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。
第四角问题
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第四角问题。第四角分析提供了这些矩阵之间的链路强度的统计测试。第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（每个分类级别有独特的值标签），然后将生成n个新的二进制（0/1）变量。每个新变量将被指定值为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。
凸包填充多边形
凸包是使用多边形包围一组中所有点的覆盖物。这个覆盖的目的是通过在排序或散点图中使用该组的外点来显示一个组的轮廓。这可以帮助用户辨别是否以及如何在散点图中分离或重叠组。形成凸壳的基本规则是，组中的外点以闭合多边形连接，使得相邻的段总是使内角小于或等于180度。绘制凸包需要至少三个点。然而，只有三点的凸包必须将这些点中的每一点作为多边形的顶点（角）。
nms?stress?by?iteration
实时显示nms每一次迭代的应力是如何变化的。显示的每一个步骤都在实时更新，改进排序空间中点的配置。这个图片很有趣，信息也很丰富。有趣的是您得到一个动态的、丰富多彩的、有趣的窗口到nms的进程中。对于每次运行和维度，您可以看到随着迭代次数的增加，应力降低。每个维度是彩色编码的，并且显示独立的面板用于真实和随机运行。这些图表的信息来自对nms替代方案的稳定性和一致性的洞察。不稳定的结构表现为垂直的锯齿形。一致性表现为在给定水平上的小应力平台。着维数的增加，维数的重要性表现为终应力的递减序列。
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。
改进的数据格式和管理
新性状窗口同时显示物种形状矩阵
分类变量类型中允许文本。例如，实验治疗的c变量由1,2,3替换，您可以把它们编码为burned,?mowed,?and?control。其结果是，分类变量不能再用于算术运算，只定义项目组。
变量类型之间的转换：
√?categorical?to?quantitative
√?quantitative?to?categorical
√?categorical?to?binary
行名称和列名称（首字母缩写）多可以输入12个字符。
电子表格设计允许多达200万行或列。
精简导入\导出到excel
新项目的拖放功能被重新设计，便于文件管理
点击save?all保存具有共同碱基的相关新文件组
export?project是将给定项目的所有文件和设置从一台机器移动到另一台机器的便捷方式
modifed?file?|?import简单电子表格选项包括为矩阵定义特定范围的单元
紧凑格式：代码数量从大为4位增加到大为8位。代码名称（物种缩写）从大8字符增加到大12字符
单击并拖动切换矩阵
将主矩阵或第二矩阵转换为图形文件。这提供了一种使用pc-ord以外生成坐标的简单方法。在版本6中，这个功能只作为外接程序wk1togph来使用
重新分类变量（数字到文本或文本到文本）
系统需求
operating?system:?windows?98,?nt,?me,?2000,?xp,?vista,?7,?8,?and?10
80486?or?higher?cpu?(including?pentium?4,?athlon,?celeron,?etc.)
8?mb?ram?(more?ram?means?ability?to?analyze?larger?data?sets)
16?mb?of?available?hard?disk?space
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。
计算su?x形状矩阵
计算样本单元x特征矩阵提供了分析物种性状和解释变量之间关系的灵活的步。该矩阵是通过将样本单元x物种矩阵乘以物种x特征矩阵来获得的，但是矩阵所得到结果的内容，取决于性状是否标准化，以及乘法之后是否是加权平均步长（mccune?2015）。为了大化sux性状矩阵的通用性，包括性状之间的可比性，以及广泛的距离度量的可用性，我们建议首先将性状标准化为小至大，然后计算每个样本单位的丰度加权性状平均值。
特征空间中的物种距离
物种可以通过计算物种间的距离矩阵来比较它们的性状，从物种x性状矩阵开始。在数学方面，这与计算物种空间中的样本单元之间的距离矩阵相同，除了在这种情况下，对象是物种，它们的属性是性状，而不是作为样本单元和属性物种的对象。从特征菜单提供相同的距离度量，如物种空间中的样本单元之间的距离。
新矩阵文件格式
行和列标识符--大长度从8个字符增加到12个字符。
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。
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。
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。
新图形
山顶图
山顶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，指定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顶图的基础。在山顶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，当转到山顶图时，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。
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、专家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专用技术支持，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容易，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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