DPS数据处理系统

序一

序二

第三版前言

第二版前言

第一版前言

第一篇 DPS数据处理系统

第1章 DPS系统简介

1.1 系统功能简介

1.2 DPS系统的不同版本

1.3 系统运行环境与安装、使用

1.4 DPS的基本操作

1.5 DPS系统功能的用户定制

1.6 文本数值转换及字符串数值转换

1.7 数据行列转换及行列重排

1.8 分类变量的取值和编码

1.9 数据统计分析及其建模基本步骤

1.10 工作表中图形的输出

1.11 DPS系统函数应用

1.12 DPS系统应用常见问题解答

参考文献

第2章 DPS数据处理基础

2.1 数据基本参数计算

2.2 常用统计分布及DPS统计函数

2.3 正态性检验及参考值范围

2.4 Trimmed及Winsorized均值

2.5 二项分布和Poisson分布的置信区间

2.6 混合分布参数估计

2.7 Pearson-Ⅲ型分布

2.8 异常值检验

2.9 缺失值的处理

2.10 图表处理

参考文献

第二篇 实验统计分析

第3章 一组样本和两组样本统计检验

3.1 显著性检验基本原理

3.2 平均数和总体差异检验

3.3 总体均值样本量估计

3.4 样本率和总体率的比较

3.5 Poisson分布的均数和总体比较

3.6 两组样本均值差异t检验

3.7 小样本均值差异Fisher非参数检验

3.8 Bonferroni检验

3.9 两组样本率差别检验

3.10 两总体检验样本含量及功效估计

3.11 概率模型拟合优度检验

参考文献

第4章 方差分析

4.1 方差分析基本原理和步骤

4.2 单因素完全随机设计

4.3 单因素随机区组设计

4.4 系统分组（巢式）设计

4.5 二因素（组内无重复）完全随机设计

4.6 二因素完全随机设计

4.7 二因素随机区组设计

4.8 平衡不完全区组设计试验

4.9 多因素试验设计

4.10 裂区试验设计

4.11 重复测量资料方差分析

4.12 拉丁方设计

4.13 随机区组试验的协方差分析

参考文献

第5章 一般线性模型

5.1 线性模型基本原理

5.2 GLM模型用户操作界面

5.3 GLM模型输出结果分析

5.4 一般方差分析的GLM模型

5.5 混合效应模型方差分析

5.6 系统分组（或嵌套）设计

5.7 裂区试验统计分析

5.8 协方差分析

5.9 数量化方法

参考文献

第6章 相关与回归分析

6.1 回归和相关概念

6.2 两变量的相关分析

6.3 直线回归

6.4 曲线回归（Ⅰ：直线化方法）

6.5 曲线回归（Ⅱ：非线性最小二乘法）

6.6 局部加权散点光滑（LOWESS）估计

参考文献

第7章 分类数据列联表分析

7.1 列联表分析及卡方检验概述

7.2 列联表的生成与分析

7.3 四格表分析

7.4 多层22表Mental-Haenszel检验

7.5 RC列联表卡方检验

7.6 单向有序RC表统计检验

7.7 双向有序且属性不同的RC表统计检验

7.8 McNemar检验及Kappa检验

7.9 2C表和多层2C表

7.10 配对病例——对照列联表分析

7.11 重复测定资料似然比卡方检验

7.12 Poisson分布抽样情况下多样本检验

参考文献

第8章 分类数据模型分析

8.1 Logistic回归

8.2 条件Logistic回归

8.3 多分类无序反应变量Logistic回归

8.4 多分类有序反应变量Logistic回归

8.5 Poisson回归

8.6 对数线性模型

8.7 其他分类数据建模方法

参考文献

第9章 非参数检验

9.1 两样本配对符号检验

9.2 两样本配对Wilcoxon符号-秩检验

9.3 两样本Wilcoxon检验

9.4 KruskalWallis检验

9.5 中位数检验

9.6 Jonckheere-Terpstra检验

9.7 Friedman检验

9.8 Kendall协同系数检验

9.9 Cochran检验

9.10 非参数回归分析

参考文献

第10章 圆形分布资料统计分析

10.1 平均角及其假设检验

10.2 两个或多个样本平均角的比较

10.3 多个样本平均角的比较

10.4 圆-圆相关

10.5 圆-线相关

参考文献

第11章 多因素优化设计与分析

11.1 正交试验统计分析

11.2 二次正交回归组合（中心复合）设计

11.3 Box-Behnken设计

11.4 均匀试验设计

11.5 二次饱和D-最优设计

11.6 多因素设计优化分析

11.7 含有区组设计的多因素优化分析

11.8 “3414”测土配方施肥实验统计分析

参考文献

第12章 混料试验设计与分析

12.1 单纯形格子设计

12.2 单纯形重心设计

12.3 有下界约束条件限制的混料试验设计

12.4 单纯形格子设计和单纯形重心设计操作示例

12.5 基于均匀设计表的混料试验设计

12.6 有上下限条件约束的混料试验设计

12.7 具附加线性约束的混料试验设计

12.8 混料试验分析的数学模型

12.9 混料试验数据的回归分析

12.10 偏最小二乘回归分析

参考文献

第13章 抽样技术

13.1 简单随机抽样

13.2 分层随机抽样

13.3 整群抽样

13.4 系统抽样

13.5 序贯抽样

13.6 敏感性问题抽样

参考文献

《DPS数据处理系统·第1卷：基础统计及实验设计（第3版）》从应用角度简要地阐述了现代统计学500多种实验数据统计分析和模型模拟方法，包括混料实验设计在内的各种实验设计、方差分析、列联表分析及非参数检验；专业统计包括量表分析、数据包络分析、随机前沿面分析、顾客满意指数模型、实验诊断ROC曲线、生物测定、生存分析、动植物遗传育种、品种区域实验、空间分布型、地理统计、数值生态学方法等；各种多元分析技术；非线性回归模型参数估计、模型模拟技术；单目标和多目标线性规划、非线性规划等运筹学方法；以及状态方程、数值分析、时间序列分析、模糊数学、随机森林、BP神经网络、径向基函数（RBF）、支持向量机（SVM）、层次分析、小波分析、灰色理论等方法。
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《DPS数据处理系统·第1卷：基础统计及实验设计（第3版）》是作者唐启义教授基于自主开发的DPS统计软件而撰写的，以实用为目的的统计工具书。在取材上尽可能全面，并注意反映国内外在实验设计和统计分析方面的全新研究进展。书中介绍的400多种统计分析方法，可以满足各个领域的统计分析需要，且都能在作者设计制作的DPS计算机数据处理系统中随意调用，自如操作。本着服务于读者、服务于用户的很高宗旨，作者对入选的400多种统计分析方法分门别类，每一类（种）统计分析技术按照方法或原理简介与操作示例两个基本部分编写，全书共分8篇41章。