正规代理 PC-ORD程序
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产品描述

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Detrended Correspondence Analysis (DCA, DECORANA)
DCA is an eigenanalysis ordination technique based on reciprocal averaging (RA; Hill 1973).  DCA is geared to ecological data sets and the terminology is based on samples and species.  DCA ordinates both species and samples simultaneously.
PC-ORD程序
注意:您仍然可以导入Excel旧版的.wk1文件以及xls和.xlsx文件。

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 Gower Distance,忽略0,0
Gower(1971)和Legendre以及Lengendre(1998)提出了一个有趣的但未经测试的Gower相似系数的变体,忽略了0,0数据对。如果这些双零点被认为是不明确的信息,那么可以从系数的计算中排除它们。双零点的敏感性在社区生态学的分析中产生了不必要的影响
(Legendre & Legendre 1989, p. 253; McCune & Grace 2002, p. 38, 51)。

PC-ORD程序
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。
新图形
Ÿ 山**图
山**图是在单个图形上一次显示多个非线性响应面的方法。我们知道的个使用的是Nelson et al(2015)。在PC-ORD中,响应面叠加在一个排序上作为叠加。这使得能够同时测量和显示一维和二维,相关联的非线性社区-特质-环境。对于每个所选择的覆盖变量,我们跟踪特定的轮廓,该变量的范围的百分比。每个包含的区域是一个“hilltop”,多个部分透明的山丘被叠加在一个排序上。结果图显示了许多非线性覆盖变量(例如,性状、物种丰富度或环境变量)在单个图中的大值。因为hilltops是基于轮廓的响应面,您可以通过阅读叠加来更好地理解山**图的基础。在山**图和等高线图之间使用的主要区别是一次只能显示一个变量的等高线图,而在同一个排序上可以画出许多山峰。这是一个有缺失的信息,当转到山**图时,大部分的轮廓曲线被丢弃,但它具有同时表示多个非线性关系的优点。
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新矩阵文件格式
Ÿ 行和列标识符--大长度从8个字符增加到12个字符。
Ÿ 分类值--现在可以是数值(上面例子中的ShadeTolerQ)或文本(上面例子中的Dispersal, Leaf, Leaf, LearPersist和ShadeTolerC),多可达20个字符。
Ÿ 矩阵大小--从32,000行x 32,000列增加到2,000,000行x 2,000,000列,大可达536,848,900个元素自带一些局限性。

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