NMS Stress by Iteration
实时显示NMS每一次迭代的应力是如何变化的。显示的每一个步骤都在实时更新，改进排序空间中点的配置。这个图片很有趣，信息也很丰富。有趣的是您得到一个动态的、丰富多彩的、有趣的窗口到NMS的进程中。对于每次运行和维度，您可以看到随着迭代次数的增加，应力降低。每个维度是彩色编码的，并且显示独立的面板用于真实和随机运行。这些图表的信息来自对NMS替代方案的稳定性和一致性的洞察。不稳定的结构表现为垂直的锯齿形。一致性表现为在给定水平上的较小应力平台。着维数的增加，维数的重要性表现为较终应力的递减序列。
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。
Traits
PC-ORD提供将物种性状数据（性状矩阵）与社区样本（主矩阵）和环境数据（*二矩阵）联系起来的方法。虽然这些操作中的许多可以在其他PC-ORD菜单项中完成，但特性菜单提供了特定于这种数据的操作。
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。
*四角问题
因为是四个基本矩阵的排列（参见Dray和Legendre（2008,Fig.1a）和McCune 和Grace（2002,Fig.2.1）的形状x环境位置），所以通过样本单元X物种矩阵将物种性状与环境变量联系起来的方法问题被称为*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。*四角分析理论与数学的详细解释请参看Legendre et al. (1997), Dray和Legendre (2008), Ter Braak et al, (2012), 和 Dray et al. (2014)。
二元分类
如果已给变量中，有n个分类（每个分类级别有*特的值标签），然后将生成n个新的二进制（0/1）变量。每个新变量将被*值为0或1的Q变量。
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、面积或体积的情况较有用。
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。
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、面积或体积的情况较有用。
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。
PC-ORD和R软件功能对比
虽然在PC-ORD和R中有许多相同的工具可用，但是用户体验从根本上不同。为了对R中的社区数据进行必要和适当的分析，您必须学习R编程语言，手动识别、搜索、下载“vegan”和各种其他的程序包，并根据需要修改代码以实现分析目标并获得合适的图形。PC-ORD软件操作简单、*驱动的分析偏好选项、点击图形用户界面便利、交互式图形的功能很灵活、内置上下文敏感的帮助系统以及免费**技术支持，这些在R软件里都是没有的功能。R软件鼓励用户开发脚本，PC-ORD还允许高级用户通过其“批处理”功能开发脚本，以及将用户开发的模块集成到菜单系统中。因此，PC-ORD使您能够快速、有信心地选择、运行和解释适当的分析，并在没有准备工作的情况下生成定制的、出版质量的图形。使社区分析的过程变得简单和*，以至于初学者实际上有可能做到这一点并且做得正确。PC-ORD不仅把您需要的大部分工具放在一个地方，而且因为编程已经为您完成了，您可以把时间花在探索数据、回答问题和测试假设等真正重要的事情上。PC-ORD帮助您确保可以清楚地看到数据集和目标的选项，并帮助您以强大的图形和详细的解释结果列表解释您的结果。
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