DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)：基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)及實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（第1卷第3版）

定　價(jià)：￥128.00

作　者：	唐啟義著
出版社：	科學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì) 數(shù)學(xué) 自然科學(xué)

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ISBN：	9787030385864	出版時(shí)間：	2013-10-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	429	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)（第1卷）：基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)及實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（第3版）》從應(yīng)用角度簡(jiǎn)要地闡述了現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)500多種實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析和模型模擬方法，包括混料實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)在內(nèi)的各種實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、方差分析、列聯(lián)表分析及非參數(shù)檢驗(yàn)；專業(yè)統(tǒng)計(jì)包括量表分析、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、隨機(jī)前沿面分析、顧客滿意指數(shù)模型、實(shí)驗(yàn)診斷ROC曲線、生物測(cè)定、生存分析、動(dòng)植物遺傳育種、品種區(qū)域?qū)嶒?yàn)、空間分布型、地理統(tǒng)計(jì)、數(shù)值生態(tài)學(xué)方法等；各種多元分析技術(shù)；非線性回歸模型參數(shù)估計(jì)、模型模擬技術(shù)；單目標(biāo)和多目標(biāo)線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃等運(yùn)籌學(xué)方法；以及狀態(tài)方程、數(shù)值分析、時(shí)間序列分析、模糊數(shù)學(xué)、隨機(jī)森林、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)（RBF）、支持向量機(jī)（SVM）、層次分析、小波分析、灰色理論等方法。《DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)（第1卷）：基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)及實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（第3版）》是自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)各個(gè)專業(yè)科研、教學(xué)、管理和技術(shù)推廣人員案頭必備工具書。全書分第一卷（基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)及實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)），第二卷（現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)及數(shù)據(jù)挖掘），以及第三卷（專業(yè)統(tǒng)計(jì)及其他）共3卷，并配以作者自主開發(fā)的具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的DPS統(tǒng)計(jì)軟件系統(tǒng)試用版光盤。第一卷可作為大學(xué)本科和研究生、一般科研工作者掌握常用統(tǒng)計(jì)技術(shù)的教材和實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書；第二卷可供科研人員、研究生進(jìn)行科學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析時(shí)使用；第三卷適用于各領(lǐng)域科研人員解決本專業(yè)實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)分析問題。浙江大學(xué)唐啟義教授是個(gè)理論扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)家，同時(shí)也是應(yīng)用統(tǒng)計(jì)實(shí)務(wù)的執(zhí)行者。

作者簡(jiǎn)介

　　唐啟義，1981年以來一直從事植物保護(hù)、數(shù)理生態(tài)及統(tǒng)計(jì)軟件開發(fā)工作。1987年開始從事計(jì)算機(jī)在農(nóng)業(yè)中應(yīng)用研究，并著手收集資料、算法，開發(fā)統(tǒng)計(jì)分析計(jì)算機(jī)軟件。1997年出版國內(nèi)一套通用的統(tǒng)計(jì)分析軟件“DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)”（DOS版）及配套專著（62.2萬字）。此后由科學(xué)出版社于2002年和2007年兩次出版。　多年來獲國家科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)1項(xiàng)，部科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，省科技進(jìn)步多項(xiàng)，發(fā)表論文50余篇。

