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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。
等高线覆盖图
当您选择一个q变量作为覆盖时，您会得到一个表格显示拟合是如何随柔韧度（平滑参数）变化而变化的，这个参数被用于非参数回归的覆盖变量而不是轴得分。如果您选择“optimize” 柔韧度，pc-ord会选择具有高交叉验证适合度（xr2）的柔韧度。如果您希望为柔韧度选择特定值，请选择specify柔韧度。如果需要的话，使用“optimize”下的表格来帮助您选择一个特定的柔韧度。后，您可以得到一个轮廓叠加到排序空间中，您还可以自定义，包括颜色阴影和/或轮廓间隔标记。
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。
? categorical counts
categorical counts提供一种用给定范畴值跟踪案例数量的方法（行，通常指示例单元）。默认情况下，对选定矩阵中的所有分类变量都执行此操作。提供了快速评估类别的频率，对于实验设计中的平衡或不同类别的采样有效性等问题是有用的。
? functional diversity
functional diversity分析了样本单元x物种矩阵与物种x性状矩阵的组合。pc-ord中的功能多样性措施的原理和使用在以下主题中描述。
其他已有的分析方法
? gower distance
gower（1971a）系数在相似性或相异性度量中是非常不寻常的，因为它可以基于定性（分类）数据、定量数据或两者的混合物来计算。分类数据作为匹配问题来处理：共享定性属性的项从该属性接收相似性单元。参看legendre和legendre（1998）对这个方法的详细描述。
? gower distance,忽略0,0
gower(1971)和legendre以及lengendre（1998）提出了一个有趣的但未经测试的gower相似系数的变体，忽略了0,0数据对。如果这些双零点被认为是不明确的信息，那么可以从系数的计算中排除它们。双零点的敏感性在社区生态学的分析中产生了不必要的影响
(legendre & legendre 1989, p. 253; mccune & grace 2002, p. 38, 51)。
legendre和legendre (1998)提出了gower相似系数（s19）的修改版本，称之为 asymmetrical，因为匹配零点的处理不同于非零值。它与gower系数相同，但不包括定量变量（0,0）对,因此，部分相似度的总和不是由p变量划分的，而是由p*非（0,0）对的数目来划分的。
请注意，这种“不对称”的感觉不同于矩阵对称性。如果legendre的非对称版本gower的相似性被转换为距离（或相异性），并用于建立距离矩阵，这仍然是对称矩阵。换句话说，项目a和b之间的距离与b和a之间的距离相同，即使使用gower的相似性的不对称版本。为了避免这种混乱，pc-ord使用菜单系统中的术语gower, ignore 0,0，并输出文
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。
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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