功能特征

Canoco 5程序的主要特点概括如下几点。

高度集成

分析和制图功能与易于使用的电子表格数据编辑器集成在一个程序中。现在，对一组数据表进行的所有分析都收集在 Canoco 5 项目中，共享分析和制图设置。

统计方法

Canoco for Windows 4.5 提供的所有统计方法均可用，例如 DCA、CA、CCA、DCCA、PCA 和 RDA 方法 – 包括它们的部分变体，以及用于约束排序方法的蒙特卡洛置换检验，为来自非平凡抽样设计的数据提供适当的置换设置。对于新可用的方法请参见下文。

可视化工具

CanoDraw 4.x 提供的所有可视化工具均可用（包括用于在排序空间中可视化数据属性的 loess、GLM 和 GAM 模型），并且其中许多都得到了改进。

导入数据

数据可以在程序本身内输入，也可以从 Excel（.XLS 或 .XLSX 格式）或 Canoco 4.x 数据文件轻松导入。标签不再需要缩短为 8 个字符，但这些简短形式仍可用于排序图中显示，甚至可以从长形式自动生成。现在使用因子（分类预测因子）的标准编码，虚拟（0/1）变量在内部生成。编辑器允许从虚拟变量转换为因子，如果需要，也可以反向转换。

PCoA和RDA

现在可以轻松访问主坐标分析 (PCoA) 和基于距离的 RDA (db-RDA)，并添加了新的距离测量（总共 11 种距离类型，包括 Bray-Curtis、Gower 距离或 Jaccard 系数）。同样，还支持非度量多维缩放 (nMDS)。

多组预测变量

对于两组或三组预测变量，可以轻松进行变异分割，包括基于部分或非部分分析以及使用原始或调整后的变异估计来计算解释变异的各个部分。

PCNM

邻域矩阵主坐标 (PCNM) 方法在变分分割框架内可用。目前的实施符合 Legendre & Legendre (2012) 中以替代方法名称 (dbMEM) 描述的建议。

PRC

现在，计算、测试和绘制主响应曲线 (PRC) 是一项简单的任务。

CoCA

可以进行共对应分析（CoCA，对称形式），包括对两个比较社区类型之间的协变进行蒙特卡洛置换检验。

因子逐步选择

预测因子的逐步选择在视觉上得到了增强，现在提供了对 I 型错误膨胀的支持（对所有预测因子进行初步测试并通过以下三种方法之一调整 p 值：错误发现率 (FDR) 估计、Holm 校正和 Bonferroni 校正）。

约束轴

可以直接测试所有约束轴，以及将两个排序的结果与 Procrustes 分析进行比较。

功能多样性

您可以轻松处理物种功能性状或导入物种系统发育相关性数据，以及计算和使用功能多样性。

可视化功能

可视化功能得到了增强，例如半透明填充颜色、在排序图中显示变量箭头的校准轴或绘制封闭椭圆作为封闭多边形的替代。除了现有的导出类型（PNG、BMP、EMF、Adobe Illustrator）外，还添加了 JPEG、TIFF 和 PDF 文件格式的其他导出类型。

Canoco Adviser

您工作的每一步都由上下文相关帮助系统和 Canoco Adviser 提供支持。Canoco Adviser 是一个专家系统，可帮助您为研究问题选择合适的分析方法、正确的排序模型类型（线性与单峰）、数据转换或适当的结果可视化。它甚至会建议您如何解释在 Graph Wizard 的帮助下创建的排序图。

结合多种方法

高级用户可以在一次分析中结合多种方法，包括广义线性模型来关联分数等。