正版软件 购买PC-ORD软件之入门教程

北京天演融智软件有限公司

科学软件网提供的软件上千款，涉及所有学科领域，您所需的软件，我们都能提供。科学软件网提供的软件涵盖领域包括经管，仿真，地球地理，生物化学，工程科学，排版及网络管理等。同时，还提供培训、课程（包含34款软件，66门课程）、实验室解决方案和项目咨询等服务。
Principal Coordinates Analysis (PCoA)
Principal Coordinates Analysis is an eigenanalysis technique similar to PCA, except that one extracts eigenvectors from a distance matrix among sample units (rows), rather than from a correlation or covariance matrix.  In PCoA one can use any square symmetrical distance matrix, including semi-metrics such as Sorensen distance, as well as metric distance measures such as Euclidean distance.

Because the hilltops are based on a contoured response surface, you can better understand the basis for hilltop plots by reading about contour overlays.  The chief difference in use between the hilltops and the contour plots is that contour plots can be shown for only one variable at a time, while one can graph many hilltops on the same ordination.   This comes at a loss of information in that most of the contour plot is discarded when converting to a hilltop, but has the advantage of representing multiple nonlinear relationships at once..

Principal Components Analysis (PCA)
Principal Components Analysis is the basic eigenanalysis technique.  It maximizes the variance explained by each successive axis.  Although it has severe faults with many community data sets, it is probably the best technique to use when a data set approximates multivariate normality.  PCA is usually a poor method for community data, but it is the best method for many other kinds of multivariate data.  Broken-stick eigenvalues are provided to help you evaluate statistical significance.

* Help System Extensive context-sensitive help system
，专注，专心是科学软件网的服务宗旨，开发的软件、传递前沿的技术、提供贴心的服务是我们用实际行动践行的至高目标，我们会为此目标而不懈努力。