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DPS数据处理系统——实验设计统计分析及数据挖掘（第二版）


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DPS数据处理系统——实验设计统计分析及数据挖掘（第二版）
  • 书号：9787030264435
    作者：唐启义
  • 外文书名：DPS Data Processing System——Experimental Design, Statistical Analysis and Data Mining
  • 装帧：精装
    开本：16开
  • 页数：1168
    字数：1650000
    语种：中文
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2010-02
  • 所属分类：O21 概率论与数理统计
  • 定价： ￥148.00元
    售价： ￥116.92元
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　　本书从应用角度简要地阐述了现代统计学400多种实验数据统计分析和模型模拟方法，如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、试验诊断ROC曲线、生物测定、生存分析、动植物遗传育种、品种区域试验、空间分布型、地理统计、数值生态学方法等；各种回归分析、聚类分析、主成分分析、判别分析、典型相关分析、对应分析等多元分析技术；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、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。全书共8篇44章，并配以作者自主开发的具有自主知识产权的DPS统计软件系统光盘1张。
　　本书可供从事农林牧渔、医药卫生、气象、水文地质、工程计算、市场调研、经济等领域的广大科研、教学、管理和技术推广人员使用，也可作为有关专业大学生和研究生学习统计课程的参考书及实践工具书。
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目录

  • 序一
    序二
    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 文本数值转换及字符串数值转换
    1.6 数据行列转换及行列重排
    1.7 分类变量的取值和编码
    1.8 数据统计分析及其建模基本步骤
    1.9 DPS系统函数应用
    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 图表处理
    参考文献
    第二篇 试验统计分析
    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 随机区组实验的协方差分析
    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I
    参考文献
    第6章 分类数据列联表分析
    6.1 列联表分析及卡方检验概述
    6.2 列联表的生成与分析
    6.3 四格表分析
    6.4 多层2×2表Mental-Haenszel检验
    6.5 R×C列联表卡方检验
    6.6 单向有序R×C表统计检验
    6.7 双向有序且属性不同的R×C表统计检验
    6.8 McNemar检验及Kappa检验
    6.9 2×C表和多层2×C表
    6.10 配对病例——对照列联表分析
    6.11 重复测定资料似然比卡方检验
    参考文献
    第7章 分类数据模型分析
    7.1 Logistic回归
    7.2 条件Logistic回归
    7.3 多分类无序反应变量Logistic回归
    7.4 多分类有序反应变量Logistic回归
    7.5 Poisson回归
    7.6 对数线性模型
    参考文献
    第8章 非参数检验
    8.1 两样本配对符号检验
    8.2 两样本配对Wilcoxon符号-秩检验
    8.3 两样本Wilcoxon检验
    8.4 Kruskal Wallis检验
    8.5 中位数检验
    8.6 Jonckheere-Terpstra检验
    8.7 Friedman检验
    8.8 Kendall协同系数检验
    8.9 Cochran检验
    8.10 非参数回归分析
    参考文献
    第9章 圆形分布资料统计分析
    9.1 平均角及其假设检验
    9.2 两个或多个样本平均角的比较
    9.3 多个样本平均角的比较
    9.4 圆-圆相关
    9.5 圆-线相关
    参考文献
    第10章 多因素优化设计与分析
    10.1 正交试验统计分析
    10.2 二次正交回归组合(中心复合)设计
    10.3 Box-Behnken设计
    10.4 均匀试验设计
