销售PC-ORD正版软件 诚信代理
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产品描述

使用期限* 许可形式单机版 原产地美国 介质下载 适用平台Windows
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Weighted Averaging
The simplest yet often effective method of ordination is weighted averaging.  The essential operation is the same: a set of pre-assigned species weights (or weights for species groups) are used to calculate scores for sites (sample units).   The calculation is a weighted averaging for species or species groups actually present in a sample unit.  Weighted averaging used in Federal Manual and numerous ecological indices.
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Principal Coordinates Analysis (PCoA)
Principal Coordinates Analysis is an eigenanalysis technique similar to PCA, except that one extracts eigenvectors from a distance matrix among sample units (rows), rather than from a correlation or covariance matrix.  In PCoA one can use any square symmetrical distance matrix, including semi-metrics such as Sorensen distance, as well as metric distance measures such as Euclidean distance.
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 Morisita-Horn Distance
Horn(1966)修正了Morisitad(1959)相似性度量,因而有了现在大家熟知的Morista-Horn的相似性或距离。这个距离度量的主要吸引力是它对取样工作相对不敏感(Wolda 1981)。因此,对于不可能控制采样时间、面积或体积的情况有用。

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。
 Morisita-Horn Distance
Horn(1966)修正了Morisitad(1959)相似性度量,因而有了现在大家熟知的Morista-Horn的相似性或距离。这个距离度量的主要吸引力是它对取样工作相对不敏感(Wolda 1981)。因此,对于不可能控制采样时间、面积或体积的情况有用。

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功能多样性
功能多样性分析了样本单元X物种矩阵与物种X性状矩阵的组合。功能多样性度量试图描述样本单元中所代表的物种功能性状的多样性,而是简单的物种多样性。例如,一个包含三个物种的情节,都具有相同的特征,被认为比单一物种更多样化。同样,两个具有非常不同功能性状的物种比其功能性状相似的两个物种具有更多的功能多样性。例如,如果一个图中有两个物种,一个是杂草丛生喜欢太阳的植物物种,另一种是耐荫能力较差的物种,这个图形比两个不同的物种都具有更多的功能多样性,它们都说耐荫性差的植物。
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。
新的分析方法
Ÿ *四角分析
通过样本单元x物种矩阵将物种性状与环境变量联系起来的方法学问题,因为是四个基本矩阵的排列(参看Dray和Legendre(2008,Fig.1a)以及McCune和Grace(2002,Fig.2.1)的性状x环境位置),因此被称为*四角问题。*四角分析提供了这些矩阵之间的链路强度的统计测试。对于*四角分析的理论和数学的详细解释见Legendre et al.(1997),Dray和Legendre(2008),Ter Braak et al,(2002)和Dray et al.(2004)。
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