| analogue-package | 古生态学的类比法和加权平均法 | ||
| abernethy | Abernethy森林花粉序列 | ||
| analog | 模拟匹配 | ||
| analog.default | 模拟匹配 | ||
| analog.distance | 模拟匹配 | ||
| analogue | 古生态学的类比法和加权平均法 | ||
| as.data.frame.optima | 加权平均最优值和公差范围 | ||
| as.data.frame.tolerance | 加权平均最优值和公差范围 | ||
| bayesF | 贝叶斯因子 | ||
| Biome | 北美现代花粉数据库 | ||
| bootstrap | Bootstrap估计及其误差 | ||
| bootstrap.default | Bootstrap估计及其误差 | ||
| bootstrap.mat | Bootstrap估计及其误差 | ||
| bootstrap.wa | WA模型的Bootstrap估计及其误差 | ||
| bootstrapObject | 引导程序对象描述 | ||
| caterpillar | 种的WA最优值和耐受范围的毛虫图。 | ||
| caterpillarPlot | 种的WA最优值和耐受范围的毛虫图。 | ||
| caterpillarPlot.data.frame | 种的WA最优值和耐受范围的毛虫图。 | ||
| caterpillarPlot.default | 种的WA最优值和耐受范围的毛虫图。 | ||
| caterpillarPlot.wa | 种的WA最优值和耐受范围的毛虫图。 | ||
| ChiSquare | 主成分回归传递函数模型 | ||
| chooseTaxa | 根据获得的最大丰度和出现次数选择分类群（变量）。 | ||
| chooseTaxa.default | 根据获得的最大丰度和出现次数选择分类群（变量）。 | ||
| Climate | 北美现代花粉数据库 | ||
| cma | 近现代类比 | ||
| cma.analog | 近现代类比 | ||
| cma.default | 近现代类比 | ||
| cma.mat | 近现代类比 | ||
| cma.predict.mat | 近现代类比 | ||
| coef.pcr | 主成分回归传递函数模型 | ||
| coef.wa | 加权平均传递函数 | ||
| compare | 比较两个数据集的代理 | ||
| compare.default | 比较两个数据集的代理 | ||
| crossval | 古生态传递函数模型的交叉验证 | ||
| crossval.pcr | 古生态传递函数模型的交叉验证 | ||
| crossval.wa | 古生态传递函数模型的交叉验证 | ||
| densityplot | 剩余长度的晶格密度图 | ||
| densityplot.residLen | 剩余长度的晶格密度图 | ||
| deshrink | WA传递函数的去收缩技术 | ||
| deshrinkPred | WA传递函数的去收缩技术 | ||
| dissim | 从模型中提取相异系数 | ||
| dissimilarities | 从模型中提取相异系数 | ||
| dissimilarities.analog | 从模型中提取相异系数 | ||
| dissimilarities.mat | 从模型中提取相异系数 | ||
| distance | 灵活计算相异度或距离度量 | ||
| distance.default | 灵活计算相异度或距离度量 | ||
| distance.join | 灵活计算相异度或距离度量 | ||
| dotplot | 环境和物种差异的等级相关。 | ||
| dotplot.rankDC | 环境和物种差异的等级相关。 | ||
| eigenvals.pcr | 主成分回归传递函数模型 | ||
| evenSample | 每个渐变段的采样数 | ||
| fitted.bootstrap.mat | Bootstrap估计及其误差 | ||
| fitted.logitreg | logistic回归模型训练集的拟合值 | ||
| fitted.mat | 现代模拟技术传递函数模型 | ||
| fitted.pcr | 主成分回归传递函数模型 | ||
| fitted.prcurve | 在主曲线上以99999拟合值预测新闻位置 | ||
| fitted.timetrack | 物种组成变化的时间轨迹 | ||
| fitted.wa | 加权平均传递函数 | ||
| fittedY | 平方剩余长度诊断 | ||
| fuse | 熔融相异 | ||
| fuse.dist | 熔融相异 | ||
| fuse.matrix | 熔融相异 | ||
