PC-ORD软件教程之入门教程 诚信代理

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Group Linkage Methods
Nearest Neighbor
Farthest Neighbor
Median
Group Average
Centroid
Ward's Method
Flexible Beta
McQuitty's Method
Ward's is also know as Orloci's and Minimum Variance Method

NMS Scores
NMS Scores provides a prediction algorithm for non-metric multidimensional scaling (NMS).  This is not prediction in the sense of forecasting, but rather statistical prediction in the same way as using multiple regression to estimate a dependent variable.  NMS Scores calculates scores for new items based on prior ordinations.

Blocked Indicator Species Analysis
Dufrêne and Legendre’s (1997) method for Indicator Species Analysis can be adapted to a randomized block experiment or a paired-sample design.  The data are pre-relativized by species within blocks (or pairs), such that the sum across groups equals one for each block.  If a species is absent from a block, the abundances are maintained at zero.  The relativization alters the relative abundance portion of the Indicator Value (IV) index to focus on within block differences.  Then the ISA is run as usual.  The randomization test differs from regular ISA in that instead of an unconstrained permutation of group identifiers, groups are randomly permuted within blocks.

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。
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