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Morisita-Horn指数对小物种的影响较小，这在很大程度上是因为该方法抗欠采样的原因。同时，它使该方法对小物种携带的模式不敏感。
Ÿ 在perMANOVA和指示物种分析中增加块或组的大数目到1,000
Ÿ 新Summary | Write距离矩阵选项
Ÿ 物种面积曲线的自举置信区间
Ÿ PCA选项将预测方程写入文本文件
Ÿ PCA选项将特征值从随机化写入电子表格
Ÿ 使用Peres-Neto et al.(2006)方法在CCA中增加R²perm调整方差
Ÿ 使用Peres-Neto et al.(2006)方法在RDA中增加Ezekiel和R²perm调整方差
Ÿ 添加了拟合方法，包括基于随机的方法到NMS中
Ÿ Dust bunny指数从多元正态到dust bunny分布作为出发度量
Ÿ 新Summary | Write距离矩阵选项：
√ 只写次对角线距离（对于连续样本）
√ 写对子对角线距离（配对样本）


新矩阵文件格式
Ÿ 行和列标识符--大长度从8个字符增加到12个字符。
Ÿ 分类值--现在可以是数值（上面例子中的ShadeTolerQ）或文本（上面例子中的Dispersal, Leaf, Leaf, LearPersist和ShadeTolerC），多可达20个字符。
Ÿ 矩阵大小--从32,000行x 32,000列增加到2,000,000行x 2,000,000列，大可达536,848,900个元素自带一些局限性。


Principal Components Analysis (PCA)
Principal Components Analysis is the basic eigenanalysis technique.  It maximizes the variance explained by each successive axis.  Although it has severe faults with many community data sets, it is probably the best technique to use when a data set approximates multivariate normality.  PCA is usually a poor method for community data, but it is the best method for many other kinds of multivariate data.  Broken-stick eigenvalues are provided to help you evaluate statistical significance.

Redundancy Analysis (RDA)
Redundancy Analysis models a set of response variables as a function of a set of predictor variables, based on a linear model.  RDA thus applies to the same conceptual problem as canonical correspondence analysis (CCA).  RDA is, however, based on a linear model among response variables and between response variables and predictors.  CCA, on the other hand, implies a unimodal response to the predictors.
19年来，公司始终秉承、专注、专心的发展理念，厚积薄发，积累了大量的人才、技术以及行业经验，在行业内得到了大量用户的认可和高度价。
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