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DPS数据处理系统——第一卷 基础统计及实验设计（第4版）


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DPS数据处理系统——第一卷 基础统计及实验设计（第4版）
  • 书号：9787030505354
    作者：唐启义
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：B5
  • 页数：
    字数：
    语种：zh-Hans
  • 出版社：
    出版时间：
  • 所属分类：概率论/数理统计
  • 定价： ￥128.00元
    售价： ￥101.12元
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本书从应用角度简要地阐述了试验设计、现代统计、数据挖掘，以及各专业领域试验统计等600多种统计分析和模型模拟方法。这一版新增加的主要内容有广义线性模型、面板数据分析、单位根检验等。DPS数据处理系统软件试用版可从网站*的下载中心下载、试用。
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    序一
    序二
    第四版前言
    第三版前言
    第二版前言
    第一版前言
    第一篇DPS⑧⑥数据处理系统
    第1章DPS系统简介3
    1.1系统功能简介3
    1.2DPS系统的不同版本5
    1.3系统运行环境与安装、使用6
    1.4DPS的基本操作11
    1.5DPS系统功能的用户定制14
    1.6文本数值转换及字符串数值转换15
    1.7数据行列转换及行列重排15
    1.8分类变量的取值和编码16
    1.9数据统计分析及其建模基本步骤18
    1.10工作表中图形的输出19
    1.11DPS系统函数应用20
    1.12DPS系统应用常见问题解答23
    参考文献25
    第2章DPS数据处理基础26
    2.1数据基本参数计算及数据转换26
    2.2常用统计分布及DPS统计函数32
    2.3连续变量统计及分布的适合度检验36
    2.4离散变量统计及分布的适合度检验43
    2.5Trimmed及Winsorized均值48
    2.6置信区间及参考值范围计算49
    2.7混合分布参数估计54
    2.8Pearson-Ⅲ型分布59
    2.9异常值检验62
    2.10缺失值的处理65
    2.11图表处理66
    参考文献71
    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75
    3.1显著性检验基本原理75
    3.2平均数和总体差异检验77
    3.3总体均值样本量估计79
    3.4样本率和总体率的比较80
    3.5Poisson分布的均数和总体比较82
    3.6两组样本均值差异t检验83
    3.7小样本均值差异Fisher非参数检验87
    3.8Bonferroni检验88
    3.9两组样本率差别检验90
    3.10两总体检验样本含量及功效估计94
    3.11概率模型拟合优度检验97
    参考文献99
    第4章方差分析101
    4.1方差分析基本原理和步骤101
    4.2单因素完全随机设计方差分析108
    4.3单因素随机区组设计方差分析117
    4.4系统分组（巢式）设计119
    4.5二因素（组内无重复）完全随机设计122
    4.6二因素完全随机设计124
    4.7二因素随机区纽设计127
    4.8平衡不完全区组设计试验130
    4.9多因素试验设计134
    4.10裂区试验设计137
    4.11重复测量资料方差分析147
    4.12拉丁方设计155
    4.13随机区组试验的协方差分析156
    参考文献162
    第5章一般线性模型164
    5.1线性模型基本原理165
    5.2GLM模型用户操作界面170
    5.3GLM模型输出结果分析175
    5.4般方差分析的GLM模型178
    5.5混合效应模型方差分析180
    5.6系统分组（或嵌套）设计183
    5.7裂区试验统计分析185
    5.8协方差分析187
    5.9数量化方法I189
    参考文献193
    第6章相关与回归分析194
    6.1回归和相关概念194
    6.2两变量的相关分析195
    6.3直线回归198
    6.4曲线回归（I：直线化方法）207
    6.5曲线回归（II:非线性最小二乘法）214
    6.6Deming回归224
    6.7局部加权散点光滑(I_OWESS)估计228
    6.8重复观测（试验）回归分析230
    参考文献237
    第7章分类数据列联表分析239
    7.1列联表分析及卡方检验概述239
    7.2列联表的生成与分析241
    7.3四格表分析244
    7.4多层2×2表Mental-Haenszel检验249
    7.5R×C到联表卡方检验251
    7.6单向有序R×C表统计检验253
    7.7双向有序且属性不同的R×C表统计检验256
    7.8McNemar检验及Kappa检验261
    7.92×C表和多层2×C表264
    7.10配对病例——对照列联表分析268
    7.11重复测定资料似然比卡方检验272
    7.12Poisson分布抽样情况下多样本检验274
    参考文献276
    第8章分类数据模型分析277
    8.1广义线性模型建模分析基本原理278
    8.2基于广义线性模型的回归分析用户界面281
    8.3两分类数据的回归模型284
    8.4多分类无序反应变量Logistic回归293
    8.5多分类有序Logistic/Probit回归模型296
    8.6Poisson回归模型300
    8.7负二项分布回归模型313
    8.8条件Logistic回归315
    8.9对数线性模型318
    8.10其他分类数据建模方法330
    参考文献339
    第9章非参数检验340
    9.1两样本配对符号检验341
    9.2两样本配对Wilcoxon符号-秩检验342
    9.3两样本Wilcoxon检验343
    9.4Kruskal Wallis检验345
    9.5中位数检验348
    9.6Jonckheere-Terpstra检验.349
    9.7Friedman检验350
    9.8Kendall协同系数检验353
    9.9Cochran检验354
    9.10非参数回归分析355
    参考文献361
    第10章圆形分布资料统计分析362
    10.1平均角及其假设检验362
    10.2两个或多个样本平均角的比较366
    10.3多个样本平均角的比较369
    10.4圆一圆相关370
    10.5圆一线相关372
    参考文献373
    第11章多因素优化设计与分析374
    11.1正交试验统计分析374
    11.2二次正交回归组合（中心复合）设计384
    11.3Box-Behnken设计386
    11.4均匀试验设计388
    11.5二次饱和D-最优设计394
    11.6多因素设计优化分析395
    11.7含有区组设计的多因素优化分析406
    11.8“3414”测土配方施肥实验统计分析411
    参考文献415
    第12章混料试验设计与分析417
    12.1单纯形格子设计417
    12.2单纯形重心设计419
    12.3有下界约束条件限制的混料试验设计419
    12.4单纯形格子设计和单纯形重心设计操作示例421
    12.5具上下限约束的极端顶点设计421
    12.6基于均匀设计表的混料试验设计428
    12.7有上下限条件约束的混料试验设计430
    12.8具附加线性约束的混料试验设计435
    12.9混料试验分析的数学模型437
    12.10混料试验数据的回归分析448
    12.11偏最小二乘回归分析452
    参考文献456
    第13章抽样技术457
    13.1简单随机抽样457
    13.2分层随机抽样462
    13.3整群抽样472
    13.4系统抽样479
    13.5序贯抽样485
    13.6敏感性问题抽样489
    参考文献500
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