PC-ORD序列号

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Ÿ Fuzzy Set (FSO)
模糊排序应用模糊理论生态排序中的梯度分析。这种排序方法需要用户假设物种群落和环境变量或其他预测因子之间的关系。预测因子是常见的环境变量，但它们也可以是第二组物种群落，或任何与社区矩阵相同行数的定量数据集。社区数据被放置在主矩阵中，并且第二位于第二矩阵中。结果排序是物种空间中样本单位的排序。物种可以叠加在一个单一的加权平均步长排序。
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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 Categorical Counts
Categorical Counts提供一种用给定范畴值跟踪案例数量的方法（行，通常指示例单元）。默认情况下，对选定矩阵中的所有分类变量都执行此操作。提供了快速评估类别的频率，对于实验设计中的平衡或不同类别的采样有效性等问题是有用的。

Two-way Cluster Analysis
The purpose of our two-way clustering (also known as biclustering) is to graphically expose the relationship between cluster analyses and your individual data points.  The resulting graph makes it easy to see similarities and differences between rows in the same group, rows in different groups, columns in the same group, and columns in different groups.  You can see graphically how groups of rows and columns relate to each other.  Two-way clustering refers to doing a cluster analysis on both the rows and columns of your matrix, followed by graphing the two dendrograms simultaneously, adjacent to a representation of your main matrix.  Rows and columns of your main matrix are re-ordered to

Ÿ 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。
其他已有的分析方法
Ÿ Gower Distance
Gower（1971a）系数在相似性或相度量中是非常不寻常的，因为它可以基于定性（分类）数据、定量数据或两者的混合物来计算。分类数据作为匹配问题来处理：共享定性属性的项从该属性接收相似性单元。参看Legendre和Legendre（1998）对这个方法的详细描述。
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)。
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。

Fuzzy Set (FSO)
Fuzzy set ordination applies fuzzy set theory to direct gradient analysis in ecological ordination.  This ordination method requires the user to hypothesize the relationship between species communities and environmental variables or other predictors.   The predictors are most commonly environmental variables, but they can also be a secondary set of species communities, or any other quantitative data set with the same number of rows as the community matrix.  The community data are placed in the main matrix, and the secondary set is in the second matrix.  The resulting ordination is an ordination of sample units in species space.  Species can be superimposed on the ordination by a single weighted averaging step
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