分析和绘图功能与一个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，共享分析和图形设置。 |
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Canoco 为 Windows 4.5 提供的所有统计方法都可用，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 Monte Carlo 置换测试，为即将到来的数据提供适当的置换设置来自非平凡的抽样设计。
有关新可用的方法，请参见下文。 |
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| CanoDraw 4.x 提供的所有可视化工具都可用（包括用于在排序空间中可视化数据属性的 loess、GLM 和 GAM 模型），其中许多都得到了改进。 |
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数据可以在程序本身中输入，也可以从 Excel（.XLS 或 .XLSX 格式）或 Canoco 4.x 数据文件中轻松导入。标签不再需要缩短到 8 个字符，但这些简短的表格仍然可以显示在排序图中，甚至可以从长的表格中自动生成。现在使用因子（分类预测变量）的标准编码，内部生成虚拟 (0/1) 变量。编辑器允许从虚拟变量转换为因子，如果需要，可以反过来。 |
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现在可以轻松访问主坐标分析 (PCoA) 和基于距离的 RDA (db-RDA)，并添加了新的距离度量（总共 11 种距离类型，包括 Bray-Curtis、Gower 距离或 Jaccard 系数）。同样，也支持非度量多维缩放（nMDS）。 |
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| 对于两组或三组预测变量来说，变量划分很容易获得，包括基于部分或非部分分析并使用原始或调整后的变量估计来计算解释变量的各个部分。 |
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邻域矩阵的主坐标 (PCNM) 方法可在变分划分框架内使用。目前的实现与 Legendre & Legendre (2012) 中描述的建议相匹配，采用替代方法名称 (dbMEM)。 |
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| 主响应曲线 (PRC) 的计算、测试和绘图现在是一项简单的任务。 |
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| 可以使用协同对应分析（CoCA，对称形式），包括对两种比较社区类型之间的协变进行蒙特卡罗置换测试。 |
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预测变量的逐步选择在视觉上得到了增强，现在为防止 I 类错误膨胀提供了支持（对所有预测变量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更正。 |
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可以对所有受约束的轴进行直接测试，以及将两个排序的结果与 Procrustes 分析进行比较。 |
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您可以轻松处理物种功能特征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。 |
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可视化功能通过诸如半透明填充颜色、在排序图中显示变量箭头的校准轴或绘制封闭椭圆以替代封闭多边形等功能得到增强。JPEG、TIFF 和 PDF 文件格式的其他导出类型已添加到现有格式（PNG、BMP、EMF、Adobe Illustrator）中。 |
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您工作的每一步都由上下文相关的帮助系统和 Canoco Adviser 提供支持——这是一个专家系统，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，或对结果进行适当的可视化。它甚至会建议您如何解释您在 Graph Wizard 的帮助下创建的排序图。 |
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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。 |
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