accuracy | 累积曲线的标度均方误差。 | ||
alpha | α多样性(分类单元、系统发育或功能多样性-TD、PD、FD)。 | ||
alpha.accum | α多样性累积曲线(观察和估计)。 | ||
alpha.estimate | α多样性估计。 | ||
arrabida | Arrabida(葡萄牙)蜘蛛样本数据 | ||
beta | β多样性(分类单元、系统发育或功能多样性-TD、PD、FD)。 | ||
beta.accum | β多样性累积曲线。 | ||
beta.evenness | β多样性均匀度(分类单元、系统发育或功能多样性-TD、PD、FD)。 | ||
beta.multi | 多个群落的β多样性。 | ||
contribution | 物种或个体对系统发育/功能多样性的贡献。 | ||
cwd | 社区加权分散。 | ||
cwe | 群落加权均匀度。 | ||
cwm | 社区加权平均数。 | ||
dispersion | 物种或个体的系统发育/功能分散。 | ||
evenness | 物种或个体的分类学/系统发育/功能均一性。 | ||
evenness.contribution | 每个物种或个体对总分类/系统发育/功能均匀性的贡献。 | ||
functree | 338种蜘蛛的功能树 | ||
gdm | 海岛生物地理学的一般动力学模型。 | ||
geres | 格拉斯蜘蛛的样本数据(葡萄牙) | ||
guadiana | 瓜迪亚纳(葡萄牙)蜘蛛样本数据 | ||
hull.alpha | 使用凸包的Alpha多样性。 | ||
hull.beta | 使用凸包的Beta多样性划分。 | ||
hull.contribution | 每个观察(个体或物种)对代表给定物种或群落的凸包的贡献。 | ||
iaor | 种间丰度占用关系(IAOR)。 | ||
kernel.alpha | 使用核密度超体积的α多样性。 | ||
kernel.beta | 使用内核密度超卷的Beta多样性分区。 | ||
kernel.beta.evenness | 使用n维超体积的功能β多样性均匀性。 | ||
kernel.contribution | 每个观察(物种或个体)对代表给定物种或群落的n维超体积的贡献。 | ||
kernel.dispersion | 表示给定群落的n维超体积的函数离散度。 | ||
kernel.evenness | 表示给定群落的n维超体积的函数均匀性。 | ||
kernel.evenness.contribution | 每次观测对代表给定物种或群落的n维超体积均匀性的贡献。 | ||
kernel.originality | 在代表给定物种或群落的n维超体积中观察(物种或个体)的功能原创性。 | ||
kernel.similarity | n维超体积间的成对相似性。 | ||
linnean | 创建林奈树。 | ||
optim.alpha | α分集采样协议的优化。 | ||
optim.alpha.stats | 阿尔法抽样的效率统计。 | ||
optim.beta | 贝塔分集采样协议的优化。 | ||
optim.beta.stats | beta抽样的效率统计。 | ||
optim.spatial | 空间采样优化。 | ||
originality | 物种或个体的系统发育/功能原创性。 | ||
phylotree | 338种蜘蛛的分类树(系统发育的替代物) | ||
raster.alpha | α多样性地图(分类单元、系统发育或功能多样性-TD、PD、FD)。 | ||
raster.beta | β多样性地图(分类单元、系统发育或功能多样性-TD、PD、FD)。 | ||
raster.dispersion | 物种或个体的系统发育/功能分散图。 | ||
raster.evenness | 物种或个体的系统发育/功能均匀性图。 | ||
sad | 物种丰度分布(SAD)。 | ||
sar | 物种-面积关系(SAR)。 | ||
sim.plot | 模拟物种空间分布图。 | ||
sim.sad | 物种丰度分布模拟。 | ||
sim.sample | 人工群落取样模拟。 | ||
sim.spatial | 物种空间分布的模拟。 | ||
sim.tree | 系统发生树或功能树的模拟。 | ||
slope | 累积曲线斜率。 | ||
uniqueness | 物种的系统发育/功能独特性。 |