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SumF
A simple but surprisingly effective method of comparing two or more groups of sample units is to calculate a univariate F statistic for each variable, sum those F statistics, then compare the resulting sum to the distribution of F statistics based on randomizing the data under the null hypothesis.  This is the core of the SumF method, as suggested by Edginton (1995).  Good performance of this method, as compared to distance-based methods, was found by Warton and Hudson (2004).  An advantage to this method is that by aggregating a simple, well-known test statistic, the F ratio, into a summary statistic across multiple variables, we simultaneously obtain information about differences between groups both across all variables and for individual variables.  Thus for the generic question, "Do communities differ between groups?", the SumF method allows us to report an answer for communities as a whole as well as for individual species.

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 *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)。 


Ÿ 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。
 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、面积或体积的情况有用。

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