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DPS数据处理系统.第一卷,基础统计及实验设计（第6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6版）
  • 书号：9787030850171
    作者：唐启义
  • 外文书名：
  • 装帧：圆脊精装
    开本：B5
  • 页数：645
    字数：852000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2026-06-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥268.00元
    售价： ￥211.72元
  • 图书介质:
    纸质书

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本书从应用角度简要地阐述了实验设计、现代统计、数据挖掘以及各专业领域试验统计等600多种统计分析技术。这一版新增加的主要内容有基于最大熵最小残差综合评价数学模型、测量系统分析、统计质量控制等，并扩展了广义线性模型、Meta分析等内容。DPS数据处理系统软件试用版可从网站www.dpsw.cn的下载中心下载、试用。
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    序一
    序二
    第6版前言
    第5版前言
    第4版前言
    第3版前言
    第2版前言
    第1版前言
    第一篇 DPS？？数据处理系统
    第1章 DPS系统简介 3
    1.1 系统功能简介 3
    1.2 DPS系统的不同版本 6
    1.3 系统运行环境与安装、使用 6
    1.4 国产操作系统下DPS数据处理系统安装与使用 8
    1.5 DPS数据处理系统用户工作界面 9
    1.6 DPS数据文件 12
    1.7 DPS的基本操作 13
    1.8 DPS系统功能的用户定制 15
    1.9 文本数值转换及字符串数值转换 17
    1.10 数据行列转换及行列重排 17
    1.11 分类变量的取值和编码 18
    1.12 常用数据转换及多项式生成 19
    1.13 数据统计分析及其建模基本步骤 21
    1.14 工作表中图形的输出 23
    1.15 DPS系统函数应用 23
    1.16 DPS系统应用常见问题解答 27
    参考文献 29
    第2章 数据统计基础概念 30
    2.1 数据基本参数计算及数据转换 30
    2.2 常用统计分布及DPS统计函数 36
    2.3 连续变量统计及分布的适合度检验 40
    2.4 离散变量统计及分布的适合度检验 47
    2.5 均值及方差的稳健估计 52
    2.6 置信区间及参考值范围计算 55
    2.7 混合分布参数估计 59
    2.8 Pearson-Ⅲ型分布 64
    2.9 异常值检验 67
    2.10 缺失值的处理 70
    2.11 图表处理 71
    参考文献 76
    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 81
    3.1 显著性检验基本原理 81
    3.2 平均数和总体差异检验 83
    3.3 总体均值样本量估计 85
    3.4 样本率和总体率的比较 86
    3.5 Poisson分布的均数和总体比较 88
    3.6 两组样本均值差异t检验 89
    3.7 小样本均值差异Fisher非参数检验 93
    3.8 Bonferroni检验 94
    3.9 两组样本率差别检验 96
    3.10 两总体检验样本含量及功效估计 100
    3.11 概率模型拟合优度检验 103
    参考文献 105
    第4章 方差分析 107
    4.1 方差分析基本原理和步骤 107
    4.2 单因素完全随机设计方差分析 115
    4.3 单因素随机区组设计方差分析 124
    4.4 系统分组(巢式)设计 127
    4.5 二因素(组内无重复)完全随机设计 129
    4.6 二因素完全随机设计 131
    4.7 二因素随机区组设计 134
    4.8 平衡不完全区组设计试验 138
    4.9 多因素试验设计 144
    4.10 裂区试验设计 149
    4.11 重复测量资料方差分析 159
    4.12 拉丁方设计 167
    4.13 随机区组试验的协方差分析 168
    参考文献 173
    第5章 一般线性模型 176
    5.1 线性模型基本原理 177
    5.2 GLM模型用户操作界面 182
    5.3 GLM模型输出结果分析 187
    5.4 一般方差分析的GLM模型 190
    5.5 混合效应模型方差分析 192
    5.6 系统分组(或嵌套)设计 195
    5.7 裂区试验统计分析 197
    5.8 协方差分析 199
    5.9 数量化方法 201
    参考文献 205
    第6章 相关与回归分析 206
    6.1 回归和相关概念 206