| getK | 提取并设置类似物的数量 | ||
| getK.bootstrap.mat | 提取并设置类似物的数量 | ||
| getK.default | 提取并设置类似物的数量 | ||
| getK.mat | 提取并设置类似物的数量 | ||
| getK.predict.mat | 提取并设置类似物的数量 | ||
| gradientDist | 沿单位长度排序梯度的样本位置。 | ||
| gradientDist.cca | 沿单位长度排序梯度的样本位置。 | ||
| gradientDist.default | 沿单位长度排序梯度的样本位置。 | ||
| gradientDist.prcurve | 沿单位长度排序梯度的样本位置。 | ||
| head.join | 合并公共列上的物种数据集（物种） | ||
| Hellinger | 主成分回归传递函数模型 | ||
| hist.residLen | 剩余长度直方图 | ||
| histogram | 剩余长度的格子直方图图 | ||
| histogram.residLen | 剩余长度的格子直方图图 | ||
| ImbrieKipp | Imbrie和Kipp有孔虫训练集 | ||
| initCurve | 将主曲线拟合到m维数据 | ||
| join | 合并公共列上的物种数据集（物种） | ||
| lines.prcurve | 在PCA空间中绘制拟合主曲线 | ||
| Location | 北美现代花粉数据库 | ||
| logitreg | 用于评估类似物/非类似物的Logistic回归模型 | ||
| logitreg.analog | 用于评估类似物/非类似物的Logistic回归模型 | ||
| logitreg.default | 用于评估类似物/非类似物的Logistic回归模型 | ||
| mat | 现代模拟技术传递函数模型 | ||
| mat.default | 现代模拟技术传递函数模型 | ||
| mat.formula | 现代模拟技术传递函数模型 | ||
| mcarlo | 相异性的蒙特卡罗模拟 | ||
| mcarlo.analog | 相异性的蒙特卡罗模拟 | ||
| mcarlo.default | 相异性的蒙特卡罗模拟 | ||
| mcarlo.mat | 相异性的蒙特卡罗模拟 | ||
| minDC | 提取最小差异 | ||
| minDC.analog | 提取最小差异 | ||
| minDC.default | 提取最小差异 | ||
| minDC.predict.mat | 提取最小差异 | ||
| minDC.wa | 提取最小差异 | ||
| n2 | 计算希尔N2多样性测度 | ||
| n2.default | 计算希尔N2多样性测度 | ||
| oldDistance | 灵活计算相异度或距离度量 | ||
| oldDistance.default | 灵活计算相异度或距离度量 | ||
| oldDistance.join | 灵活计算相异度或距离度量 | ||
| optima | 加权平均最优值和公差范围 | ||
| optima.default | 加权平均最优值和公差范围 | ||
| panel.Loess | 黄土平滑到地层图 | ||
| panel.Stratiplot | 地层图的面板功能 | ||
| pcr | 主成分回归传递函数模型 | ||
| pcr.default | 主成分回归传递函数模型 | ||
| pcr.formula | 主成分回归传递函数模型 | ||
| performance | 传递函数模型性能统计 | ||
| performance.bootstrap.wa | 传递函数模型性能统计 | ||
| performance.crossval | 传递函数模型性能统计 | ||
| performance.pcr | 主成分回归传递函数模型 | ||
| performance.predict.wa | 传递函数模型性能统计 | ||
| performance.wa | 传递函数模型性能统计 | ||
| plot.bayesF | 贝叶斯因子 | ||
| plot.cma | 近现代类比 | ||
| plot.dissimilarities | 绘制提取的差异的分布 | ||
| plot.evenSample | 样本沿梯度的曲线分布 | ||
| plot.logitreg | 产生模拟逻辑回归模型的曲线图 | ||
| plot.mat | mat对象的打印诊断 | ||
| plot.mcarlo | 蒙特卡罗模拟相异分布图 | ||
| plot.minDC | 每个样本的最小不相似性图 | ||
| plot.prcurve | 在PCA空间中绘制拟合主曲线 | ||
| plot.rankDC | 环境和物种差异的等级相关。 | ||
