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Canoco 5 32/64位破解版v5.02

大小:35.29MB语言:英文类别:文理工具

类型:国外软件授权:免费软件时间:2018/11/24

官网:

环境:Windows7,WinVista,WinXP

安全检测:无插件360通过腾讯通过金山通过瑞星通过

本地下载

Canoco 5是一款功能全面、实用性强、非常专业的生态数据处理软件,能够在生态学及几个相关领域内使用ordination methods来进行多变量统计分析。它能够对生态学方面的数据进行专业处理,同时涉及的领域也是非常广泛,还可以帮助用户找到研究问题最合适的分析方法,是每个研究人员的好助手。版本5可以解决大多数会在数据收集整理制表过程中遇到的所有难题,同时也可以将实地参考的真实数值,输入到程序中,就可以得到比较良好准确的生态环境分析图表,从而帮助用户提高工作效率。
小编给大家带来的是Canoco 5破解版下载,支持32位、64位操作系统,数据包内附带破解补丁,通过使用它可以完美激活破解软件,解锁软件中被限制的很多功能,用户就可以免费、无功能限制使用了。以下有图文结合的详细安装教程和破解教程,可供大家参考,大家可以参照以下具体教程步骤进行软件安装、破解操作,希望对大家有帮助,有需求或者喜欢这款软件的用户欢迎前来本站下载体验!
Canoco 5破解版

安装教程

1、下载并解压Canoco 5破解版安装包压缩包,接下来开始Canoco 5安装操作,然后双击运行“INSTALL.EXE”程序进行软件原程序安装,点击“next”进入下一步

2、点击“I agree to......”同意软件相关许可协议,然后点击“next”进入下一步继续安装

3、填写相关信息,使用以下许可证:
Name:Any
Comany:Any
License code:c599999
然后点击“next”进入下一步

4、按照默认设置即可,然后点击“next”进入下一步

5、选择软件安装路径,可更改,也可按照默认,并点击“next”进入下一步,根据安装向导提示进行安装,直到软件安装完成为止

破解教程

1、软件安装完成后,先不要运行打开软件,下面,我们来进行软件破解教程操作,然后回到软件安装包将破解文件“Runasdate”复制到软件安装路径下
注意:破解文件“Runasdate”包括64位和32位,其中x64表示64位,x86表示32位,用户可以根据系统要求自行选择

2、复制完毕后,在软件安装路径下打开破解文件“Runasdate”,双击运行“RunAsDate.exe”破解补丁,弹出界面,将年份改为2010,其他的内容不作更改,在创建桌面快捷方式界面输入Canoco 5,设置完毕后就可以点击运行了

3、软件激活成功了,运行打开软件,用户可以免费、无任何功能限制使用了,至此,Canoco 5破解版成功破解

版本功能

1、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。
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、计算、测试和绘制主响应曲线(PRC)现在是一项简单的任务。
4、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。
5、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)。
6、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。
7、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。
8、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。
9、您的工作的每一步都由上下文敏感的帮助系统和顾问支持——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。

优势亮点

实现了许多最近在排序方面的进展,例如变化分区、协同对应分析和基于距离的冗余分析,但主要的进展是用户友好性。在版本5中,数据导入、分析和绘制图形被集成到一个项目中。
顾问帮助选择数据转换和分析方法。过去需要多次运行的数值分析,现在可以通过单个分析模板和分析笔记本简洁地总结结果,并允许访问完整的结果。
所有对一组数据表所做的分析现在都在5项目中收集,共享分析和绘图设置。有助于制作更好的发布质量排序图。
手册已经被重新编写,大量的现实生活中的例子被更新和扩展,以展示处理多变量数据的新方法。
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