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* Integrated Fast and easy analysis and graphing in a Windows program with a graphical user interface

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)。


功能多样性
功能多样性分析了样本单元X物种矩阵与物种X性状矩阵的组合。功能多样性度量试图描述样本单元中所代表的物种功能性状的多样性，而是简单的物种多样性。例如，一个包含三个物种的情节，都具有相同的特征，被认为比单一物种更多样化。同样，两个具有非常不同功能性状的物种比其功能性状相似的两个物种具有更多的功能多样性。例如，如果一个图中有两个物种，一个是杂草丛生喜欢太阳的植物物种，另一种是耐荫能力较差的物种，这个图形比两个不同的物种都具有更多的功能多样性，它们都说耐荫性差的植物。
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。
新的分析方法
Ÿ *四角分析
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学问题，因为是四个基本矩阵的排列（参看Dray和Legendre（2008，Fig.1a）以及McCune和Grace（2002,Fig.2.1）的性状x环境位置），因此被称为*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。对于*四角分析的理论和数学的详细解释见Legendre et al.(1997),Dray和Legendre(2008),Ter Braak et al,(2002)和Dray et al.(2004)。

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。
PC-ORD和R软件功能对比
虽然在PC-ORD和R中有许多相同的工具可用，但是用户体验从根本上不同。为了对R中的社区数据进行必要和适当的分析，您必须学习R编程语言，手动识别、搜索、下载“vegan”和各种其他的程序包，并根据需要修改代码以实现分析目标并获得合适的图形。PC-ORD软件操作简单、驱动的分析偏好选项、点击图形用户界面便利、交互式图形的功能很灵活、内置上下文敏感的帮助系统以及免费技术支持，这些在R软件里都是没有的功能。R软件鼓励用户开发脚本，PC-ORD还允许用户通过其“批处理”功能开发脚本，以及将用户开发的模块集成到菜单系统中。因此，PC-ORD使您能够快速、有信心地选择、运行和解释适当的分析，并在没有准备工作的情况下生成定制的、出版质量的图形。使社区分析的过程变得简单和*，以至于初学者实际上有可能做到这一点并且做得正确。PC-ORD不仅把您需要的大部分工具放在一个地方，而且因为编程已经为您完成了，您可以把时间花在探索数据、回答问题和测试假设等真正重要的事情上。PC-ORD帮助您确保可以清楚地看到数据集和目标的选项，并帮助您以强大的图形和详细的解释结果列表解释您的结果。
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