| plot.residLen | 剩余长度绘图法 | ||
| plot.roc | 绘制ROC曲线和相关诊断 | ||
| plot.sppResponse | 沿梯度或潜变量绘制物种反应图 | ||
| plot.timetrack | 物种组成变化的时间轨迹 | ||
| plot.wa | 加权平均模型的绘图诊断 | ||
| plot.weightedCor | WA重建的加权相关检验 | ||
| points.timetrack | 物种组成变化的时间轨迹 | ||
| Pollen | 北美现代花粉数据库 | ||
| prcurve | 将主曲线拟合到m维数据 | ||
| predict.logitreg | 化石样品相似性的后验概率 | ||
| predict.mat | 现代模拟技术模型的预测方法 | ||
| predict.pcr | 主成分回归预测值 | ||
| predict.prcurve | 在主曲线上以99999拟合值预测新闻位置 | ||
| predict.timetrack | 物种组成变化的时间轨迹 | ||
| predict.wa | 从加权平均模型预测 | ||
| print.analog | 模拟匹配 | ||
| print.bayesF | 贝叶斯因子 | ||
| print.bootstrap.mat | Bootstrap估计及其误差 | ||
| print.bootstrap.wa | WA模型的Bootstrap估计及其误差 | ||
| print.cma | 近现代类比 | ||
| print.crossval | 古生态传递函数模型的交叉验证 | ||
| print.fitted.bootstrap.mat | Bootstrap估计及其误差 | ||
| print.fitted.mat | 现代模拟技术传递函数模型 | ||
| print.logitreg | 用于评估类似物/非类似物的Logistic回归模型 | ||
| print.mat | 现代模拟技术传递函数模型 | ||
| print.mcarlo | 相异性的蒙特卡罗模拟 | ||
| print.minDC | 提取最小差异 | ||
| print.optima | 加权平均最优值和公差范围 | ||
| print.pcr | 主成分回归传递函数模型 | ||
| print.performance | 传递函数模型性能统计 | ||
| print.prcurve | 将主曲线拟合到m维数据 | ||
| print.predict.mat | 现代模拟技术模型的预测方法 | ||
| print.predict.wa | 从加权平均模型预测 | ||
| print.rankDC | 环境和物种差异的等级相关。 | ||
| print.residLen | 平方剩余长度诊断 | ||
| print.residuals.bootstrap.mat | Bootstrap估计及其误差 | ||
| print.residuals.mat | 现代模拟技术传递函数模型 | ||
| print.roc | ROC曲线分析 | ||
| print.summary.analog | 总结模拟匹配结果 | ||
| print.summary.bootstrap.mat | 总结MAT模型的引导重采样 | ||
| print.summary.cma | 总结近现代类似物的提取 | ||
| print.summary.logitreg | 用于评估类似物/非类似物的Logistic回归模型 | ||
| print.summary.mat | 总结现代模拟技术模型 | ||
| print.summary.predict.mat | 总结MAT模型预测 | ||
| print.summary.roc | ROC曲线分析 | ||
| print.timetrack | 物种组成变化的时间轨迹 | ||
| print.tolerance | 加权平均最优值和公差范围 | ||
| print.wa | 加权平均传递函数 | ||
| print.weightedCor | WA重建的加权相关检验 | ||
| rankDC | 环境和物种差异的等级相关。 | ||
| reconPlot | 古环境重建的地层图 | ||
| reconPlot.default | 古环境重建的地层图 | ||
| reconPlot.predict.mat | 古环境重建的地层图 | ||
| reconPlot.predict.wa | 古环境重建的地层图 | ||
| resid.bootstrap.mat | Bootstrap估计及其误差 | ||
| resid.mat | 现代模拟技术传递函数模型 | ||
| resid.prcurve | 主曲线拟合的残差。 | ||
| residLen | 平方剩余长度诊断 | ||
| residuals.bootstrap.mat | Bootstrap估计及其误差 | ||
