- 2024-05-21 14:40 15494
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PC-ORD功能
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Functional Diversity
Functional diversity分析了样本单元x物种矩阵与物种x性状矩阵的组合。PC-ORD中的功能多样性措施的原理和使用在以下主题中描述。
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。
创造性状组合
通过组合来自两个现有变量的类别来创建一个新的分类变量。从两个选择变量中的每个类别的组合被视为新变量中的新类别。由此产生的新变量总是**的。现有变量保留完整，但您可以通过Modify|Delete按钮很*的将它删除。
例如，假设您有两个分类变量，一个是对原生与非本土物种的编码，一个是对一年生植物和多年生植物的编码。这可能在分析中发挥作用，如果这些物种的组合，例如，非本地一年生植物，在生态上与所有现存物种特别不同？因此，您可能希望用这些性状类别的所有四种组合来创造一个新的分类变量：（1）本地一年生植物，（2）原生多年生植物，（3）非**一年生植物，（4）非**多年生植物。
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（或相异性），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。
Functional diversity分析了样本单元x物种矩阵与物种x性状矩阵的组合。PC-ORD中的功能多样性措施的原理和使用在以下主题中描述。
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。
创造性状组合
通过组合来自两个现有变量的类别来创建一个新的分类变量。从两个选择变量中的每个类别的组合被视为新变量中的新类别。由此产生的新变量总是**的。现有变量保留完整，但您可以通过Modify|Delete按钮很*的将它删除。
例如，假设您有两个分类变量，一个是对原生与非本土物种的编码，一个是对一年生植物和多年生植物的编码。这可能在分析中发挥作用，如果这些物种的组合，例如，非本地一年生植物，在生态上与所有现存物种特别不同？因此，您可能希望用这些性状类别的所有四种组合来创造一个新的分类变量：（1）本地一年生植物，（2）原生多年生植物，（3）非**一年生植物，（4）非**多年生植物。
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（或相异性），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。
