正版软件 销售PC-ORD软件

北京天演融智软件有限公司

科学软件网是一个以引进国研软件，提供软件服务的营业网站，网站由北京天演融智软件有限公司创办，旨在为国内高校、科研院所和以研发为主的企业事业单位提供的科研软件及相关软件服务。截止目前，科学软件网已获得数百家国际软件公司正式授权，代理销售科研软件达一千余种，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。
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。




Partial Mantel Test
The partial Mantel test requires three matrices, the main matrix, a second matrix, and a control matrix.  The null hypothesis is of no relationship between the main and second matrices, after controlling for the relationship with the third (control) matrix.   If we call the main matrix Y, the second matrix X, and the control matrix C, then we seek the partial correlation between X and Y while controlling for C.

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
Ÿ 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，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。

In the world of increasing use of open-sourced statistical platforms like R, some might wonder if there is a need for proprietary stats programs.  Despite this trend, I find myself still going back to PC-ORD, even though I also use R, Python and other scripting platforms.  The reason I keep using PC-ORD is simple: PC-ORD is clearly superior to trying to code the same functionality in R or other popular open-source analytical platforms.  Another reason I keep using PC-ORD is the great documentation that is almost like a course in multivariate stats built in to the software.  You can find answers to many of the common questions or even detailed descriptions regarding most of the algorithms used in the software, all of which has citations to primary literature for the even more curious user.
2020年，北京天演融智软件有限公司申请高等教育司产学合作协同育人项目，“大数据”和“机器学习”师资培训项目，以及基于OBE的教考分离改革与教学评测项目已获得批准。我们将会跟更多的高校合作，产学融合协同育人。