| residuals.mat | 现代模拟技术传递函数模型 | ||
| residuals.pcr | 主成分回归传递函数模型 | ||
| residuals.prcurve | 主曲线拟合的残差。 | ||
| residuals.wa | 加权平均传递函数 | ||
| rlgh | 格伦黑德硅藻环湖 | ||
| RMSEP | 预测均方根误差 | ||
| RMSEP.bootstrap.mat | 预测均方根误差 | ||
| RMSEP.bootstrap.wa | 预测均方根误差 | ||
| RMSEP.default | 预测均方根误差 | ||
| RMSEP.mat | 预测均方根误差 | ||
| roc | ROC曲线分析 | ||
| roc.analog | ROC曲线分析 | ||
| roc.default | ROC曲线分析 | ||
| roc.mat | ROC曲线分析 | ||
| Salinity | Imbrie和Kipp有孔虫训练集 | ||
| scores.prcurve | 类“prcurve”的主曲线对象的“scores”方法。 | ||
| scores.timetrack | 物种组成变化的时间轨迹 | ||
| screeplot.bootstrap.mat | 模型结果的尖叫图 | ||
| screeplot.mat | 模型结果的尖叫图 | ||
| screeplot.pcr | 主成分回归传递函数模型 | ||
| setK | 提取并设置类似物的数量 | ||
| setK | 提取并设置类似物的数量 | ||
| setK | 提取并设置类似物的数量 | ||
| smoothGAM | 用于拟合主曲线的更平滑的插件函数 | ||
| smoothSpline | 用于拟合主曲线的更平滑的插件函数 | ||
| splitSample | 沿环境梯度选择样本 | ||
| sppResponse | 物种沿梯度的反应。 | ||
| sppResponse.prcurve | 物种沿梯度的反应。 | ||
| sqrlLinear | 平方剩余长度诊断 | ||
| sqrlUnimodal | 平方剩余长度诊断 | ||
| stdError | 拟合值与预测值的标准差 | ||
| stdError.mat | 拟合值与预测值的标准差 | ||
| stdError.predict.mat | 拟合值与预测值的标准差 | ||
| Stratiplot | 古生态地层图 | ||
| Stratiplot.default | 古生态地层图 | ||
| Stratiplot.formula | 古生态地层图 | ||
| Stratiplot.matrix | 古生态地层图 | ||
| summary.analog | 总结模拟匹配结果 | ||
| summary.bootstrap.mat | 总结MAT模型的引导重采样 | ||
| summary.cma | 总结近现代类似物的提取 | ||
| summary.logitreg | 用于评估类似物/非类似物的Logistic回归模型 | ||
| summary.mat | 总结现代模拟技术模型 | ||
| summary.predict.mat | 总结MAT模型预测 | ||
| summary.roc | ROC曲线分析 | ||
| SumSST | Imbrie和Kipp有孔虫训练集 | ||
| swapdiat | 交换亚化石硅藻和pH训练集 | ||
| swappH | 交换亚化石硅藻和pH训练集 | ||
| tail.join | 合并公共列上的物种数据集（物种） | ||
| timetrack | 物种组成变化的时间轨迹 | ||
| tolerance.default | 加权平均最优值和公差范围 | ||
| tran | 通用数据转换和标准化 | ||
| tran.default | 通用数据转换和标准化 | ||
| tran.formula | 通用数据转换和标准化 | ||
| V12.122 | Imbrie和Kipp有孔虫训练集 | ||
| varExpl | 排序轴解释的方差 | ||
| varExpl.cca | 排序轴解释的方差 | ||
| varExpl.default | 排序轴解释的方差 | ||
| varExpl.prcurve | 排序轴解释的方差 | ||
| wa | 加权平均传递函数 | ||
| wa.default | 加权平均传递函数 | ||
| wa.formula | 加权平均传递函数 | ||
| waFit | 加权平均传递函数 | ||
| weightedCor | WA重建的加权相关检验 | ||
| weightedCor.default | WA重建的加权相关检验 | ||
| WinSST | Imbrie和Kipp有孔虫训练集 |