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PRIMER | 生態學數據分析軟件培訓
 
   班級人數--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
      增加互動環節, 保障培訓效果,堅持小班授課,每個班級的人數限3到5人,超過限定人數,安排到下一期進行學習。
   授課地點及時間
上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區1號(中和大道) 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈
開班時間(連續班/晚班/周末班):2020年3月16日
   課時
     ◆資深工程師授課
        
        ☆注重質量 ☆邊講邊練

        ☆若學員成績達到合格及以上水平,將獲得免費推薦工作的機會
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   質量以及保障

      ☆ 1、如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
      ☆ 2、在課程結束之后,授課老師會留給學員手機和E-mail,免費提供半年的課程技術支持,以便保證培訓后的繼續消化;
      ☆3、合格的學員可享受免費推薦就業機會。
      ☆4、合格學員免費頒發相關工程師等資格證書,提升您的職業資質。

課程大綱
 
  • ·生態學多元數據排序分析軟件Canoco 5介紹,作者:賴江山
  • ·生態排序分析軟件Canoco 5.1 已正式發布
  • ·使用Canoco進行多元生態數據分析5 第二版
  • Canoco是一套在生態學及幾個相關領域內使用排序方法來進行多變量統計分析的常用程序包。 Canoco 5是一套全新的、幾乎完全重構的Canoco軟件,發布于2012年十月,是生態學應用軟件中用于約束與非約束排序的流行工具。
  • Canoco 5合了排序以及回歸和排列方法學,以便得到全面的生態數據統計模型。Canoco 5包括線性和曲線單峰方法。使用Canoco 5進行排序,能夠了解:
  • 生物群落的結構
  • 植物與動物群落以及它們的環境之間的聯系
  • 一個對環境和(或)其生物群落的假設沖擊所能造成的影響
  • 在生物群落上進行的複雜生態學和生態毒理學實驗的相關處理所能造成的影響
  • 軟件特色
  • Canoco 5實現了許多最近在排版方面的進展,例如變化分區,協同對應分析和基于距離的冗余分析,但主要的進展是用戶的友好性。在Canoco 5中,數據導入,分析和繪制圖形被集成到一個Canoco 5項目中。
  • Canoco幫助選擇數據轉換和分析方法。過去需要多次運行的數值分析,現在可以通過單峰分析模板和分析筆記簡潔地總結結果,并允許訪問完整的結果。
  • 所有對一組數據表示所做的分析現在都在Canoco 5項目中手機,共享分析和繪圖設置。Canoco 5有助于制作更好的發布質量排序圖。
  • 手冊已經被重新編寫,大量的現實生活中的粒子被更新和擴展,以展示處理多變量數據的新方法。
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  • 軟件功能
  • 對兩組或三組預測者來說,變化劃分很容易實現,包括根據部分或非部分分析和使用原始或調整的變化估計計算被解釋的變化的各個部分。
  • 在變分劃分框架中,可以使用鄰矩陣主坐標(PCNM)方法。目前的實現符合Legendre&Legendre(2012)中的另一個方法名稱(dbMEM)下的建議。
  • 計算、測試和繪制主響應曲線(PRC)現在是一項簡單的任務。
  • 工隊應分析(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。
  • 預測器的逐步選擇在視覺上得到了增強,現在提供了對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整P值:錯誤發現率(FDR)估計、Holm校正和Bonferroin校正)。
  • 可以直接測試所有約束軸,并將兩個培訓結果與Procrustes分析進行比較
  • 您可以輕松地處理物種的功能特性或導入物種的系統發育相關數據,以及計算和使用功能多樣性。
  • 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。在現有文件格式(PNG、BMP 、EMF、Adobe Illustrator)中添加了JPEG、TIFF和PDF文件格斯的其他導出類型。
  • 您的工作的每一步都由上下文敏感的幫助系統和Cancona支持 - 一個專家系統,幫助您為那您的研究問題Corre選擇合適的分析方法。
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  • 操作系統:
  • Canoco在Windows 8 、 8.1或10的32位和64位版本的標準臺式機和筆記本電腦上都可以正常工作。
  • Canoco 5也可以在其他Microsoft操作系統上運行,從安裝了(Service Pcak)2或SP3的Microsoft Windows XP開始。這也包括Windows Vista和Windows 7。
  • Canoco 5經過測試,可以在Linux上的Wine環境下運行,并且也可以在CrossOver軟件包的類似環境中運行。
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  • 【英文介紹】
  • Canoco is one of the most popular programs for multivariate statistical analysis using ordination methods in the field of ecology and several related fields. User's Guides of the recent Canoco versions (4.0, 4.5 and 5.0) were cited more than 9200 times in the past 18 years (1999-2017, ISI Web of Knowledge).
  • Canoco 5 is the latest, much re-worked version of the Canoco software, released in October 2012.
  • The main features of the Canoco 5 program are summarized in the following points.
  • Analytical and graphing capabilities are integrated with an easy-to-use spreadsheet data editor in a single program. All analyses done on a set of data tables are now collected within a Canoco 5 project, sharing the analytical and graphing settings.
  • All statistical methods offered by Canoco for Windows 4.5 are available, such as DCA, CA, CCA, DCCA, PCA, and RDA methods - including their partial variants, with Monte Carlo permutation tests for constrained ordination methods, offering appropriate permutation setup for data coming from non-trivial sampling designs.
  • For newly available methods see below.