圖書目錄

序一
序二
第三版前言
第二版前言
第一版前言
第一篇 DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)
第1章 DPS系統(tǒng)簡(jiǎn)介
1.1 系統(tǒng)功能簡(jiǎn)介
1.2 DPS系統(tǒng)的不同版本
1.3 系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境與安裝、使用
1.4 DPS的基本操作
1.5 DPS系統(tǒng)功能的用戶定制
1.6 文本數(shù)值轉(zhuǎn)換及字符串?dāng)?shù)值轉(zhuǎn)換
1.7 數(shù)據(jù)行列轉(zhuǎn)換及行列重排
1.8 分類變量的取值和編碼
1.9 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析及其建?；静襟E
1.10 工作表中圖形的輸出
1.11 DPS系統(tǒng)函數(shù)應(yīng)用
1.12 DPS系統(tǒng)應(yīng)用常見問題解答
參考文獻(xiàn)
第2章 DPS數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)
2.1 數(shù)據(jù)基本參數(shù)計(jì)算
2.2 常用統(tǒng)計(jì)分布及DPS統(tǒng)計(jì)函數(shù)
2.3 正態(tài)性檢驗(yàn)及參考值范圍
2.4 Trimmed及Winsorized均值
2.5 二項(xiàng)分布和Poisson分布的置信區(qū)間
2.6 混合分布參數(shù)估計(jì)
2.7 Pearson-Ⅲ型分布
2.8 異常值檢驗(yàn)
2.9 缺失值的處理
2.10 圖表處理
參考文獻(xiàn)
第二篇實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析
第3章一組樣本和兩組樣本統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
3.1 顯著性檢驗(yàn)基本原理
3.2 平均數(shù)和總體差異檢驗(yàn)
3.3 總體均值樣本量估計(jì)
3.4 樣本率和總體率的比較
3.5 Poisson分布的均數(shù)和總體比較
3.6 兩組樣本均值差異t檢驗(yàn)
3.7 小樣本均值差異Fisher非參數(shù)檢驗(yàn)
3.8 Bonferroni檢驗(yàn)
3.9 兩組樣本率差別檢驗(yàn)
3.10 兩總體檢驗(yàn)樣本含量及功效估計(jì)
3.11 概率模型擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
參考文獻(xiàn)
第4章方差分析
4.1 方差分析基本原理和步驟
4.2 單因素完全隨機(jī)設(shè)計(jì)
4.3 單因素隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)
4.4 系統(tǒng)分組（巢式）設(shè)計(jì)
4.5 二因素（組內(nèi)無重復(fù)）完全隨機(jī)設(shè)計(jì)
4.6 二因素完全隨機(jī)設(shè)計(jì)
4.7 二因素隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)
4.8 平衡不完全區(qū)組設(shè)計(jì)試驗(yàn)
4.9 多因素試驗(yàn)設(shè)計(jì)
4.10 裂區(qū)試驗(yàn)設(shè)計(jì)
4.11 重復(fù)測(cè)量資料方差分析
4.12 拉丁方設(shè)計(jì)
4.13 隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)的協(xié)方差分析
參考文獻(xiàn)
第5章一般線性模型
5.1 線性模型基本原理
5.2 GLM模型用戶操作界面
5.3 GLM模型輸出結(jié)果分析
5.4 一般方差分析的GLM模型
5.5 混合效應(yīng)模型方差分析
5.6 系統(tǒng)分組（或嵌套）設(shè)計(jì)
5.7 裂區(qū)試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析
5.8 協(xié)方差分析
5.9 數(shù)量化方法
參考文獻(xiàn)
第6章相關(guān)與回歸分析
6.1 回歸和相關(guān)概念
6.2 兩變量的相關(guān)分析
6.3 直線回歸
6.4 曲線回歸（Ⅰ：直線化方法）
6.5 曲線回歸（Ⅱ：非線性最小二乘法）
6.6 局部加權(quán)散點(diǎn)光滑（LOWESS）估計(jì)
參考文獻(xiàn)
第7章分類數(shù)據(jù)列聯(lián)表分析
7.1 列聯(lián)表分析及卡方檢驗(yàn)概述
7.2 列聯(lián)表的生成與分析
7.3 四格表分析
7.4 多層22表Mental-Haenszel檢驗(yàn)
7.5 RC列聯(lián)表卡方檢驗(yàn)
7.6 單向有序RC表統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
7.7 雙向有序且屬性不同的RC表統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
7.8 McNemar檢驗(yàn)及Kappa檢驗(yàn)
7.9 2C表和多層2C表
7.10 配對(duì)病例——對(duì)照列聯(lián)表分析
7.11 重復(fù)測(cè)定資料似然比卡方檢驗(yàn)
7.12 Poisson分布抽樣情況下多樣本檢驗(yàn)
參考文獻(xiàn)
第8章分類數(shù)據(jù)模型分析
8.1 Logistic回歸
8.2 條件Logistic回歸
8.3 多分類無序反應(yīng)變量Logistic回歸
8.4 多分類有序反應(yīng)變量Logistic回歸
8.5 Poisson回歸
8.6 對(duì)數(shù)線性模型
8.7 其他分類數(shù)據(jù)建模方法
參考文獻(xiàn)
第9章非參數(shù)檢驗(yàn)
9.1 兩樣本配對(duì)符號(hào)檢驗(yàn)
9.2 兩樣本配對(duì)Wilcoxon符號(hào)-秩檢驗(yàn)
9.3 兩樣本W(wǎng)ilcoxon檢驗(yàn)
9.4 KruskalWallis檢驗(yàn)
9.5 中位數(shù)檢驗(yàn)
9.6 Jonckheere-Terpstra檢驗(yàn)
9.7 Friedman檢驗(yàn)
9.8 Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)
9.9 Cochran檢驗(yàn)
9.10 非參數(shù)回歸分析
參考文獻(xiàn)
第10章圓形分布資料統(tǒng)計(jì)分析
10.1 平均角及其假設(shè)檢驗(yàn)
10.2 兩個(gè)或多個(gè)樣本平均角的比較
10.3 多個(gè)樣本平均角的比較
10.4 圓-圓相關(guān)
10.5 圓-線相關(guān)
參考文獻(xiàn)
第11章多因素優(yōu)化設(shè)計(jì)與分析
11.1 正交試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析
11.2 二次正交回歸組合（中心復(fù)合）設(shè)計(jì)
11.3 Box-Behnken設(shè)計(jì)
11.4 均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)
11.5 二次飽和D-最優(yōu)設(shè)計(jì)
11.6 多因素設(shè)計(jì)優(yōu)化分析
11.7 含有區(qū)組設(shè)計(jì)的多因素優(yōu)化分析
11.8 “3414”測(cè)土配方施肥實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析
參考文獻(xiàn)
第12章混料試驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析
12.1 單純形格子設(shè)計(jì)
12.2 單純形重心設(shè)計(jì)
12.3 有下界約束條件限制的混料試驗(yàn)設(shè)計(jì)
12.4 單純形格子設(shè)計(jì)和單純形重心設(shè)計(jì)操作示例
12.5 基于均勻設(shè)計(jì)表的混料試驗(yàn)設(shè)計(jì)
12.6 有上下限條件約束的混料試驗(yàn)設(shè)計(jì)
12.7 具附加線性約束的混料試驗(yàn)設(shè)計(jì)
12.8 混料試驗(yàn)分析的數(shù)學(xué)模型
12.9 混料試驗(yàn)數(shù)據(jù)的回歸分析
12.10 偏最小二乘回歸分析
參考文獻(xiàn)
第13章抽樣技術(shù)
13.1 簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣
13.2 分層隨機(jī)抽樣
13.3 整群抽樣
13.4 系統(tǒng)抽樣
13.5 序貫抽樣
13.6 敏感性問題抽樣
參考文獻(xiàn)