canoco5安裝包

canoco5中文版這是一個可以用來做冗余分析的生態(tài)學數(shù)據(jù)處理工具，當你在測算數(shù)據(jù)需要進行科學計算時就可以借助該平臺來幫助，功能全方位化且實用性強，極大滿足用戶需求，分析數(shù)據(jù)信息清晰明了，詳情功能由需要的用戶可以來了解更多。

canoco5軟件簡介

Canoco 5是 Canoco 軟件的最新、重新設計的版本，該站點為您提供了有效使用該軟件的其他資源的訪問權限，以及 Canoco 5 新功能的簡要概述。使用此頁面右側的菜單訪問這些資源。

canoco5安裝包版本特性

1、共對應分析(CoCA，對稱形式)可用，包括蒙特卡羅置換測試兩種比較群落類型的共變異。

2、在變分劃分框架中，可以使用鄰矩陣主坐標(PCNM)方法。目前的實現(xiàn)符合Legendre & Legendre(2012)中另一個方法名稱(dbMEM)下的建議。

3、您的工作的每一步都由上下文敏感的幫助系統(tǒng)和Canoco顧問支持--一個專家系統(tǒng)，幫助您為您的研究問題corre選擇合適的分析方法。

4、對兩組或三組預測者來說，變化劃分很容易實現(xiàn)，包括根據(jù)部分或非部分分析和使用原始或調(diào)整的變化估計計算被解釋的變化的各個部分。

5、計算、測試和繪制主響應曲線(PRC)現(xiàn)在是一項簡單的任務。

6、您可以輕松地處理物種的功能特性或?qū)胛锓N的系統(tǒng)發(fā)育相關數(shù)據(jù)，以及計算和使用功能多樣性。

7、可視化功能得到了增強，例如半透明填充色、在縱坐標圖中顯示變量箭頭的校準軸、或繪制封閉橢圓以替代封閉多邊形。在現(xiàn)有文件格式(PNG、BMP、EMF、Adobe illustrator)中添加了JPEG、TIFF和PDF文件格式的其他導出類型。

8、預測器的逐步選擇在視覺上得到了增強，現(xiàn)在提供了對I型錯誤膨脹的保護(用所有預測器進行初步測試，通過三種方法之一調(diào)整p值:錯誤發(fā)現(xiàn)率(FDR)估計、Holm校正和Bonferroni校正)。

9、可以直接測試所有約束軸，并將兩個排序結果與Procrustes分析進行比較。

canoco5安裝教程

1、先在本站下載安裝包，安裝完成后點擊箭頭所指打開軟件，如圖

2、啟動安裝程序，點擊next

3、同意協(xié)議后點擊next

4、輸入用戶名和名稱。用戶名和名稱任意輸入，序列號不用輸入

5、接著會出現(xiàn)這個界面，點擊next

6、選擇默認選項進行安裝，直至安裝完成

7、安裝完成后，再根據(jù)系統(tǒng)位數(shù)選擇Runasdate_x64或者Runasdate_x86復制到軟件安裝目錄中

ps：Runasdate_x86對應系統(tǒng)32位；Runasdate_x64對應系統(tǒng)64位

8、運行RunAsDate.exe,將年份設置為2010，其他的內(nèi)容不設置，在快捷方式界面輸入Canoco 5，設置完畢就可以點擊運行了,無功能限制，放心使用

常見問題

Canoco 5 是 64 位程序嗎？

現(xiàn)在 Canoco 5 包中只有一個應用程序，安裝程序在 64 位 Windows 上安裝其 64 位版本，在 32 位 Windows 上安裝 32 位版本。讀取和存儲的文件在 Canoco 5 的 32 位和 64 位版本之間兼容。

Canoco 5 是否可以在 Windows 8/10 和其他 Windows 平臺上運行？

Canoco 5 也適用于其他 Microsoft 操作系統(tǒng)，從安裝了 SP（服務包）2 或 SP3 的 Microsoft Windows XP 開始。這也包括 Windows Vista 和 Windows 7。

Canoco 可以在裝有 Windows 8、8.1 或 10 的標準臺式機和筆記本電腦上正常運行，適用于 32 位和 64 位版本，在 Canoco 5 發(fā)布時可用。Window 8.x 和 10 還支持其他平臺，例如通過手指觸摸屏幕來管理的小型移動設備，但是，作為任何分析和可視化科學數(shù)據(jù)的程序，Canoco 5 不會在這些平臺上表現(xiàn)出色。

Canoco 5 是否提供 NMDS？

是的，非度量多維縮放（NMDS 或 NMS）方法現(xiàn)在完全集成到 Canoco 5 中，取代了以前版本的附加程序 WinKyst。WinKyst 程序仍然可以作為執(zhí)行 NMDS 分析的免費替代解決方案。

此外，Canoco 5 提供了一系列直接對數(shù)據(jù)進行操作的排序方法，而不是像 NMDS 那樣對導出的相似性或不相似性（距離）度量進行操作。這些方法相對于 NMDS 的優(yōu)勢在于：

排序可以側重于特定解釋變量的影響——以約束排序的形式——以便它顯示例如社區(qū)對解釋變量的反應。

由此產(chǎn)生的排序很容易提供有關數(shù)據(jù)表中各個變量級別的信息。

可以通過使用協(xié)變量數(shù)據(jù)從排序中去除背景變化，以便排序可以顯示新信息，而不是瑣碎或無趣的變化，或者已經(jīng)很好理解的變化。