PC-ORD软件教程及学习班 保证正版

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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成员植物物种，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。
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)。

Ÿ Fuzzy Set (FSO)
模糊集合排序应用模糊集合理论指导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。预测因子是较常见的环境变量，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*二集合位于*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。
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。

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）