  • All visualization tools offered by CanoDraw 4.x are available (including loess, GLM and GAM models for the visualization of data attributes in ordination space) and many of them are improved.
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  • Data can be entered within the program itself or easily imported from Excel (.XLS or .XLSX formats) or from Canoco 4.x data files. Labels no longer need to be shortened to 8 characters, but these brief forms are still available for display in the ordination diagrams and can even be automatically generated from the long ones. Standard coding of factors (categorical predictors) is now used, dummy (0/1) variables are generated internally. The editor allows transformation from dummy variables to factors and, if needed, the reverse.
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  • Principal coordinate analysis (PCoA) and distance based RDA (db-RDA) are now easily accessible, with new distance measures added (11 distance types in total, including Bray-Curtis, Gower distance, or Jaccard coefficients). Similarly, non-metric multidimensional scaling (nMDS) is also supported.
  • Variation partitioning is easily accessible for two or three groups of predictors including calculations of individual fractions of explained variation, based either on partial or non-partial analyses and using either raw or adjusted variation estimates.
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  • Principal coordinates of neighbour matrices (PCNM) method is available within the variation partitioning framework. Present implementation matches the suggestions described in Legendre & Legendre (2012) under an alternative method name (dbMEM).
  • Computing, testing and graphing of the Principal Response Curves (PRC) is now an easy task.
  • Co-correspondence analysis (CoCA, symmetric form) is available, including Monte Carlo permutation testing of the covariation among the two compared community types.
  • Stepwise selection of predictors was visually enhanced and provides now the support for protection against Type I error inflation (preliminary test with all predictors and the adjustment of p values by one of three methods: false discovery rate (FDR) estimates, Holm correction, and Bonferroni correction.
  • Straightforward testing of all constrained axes as well as comparing results of two ordinations with Procrustes analysis is available.
  • You can easily work with species functional traits or import the data on phylogenetic relatedness of species, as well as calculate and use functional diversity.
  • Visualization capabilities were enhanced with features such as the semi-transparent fill colours, displaying calibration axes for variable' arrows in ordination diagrams, or plotting enclosing ellipses as an alternative to enclosing polygons. Additional types of export in JPEG, TIFF, and PDF file formats were added to existing ones (PNG, BMP, EMF, Adobe Illustrator).
  • Every step of your work is supported by an context-sensitive help system and by the Canoco Adviser – an expert system that helps you to select a proper analytical method for your research question, correct type of ordination model (linear vs. unimodal), data transformation, or appropriate visualization of the results. It even advises you how to interpret ordination diagrams you create with the help of Graph Wizard.
  • Advanced users can combine multiple methods in a single analysis, including generalized linear models to correlate scores etc.
 
 
  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)....................
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