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canoco5安装包

v5.02 官方版 canoco5安装包 网友评分:8

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软件介绍

软件标签: 数据处理canoco

canoco5中文版这是一个可以用来做冗余分析的生态学数据处理工具,当你在测算数据需要进行科学计算时就可以借助该平台来帮助,功能全方位化且实用性强,极大满足用户需求,分析数据信息清晰明了,详情功能由需要的用户可以来了解更多。

canoco5软件简介

Canoco 5是 Canoco 软件的最新、重新设计的版本,该站点为您提供了有效使用该软件的其他资源的访问权限,以及 Canoco 5 新功能的简要概述。使用此页面右侧的菜单访问这些资源。

canoco5中文版

canoco5安装包版本特性

1、共对应分析(CoCA,对称形式)可用,包括蒙特卡罗置换测试两种比较群落类型的共变异。

2、在变分划分框架中,可以使用邻矩阵主坐标(PCNM)方法。目前的实现符合Legendre & Legendre(2012)中另一个方法名称(dbMEM)下的建议。

3、您的工作的每一步都由上下文敏感的帮助系统和Canoco顾问支持--一个专家系统,帮助您为您的研究问题corre选择合适的分析方法。

4、对两组或三组预测者来说,变化划分很容易实现,包括根据部分或非部分分析和使用原始或调整的变化估计计算被解释的变化的各个部分。

5、计算、测试和绘制主响应曲线(PRC)现在是一项简单的任务。

6、您可以轻松地处理物种的功能特性或导入物种的系统发育相关数据,以及计算和使用功能多样性。

7、可视化功能得到了增强,例如半透明填充色、在纵坐标图中显示变量箭头的校准轴、或绘制封闭椭圆以替代封闭多边形。在现有文件格式(PNG、BMP、EMF、Adobe illustrator)中添加了JPEG、TIFF和PDF文件格式的其他导出类型。

8、预测器的逐步选择在视觉上得到了增强,现在提供了对I型错误膨胀的保护(用所有预测器进行初步测试,通过三种方法之一调整p值:错误发现率(FDR)估计、Holm校正和Bonferroni校正)。

9、可以直接测试所有约束轴,并将两个排序结果与Procrustes分析进行比较。

canoco5安装教程

1、先在本站下载安装包,安装完成后点击箭头所指打开软件,如图

canoco5安装包

2、启动安装程序,点击next

canoco5中文版

3、同意协议后点击next

canoco5软件

4、输入用户名和名称。用户名和名称任意输入,序列号不用输入

canoco5安装包

5、接着会出现这个界面,点击next

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6、选择默认选项进行安装,直至安装完成

canoco5安装包

7、安装完成后,再根据系统位数选择Runasdate_x64或者Runasdate_x86复制到软件安装目录中

ps:Runasdate_x86对应系统32位;Runasdate_x64对应系统64位

canoco5中文版

8、运行RunAsDate.exe,将年份设置为2010,其他的内容不设置,在快捷方式界面输入Canoco 5,设置完毕就可以点击运行了,无功能限制,放心使用

canoco5软件

常见问题

Canoco 5 是 64 位程序吗?

现在 Canoco 5 包中只有一个应用程序,安装程序在 64 位 Windows 上安装其 64 位版本,在 32 位 Windows 上安装 32 位版本。读取和存储的文件在 Canoco 5 的 32 位和 64 位版本之间兼容。

Canoco 5 是否可以在 Windows 8/10 和其他 Windows 平台上运行?

Canoco 5 也适用于其他 Microsoft 操作系统,从安装了 SP(服务包)2 或 SP3 的 Microsoft Windows XP 开始。这也包括 Windows Vista 和 Windows 7。

Canoco 可以在装有 Windows 8、8.1 或 10 的标准台式机和笔记本电脑上正常运行,适用于 32 位和 64 位版本,在 Canoco 5 发布时可用。Window 8.x 和 10 还支持其他平台,例如通过手指触摸屏幕来管理的小型移动设备,但是,作为任何分析和可视化科学数据的程序,Canoco 5 不会在这些平台上表现出色。

Canoco 5 是否提供 NMDS?

是的,非度量多维缩放(NMDS 或 NMS)方法现在完全集成到 Canoco 5 中,取代了以前版本的附加程序 WinKyst。WinKyst 程序仍然可以作为执行 NMDS 分析的免费替代解决方案。

此外,Canoco 5 提供了一系列直接对数据进行操作的排序方法,而不是像 NMDS 那样对导出的相似性或不相似性(距离)度量进行操作。这些方法相对于 NMDS 的优势在于:

排序可以侧重于特定解释变量的影响——以约束排序的形式——以便它显示例如社区对解释变量的反应。

由此产生的排序很容易提供有关数据表中各个变量级别的信息。

可以通过使用协变量数据从排序中去除背景变化,以便排序可以显示新信息,而不是琐碎或无趣的变化,或者已经很好理解的变化。

软件截图

下载地址 电脑版

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