    6.2 两变量的相关分析 207
    6.3 直线回归 210
    6.4 曲线回归(Ⅰ：直线化方法) 219
    6.5 曲线回归(Ⅱ：非线性最小二乘法) 227
    6.6 Deming回归 237
    6.7 局部加权散点光滑(LOWESS)估计 241
    6.8 重复观测(试验)回归分析 243
    6.9 两随机变量的回归分析 250
    6.10 Joinpoint回归(折线回归)分析 256
    参考文献 263
    第7章 分类数据列联表分析 265
    7.1 列联表分析及卡方检验概述 265
    7.2 列联表的生成与分析 267
    7.3 四格表分析 270
    7.4 多层2×2表Mantel-Haenszel检验 275
    7.5 R×C列联表卡方检验 277
    7.6 单向有序R×C表统计检验 279
    7.7 双向有序且属性不同的R×C 表统计检验 282
    7.8 McNemar检验及Kappa检验 287
    7.9 2×C表和多层2×C表 290
    7.10 配对病例———对照列联表分析 294
    7.11 重复测定资料似然比卡方检验 298
    7.12 Poisson分布抽样情况下多样本检验 300
    7.13 列联表行列指标关联的度量 302
    7.14 多层列联表CMH检验 312
    参考文献 321
    第8章 分类数据模型分析 323
    8.1 分类/计数数据回归模型建模 323
    8.2 分类数据回归模型分析用户界面 326
    8.3 两分类数据的回归模型 329
    8.4 多分类无序反应变量Logistic回归 338
    8.5 多分类有序Logistic/Probit回归模型 341
    8.6 Poisson回归模型 345
    8.7 负二项分布回归模型 358
    8.8 条件Logistic回归 360
    8.9 对数线性模型 363
    8.10 其他分类数据建模方法 375
    参考文献 384
    第9章 非参数检验 385
    9.1 两样本配对符号检验 386
    9.2 两样本配对Wilcoxon符号-秩检验 387
    9.3 两样本Wilcoxon检验 388
    9.4 Kruskal-Wallis检验 390
    9.5 中位数检验 393
    9.6 Jonckheere-Terpstra检验 394
    9.7 Friedman检验 395
    9.8 Kendall协同系数检验 398
    9.9 Kendall趋势检验 399
    9.10 Cochran检验 407
    9.11 非参数回归分析 408
    参考文献 413
    第10章 广义线性模型 415
    10.1 广义线性模型建模分析基本原理 416
    10.2 广义线性模型中的统计检验 423
    10.3 广义线性模型拟合程度评价 425
    10.4 广义线性模型中的残差诊断 428
    10.5 应用广义线性模型统计建模的一般原则 431
    10.6 广义线性模型的建模操作 434
    10.7 连续变量的广义线性模型 444
    10.8 二项分布模型 460
    10.9 多项分布的广义线性模型 477
    10.10 Poisson模型 489
    10.11 负二项分布模型 502
    10.12 Tweedie分布模型 509
    参考文献 514
    第11章 多因子优化设计与分析 516
    11.1 正交试验统计分析 516
    11.2 二次正交回归组合(中心复合)设计 526
    11.3 Box-Behnken设计 529
    11.4 均匀试验设计 530
    11.5 二次饱和D-最优设计 537
    11.6 多因子设计优化分析 538
    11.7 含有区组设计的多因子优化分析 549
    11.8 “3414”测土配方施肥实验统计分析 554
    参考文献 559
    第12章 混料试验设计与分析 560
    12.1 单纯形格子设计 560
    12.2 单纯形重心设计 562
    12.3 有下界约束条件限制的混料试验设计 562
    12.4 单纯形格子设计和单纯形重心设计操作示例 564
    12.5 具上下限约束的极端顶点设计 564
    12.6 基于均匀设计表的混料试验设计 571
    12.7 有上下限条件约束的混料试验设计 573
    12.8 具附加线性约束的混料试验设计 578
    12.9 混料试验分析的数学模型 580
    12.10 混料试验数据的回归分析 591
    12.11 偏最小二乘回归分析 595
    参考文献 599
    第13章 抽样技术 600
    13.1 简单随机抽样 600
    13.2 分层随机抽样 605
    13.3 整群抽样 615
    13.4 系统抽样 622
    13.5 序贯抽样 628
    13.6 敏感性问题抽样 633
    参考文献 644
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