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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较大数目到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）


Legendre和Legendre (1998)提出了Gower相似系数（S19）的修改版本，称之为" asymmetrical"，因为匹配零点的处理不同于非零值。它与Gower系数相同，但不包括定量变量（0,0）对,因此，部分相似度的总和不是由p变量划分的，而是由p非（0,0）对的数目来划分的。


请注意，这种“不对称”的感觉不同于矩阵对称性。如果Legendre的非对称版本Gower的相似性被转换为距离（或相异性），并用于建立距离矩阵，这仍然是对称矩阵。换句话说，项目A和B之间的距离与B和A之间的距离相同，即使使用Gower的相似性的不对称版本。为了避免这种混乱，PC-ORD使用菜单系统中的术语"Gower, Ignore 0,0"，并输出文件。


请注意，这种“不对称”的感觉不同于矩阵对称性。如果Legendre的非对称版本Gower的相似性被转换为距离（或相异性），并用于建立距离矩阵，这仍然是对称矩阵。换句话说，项目A和B之间的距离与B和A之间的距离相同，即使使用Gower的相似性的不对称版本。为了避免这种混乱，PC-ORD使用菜单系统中的术语"Gower, Ignore 0,0"，并输出文
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，大多数操作接受较多32,000行或32,000列和较多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。
等高线覆盖图
当您选择一个Q变量作为覆盖时，您会得到一个表格显示拟合是如何随柔韧度（平滑参数）变化而变化的，这个参数被用于非参数回归的覆盖变量而不是轴得分。如果您选择“Optimize” 柔韧度，PC-ORD会选择具有较高交叉验证适合度（xR²）的柔韧度。如果您希望为柔韧度选择特定值，请选择"Specify"柔韧度。如果需要的话，使用“Optimize”下的表格来帮助您选择一个特定的柔韧度。最后，您可以得到一个轮廓叠加到排序空间中，您还可以自定义，包括颜色阴影和/或轮廓间隔标记。