本地化服务 PC-ORD软件学习班

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* Species traits Integrated trait matrix operations and overlays for traits

In the world of increasing use of open-sourced statistical platforms like R, some might wonder if there is a need for proprietary stats programs.  Despite this trend, I find myself still going back to PC-ORD, even though I also use R, Python and other scripting platforms.  The reason I keep using PC-ORD is simple: PC-ORD is clearly superior to trying to code the same functionality in R or other popular open-source analytical platforms.  Another reason I keep using PC-ORD is the great documentation that is almost like a course in multivariate stats built in to the software.  You can find answers to many of the common questions or even detailed descriptions regarding most of the algorithms used in the software, all of which has citations to primary literature for the even more curious user.

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。
Ÿ 创造性状组合
通过组合来自两个现有变量的类别来创建一个新的分类变量。从两个选择变量中的每个类别的组合被视为新变量中的新类别。由此产生的新变量总是的。现有变量保留完整，但您可以通过Modify|Delete按钮很*的将它。
例如，假设您有两个分类变量，一个是对原生与非本土物种的编码，一个是对一年生植物和多年生植物的编码。这可能在分析中发挥作用，如果这些物种的组合，例如，非本地一年生植物，在生态上与所有现存物种特别不同？因此，您可能希望用这些性状类别的所有四种组合来创造一个新的分类变量：（1）本地一年生植物，（2）原生多年生植物，（3）非**一年生植物，（4）非**多年生植物。

Fuzzy Set (FSO)
Fuzzy set ordination applies fuzzy set theory to direct gradient analysis in ecological ordination.  This ordination method requires the user to hypothesize the relationship between species communities and environmental variables or other predictors.   The predictors are most commonly environmental variables, but they can also be a secondary set of species communities, or any other quantitative data set with the same number of rows as the community matrix.  The community data are placed in the main matrix, and the secondary set is in the second matrix.  The resulting ordination is an ordination of sample units in species space.  Species can be superimposed on the ordination by a single weighted averaging step
2020年，北京天演融智软件有限公司申请高等教育司产学合作协同育人项目，“大数据”和“机器学习”师资培训项目，以及基于OBE的教考分离改革与教学评测项目已获得批准。我们将会跟更多的高校合作，产学融合协同育人。
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