正规代理 PC-ORD安装教程

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计算SU x形状矩阵
计算样本单元x特征矩阵提供了分析物种性状和解释变量之间关系的灵活的步。该矩阵是通过将样本单元x物种矩阵乘以物种x特征矩阵来获得的，但是矩阵所得到结果的内容，取决于性状是否标准化，以及乘法之后是否是加权平均步长（MCCUNE 2015）。为了大化SUX性状矩阵的通用性，包括性状之间的可比性，以及广泛的距离度量的可用性，我们建议首先将性状标准化为小至大，然后计算每个样本单位的丰度加权性状平均值。
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。

NMS Scores
NMS Scores provides a prediction algorithm for non-metric multidimensional scaling (NMS).  This is not prediction in the sense of forecasting, but rather statistical prediction in the same way as using multiple regression to estimate a dependent variable.  NMS Scores calculates scores for new items based on prior ordinations.

特征空间中的物种距离
物种可以通过计算物种间的距离矩阵来比较它们的性状，从物种x性状矩阵开始。在数学方面，这与计算物种空间中的样本单元之间的距离矩阵相同，除了在这种情况下，对象是物种，它们的属性是性状，而不是作为样本单元和属性物种的对象。从特征菜单提供相同的距离度量，如物种空间中的样本单元之间的距离。


Comparison of PC-ORD and R
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