本地化服务 PC-ORD安装教程

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Ÿ Fuzzy Set (FSO)
模糊排序应用模糊理论生态排序中的梯度分析。这种排序方法需要用户假设物种群落和环境变量或其他预测因子之间的关系。预测因子是常见的环境变量，但它们也可以是*二组物种群落，或任何与社区矩阵相**数的定量数据集。社区数据被放置在主矩阵中，并且*二位于*二矩阵中。结果排序是物种空间中样本单位的排序。物种可以叠加在一个单一的加权平均步长排序。
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PC-ORD对电子表格中的生态数据进行多变量分析。PC-ORD的重点是非参数工具、图形表示、随机化测试和自举置信区间的社区数据分析。除了用于转换数据和管理文件的实用程序之外，PC-ORD还提供了许多统计数据包中不可用的排序和分类技术：CCA、DCA、指示物种分析、Mantel试验、部分Mantel试验、MRPP、PCoA、perMANOVA、RDA、双向聚类、TWINSPAN、Beals平滑、多样性指数、物种列表、许多排序叠加方法（定量、符号编码、颜色编码、网格、联合图、双情节、连续向量）、各种旋转方法、3D排序、Bray-Curtis排序、城市街区距离测量、物种面积曲线、树数据摘要、发布质量树图、自动驾驶模式的非度量多维范围（NMS或NMDS）。可以分析大型数据集。只要您计算机的内存够，大多数操作接受多32,000行或32,000列和多536,848,900个矩阵元素的矩阵。完整的手册包括上下文敏感的帮助系统。
Ÿ Categorical Counts
Categorical Counts提供一种用给定范畴值跟踪案例数量的方法（行，通常指示例单元）。默认情况下，对选定矩阵中的所有分类变量都执行此操作。提供了快速评估类别的频率，对于实验设计中的平衡或不同类别的采样有效性等问题是有用的。

PC-ORD Features not Found in R

We also offer courses on how to use R efficiently, but there are always students without experience or who have not attended such a course, or regardless, still have problems with R and so in a classroom setting, they hold back progress.  Hence, in practical, hands-on courses that are also quite limited in time, students using PC-ORD can focus much more on the statistical and ecological background rather than by spending too much time with programming.

Blocked Indicator Species Analysis
Dufrêne and Legendre’s (1997) method for Indicator Species Analysis can be adapted to a randomized block experiment or a paired-sample design.  The data are pre-relativized by species within blocks (or pairs), such that the sum across groups equals one for each block.  If a species is absent from a block, the abundances are maintained at zero.  The relativization alters the relative abundance portion of the Indicator Value (IV) index to focus on within block differences.  Then the ISA is run as usual.  The randomization test differs from regular ISA in that instead of an unconstrained permutation of group identifiers, groups are randomly permuted within blocks.
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