用的排序和分類技術(shù)：CCA、DCA、指示物種分析、Mantel試驗(yàn)、部分Mantel試驗(yàn)、MRPP、PCoA、perMANOVA、RDA、雙向聚類、TWINSPAN、Beals平滑、多樣性指數(shù)、物種列表、許多排序疊加方法（定量、符號(hào)編碼、顏色編碼、網(wǎng)格、聯(lián)合圖、雙情節(jié)、連續(xù)向量）、各種旋轉(zhuǎn)方法、3D排序、Bray-Curtis排序、城市街區(qū)距離測量、物種面積曲線、樹數(shù)據(jù)摘要、發(fā)布質(zhì)量樹圖、自動(dòng)駕駛模式的非度量多維范圍（NMS或NMDS）?？梢苑治龃笮蛿?shù)據(jù)集。只要您計(jì)算機(jī)的內(nèi)存夠，大多數(shù)操作接受最多32,000行或32,000列和最多536,848,900個(gè)矩陣元素的矩陣。完整的手冊包括上下文敏感的幫助系統(tǒng)。


    PC-ORD和R軟件功能對比
    雖然在PC-ORD和R中有許多相同的工具可用，但是用戶體驗(yàn)從根本上不同。為了對R中的社區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行必要和適當(dāng)?shù)姆治?，您必須學(xué)習(xí)R編程語言，手動(dòng)識(shí)別、搜索、下載“vegan”和各種其他的程序包，并根據(jù)需要修改代碼以實(shí)現(xiàn)分析目標(biāo)并獲得合適的圖形。PC-ORD軟件操作簡單、專家驅(qū)動(dòng)的分析偏好選項(xiàng)、點(diǎn)擊圖形用戶界面便利、交互式圖形的功能很靈活、內(nèi)置上下文敏感的幫助系統(tǒng)以及免費(fèi)專用技術(shù)支持，這些在R軟件里都是沒有的功能。R軟件鼓勵(lì)用戶開發(fā)腳本，PC-ORD還允許高級(jí)用戶通過其“批處理”功能開發(fā)腳本，以及將用戶開發(fā)的模塊集成到菜單系統(tǒng)中。因此，PC-ORD使您能夠快速、有信心地選擇、運(yùn)行和解釋適當(dāng)?shù)姆治?，并在沒有準(zhǔn)備工作的情況下生成定制的、出版質(zhì)量的圖形。使社區(qū)分析的過程變得簡單和容易，以至于初學(xué)者實(shí)際上有可能做到這一點(diǎn)并且做得正確。PC-ORD不僅把您需要的大部分工具放在一個(gè)地方，而且因?yàn)榫幊桃呀?jīng)為您完成了，您可以把時(shí)間花在探索數(shù)據(jù)、回答問題和測試假設(shè)等真正重要的事情上。PC-ORD幫助您確?？梢郧宄乜吹綌?shù)據(jù)集和目標(biāo)的選項(xiàng)，并幫助您以強(qiáng)大的圖形和詳細(xì)的解釋結(jié)果列表解釋您的結(jié)果。
    pc-ord軟件培訓(xùn)
    -/gjjiac/-

    北京天演融智軟件有限公司（亦稱：融智軟件）前身是北京世紀(jì)天演科技有限公司，成立于2001年，專注為國內(nèi)高校、科研院所和以研發(fā)為主的企事業(yè)單位提供優(yōu)秀科研軟件和服務(wù)的。 科學(xué)軟件網(wǎng)是一個(gè)以引進(jìn)國外優(yōu)秀科研軟件，提供軟件服務(wù)的營業(yè)網(wǎng)站，網(wǎng)站由北京天演融智軟件有限公司創(chuàng)辦，旨在為國內(nèi)高校、科研院所和以研發(fā)為主的企業(yè)事業(yè)單位提供優(yōu)秀的科研軟件及相關(guān)軟件服務(wù)。截止目前，科學(xué)軟件網(wǎng)已獲得數(shù)百家世界軟件公司正式授權(quán)，代理銷售科研軟件達(dá)一千余種，軟件涵蓋領(lǐng)域包括經(jīng)管，電力系統(tǒng)模擬，地球地理，生物化學(xué)，工程科學(xué)，排版及網(wǎng)絡(luò)管理等。同時(shí)，還提供專業(yè)培訓(xùn)、視頻課程（包含34款軟件，64門課程）、實(shí)驗(yàn)室解決方案和項(xiàng)目咨詢等服務(wù)。    不管您是需要購買單款軟件，還是制定整個(gè)實(shí)驗(yàn)室的購買方案，都可以提供。   重點(diǎn)經(jīng)管類軟件SPSS
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