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pc-ord软件价格多少 证书价值攀高
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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，大多数操作接受较多32,000行或32,000列和较多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。
*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)。
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。
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，大多数操作接受较多32,000行或32,000列和较多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。
等高线覆盖图
当您选择一个Q变量作为覆盖时，您会得到一个表格显示拟合是如何随柔韧度（平滑参数）变化而变化的，这个参数被用于非参数回归的覆盖变量而不是轴得分。如果您选择“Optimize” 柔韧度，PC-ORD会选择具有较高交叉验证适合度（xR²）的柔韧度。如果您希望为柔韧度选择特定值，请选择"Specify"柔韧度。如果需要的话，使用“Optimize”下的表格来帮助您选择一个特定的柔韧度。最后，您可以得到一个轮廓叠加到排序空间中，您还可以自定义，包括颜色阴影和/或轮廓间隔标记。
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还允许高级用户通过其“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。
PD-ORD具备的而R软件没有的功能
Integrated：快速便捷的Windows菜单驱动分析和图形化集成到单个程序中。
Supported：及时的软件和分析问题反馈。
Flexible：菜单驱动的参数设置选项允许适当的定制分析。
Comprehensive：包括主要分析工具和社区分析的*特工具。
Help System：广泛的上下文敏感帮助系统。
Advisor Wizard：帮助您决定如何转换和分析数据。
Decision Tree Poster：帮助您理解Advisor Wizard逻辑。
Step-by-Step Book：详细的向导手册。
Analysis Book：介绍各种分析方法。
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，大多数操作接受较多32,000行或32,000列和较多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还允许高级用户通过其“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。
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，大多数操作接受较多32,000行或32,000列和较多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、面积或体积的情况较有用。
Morisita-Horn指数对小物种的影响较小，这在很大程度上是因为该方法抗欠采样的原因。同时，它使该方法对小物种携带的模式不敏感。
在perMANOVA和指示物种分析中增加块或组的较大数目到1,000
新Summary | Write距离矩阵选项
物种面积曲线的自举置信区间
PCA选项将预测方程写入文本文件
PCA选项将特征值从随机化写入电子表格
使用Peres-Neto et al.(2006)方法在CCA中增加R²perm调整方差
使用Peres-Neto et al.(2006)方法在RDA中增加Ezekiel和R²perm调整方差
添加了拟合方法，包括基于随机的方法到NMS中
Dust bunny指数从多元正态到dust bunny分布作为出发度量
新Summary | Write距离矩阵选项：
√ 只写次对角线距离（对于连续样本）
√ 写对子对角线距离（配对样本）
图形功能扩展
应用按钮在不退出偏好对话框的情况下立即预览更改
保存群中心的分数为电子表格或文本文件
将图片保存为TIFF格式
Species Frequency Label Cutoff
tick marks数量控制
Reorder legend
定制工具栏
*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)。
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。
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，大多数操作接受较多32,000行或32,000列和较多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。
等高线覆盖图
当您选择一个Q变量作为覆盖时，您会得到一个表格显示拟合是如何随柔韧度（平滑参数）变化而变化的，这个参数被用于非参数回归的覆盖变量而不是轴得分。如果您选择“Optimize” 柔韧度，PC-ORD会选择具有较高交叉验证适合度（xR²）的柔韧度。如果您希望为柔韧度选择特定值，请选择"Specify"柔韧度。如果需要的话，使用“Optimize”下的表格来帮助您选择一个特定的柔韧度。最后，您可以得到一个轮廓叠加到排序空间中，您还可以自定义，包括颜色阴影和/或轮廓间隔标记。
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还允许高级用户通过其“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。
PD-ORD具备的而R软件没有的功能
Integrated：快速便捷的Windows菜单驱动分析和图形化集成到单个程序中。
Supported：及时的软件和分析问题反馈。
Flexible：菜单驱动的参数设置选项允许适当的定制分析。
Comprehensive：包括主要分析工具和社区分析的*特工具。
Help System：广泛的上下文敏感帮助系统。
Advisor Wizard：帮助您决定如何转换和分析数据。
Decision Tree Poster：帮助您理解Advisor Wizard逻辑。
Step-by-Step Book：详细的向导手册。
Analysis Book：介绍各种分析方法。
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，大多数操作接受较多32,000行或32,000列和较多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还允许高级用户通过其“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。
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，大多数操作接受较多32,000行或32,000列和较多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、面积或体积的情况较有用。
Morisita-Horn指数对小物种的影响较小，这在很大程度上是因为该方法抗欠采样的原因。同时，它使该方法对小物种携带的模式不敏感。
在perMANOVA和指示物种分析中增加块或组的较大数目到1,000
新Summary | Write距离矩阵选项
物种面积曲线的自举置信区间
PCA选项将预测方程写入文本文件
PCA选项将特征值从随机化写入电子表格
使用Peres-Neto et al.(2006)方法在CCA中增加R²perm调整方差
使用Peres-Neto et al.(2006)方法在RDA中增加Ezekiel和R²perm调整方差
添加了拟合方法，包括基于随机的方法到NMS中
Dust bunny指数从多元正态到dust bunny分布作为出发度量
新Summary | Write距离矩阵选项：
√ 只写次对角线距离（对于连续样本）
√ 写对子对角线距离（配对样本）
图形功能扩展
应用按钮在不退出偏好对话框的情况下立即预览更改
保存群中心的分数为电子表格或文本文件
将图片保存为TIFF格式
Species Frequency Label Cutoff
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