正规代理 PC-ORD软件版本

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- Convex Hulls Filled Polygons
A convex hull is an overlay that uses a polygon to enclose all of the points in a group.
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Ÿ Fuzzy Set (FSO)
模糊排序应用模糊理论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 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。

计算SU x形状矩阵
计算样本单元x特征矩阵提供了分析物种性状和解释变量之间关系的灵活的步。该矩阵是通过将样本单元x物种矩阵乘以物种x特征矩阵来获得的，但是矩阵所得到结果的内容，取决于性状是否标准化，以及乘法之后是否是加权平均步长（MCCUNE 2015）。为了大化SUX性状矩阵的通用性，包括性状之间的可比性，以及广泛的距离度量的可用性，我们建议首先将性状标准化为小至大，然后计算每个样本单位的丰度加权性状平均值。
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。

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），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。

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