    10.5 二次饱和D-最优设计
    10.6 二次正交旋转及二次通用组合实验统计分析
    10.7 二次多项式回归模型
    10.8 “3414”测土配方施肥实验统计分析
    参考文献
    第11章 混料试验设计与分析
    11.1 单纯形格子设计
    11.2 单纯形重心设计
    11.3 有下界约束条件限制的混料试验设计
    11.4 单纯形格子设计和单纯形重心设计操作示例
    11.5 基于均匀设计表的混料试验设计
    11.6 有上下限条件约束的混料试验设计
    11.7 具附加线性约束的混料试验设计
    11.8 混料试验分析的数学模型
    11.9 混料试验数据的回归分析
    11.10 偏最小二乘回归分析
    参考文献
    第三篇 专业试验统计
    第12章 数据包络分析和随机前沿面分析
    12.1 生产效率分析基本原理
    12.2 数据包络分析CCR模型
    12.3 数据包络分析扩展模型
    12.4 考虑价格因素时的DEA模型
    12.5 面板数据的Malmquist指数
    12.6 随机前沿面模型
    12.7 面板数据随机前沿面模型
    参考文献
    第13章 量表分析和顾客满意指数模型
    13.1 项目分析
    13.2 量表可信度分析
    13.3 顾客满意指数模型
    13.4 结合分析
    参考文献
    第14章 生物测定
    14.1 定性数据概率分析
    14.2 定量数据概率分析
    14.3 时间-剂量-死亡率模型分析
    参考文献
    第15章 诊断试验评价
    15.1 诊断试验常用指标
    15.2 有序分类资料ROC曲线
    15.3 定量数据ROC曲线分析
    15.4 汇总多个样本的SROC曲线分析
    参考文献
    第16章 序贯试验分析
    16.1 开放型序贯试验
    16.2 闭锁型序贯试验
    16.3 成组序贯试验
    参考文献
    第17章 抽样技术
    17.1 简单随机抽样
    17.2 分层随机抽样
    17.3 整群抽样
    17.4 系统抽样
    17.5 序贯抽样
    17.6 标记-重捕获方法
    17.7 敏感性问题抽样
    参考文献
    第18章 生存分析
    18.1 生存率估计
    18.2 两样本生存率Log-rank检验
    18.3 寿命表的编制与分析
    18.4 比例风险模型——COX回归
    18.5 指数模型
    18.6 Weibull模型
    参考文献
    第19章 数学生态学方法
    19.1 种群空间分布型聚集度指标测定
    19.2 种群空间分布型-频次分布检验
    19.3 负二项分布公共k值估计
    19.4 二元变量距离系数
    19.5 距离系数计算
    19.6 极点排序
    19.7 物种丰富度估计
    19.8 对数序列参数估计
    19.9 对数正态分布模型参数估计
    19.10 群落多样性指数
    19.11 生态位宽度指数
    19.12 生态位重叠指数
    参考文献
    第20章 地理统计
    20.1 空间自相关分析
    20.2 空间联系统计分析
    20.3 局部空间相关分析
    20.4 实验半变异函数
    20.5 协方差函数及相关系数
    20.6 变异函数理论模型的最优拟合
    20.7 交叉验证
    20.8 克立格插值
    参考文献
    第21章 品种比较试验
    21.1 一年多点试验稳定性分析
    21.2 一年多点区域试验的统计分析
    21.3 多年多点品种区域试验的统计分析
    21.4 品种区域试验AMMI模型分析
    21.5 SHMM模型
    21.6 增广随机区组设计试验
    参考文献
    第22章 遗传统计(参数估计)
    22.1 世代平均数分析方法
    22.2 遗传力
    22.3 重复力(率)
    22.4 遗传相关
    22.5 选择指数
    22.6 最佳线性无偏预测(BLUP)
    参考文献
    第23章 遗传统计(遗传交配设计)
    23.1 NC I设计(两因素巢式设计)
    23.2 NC II设计(不完全双列杂交设计)
    23.3 NC III(回交系统)设计
    23.4 完全双列杂交Griffing配合力分析
    23.5 Griffing分析：亲本+正反交F1组合
    23.6 Griffing分析：亲本+正交F1组合
    23.7 Griffing分析：无亲本，仅正反交F1组合
    23.8 Griffing分析：无亲本，仅一组F1试验
    23.9 双列杂交设计Hayman分析法
    参考文献
    第四篇 多元统计分析
    第24章 多变量统计检验
    24.1 多元计量资料的常用统计量
    24.2 多元均值检验
    24.3 多元方差分析简介
    24.4 单向完全随机设计
    24.5 单因素随机区组设计
    24.6 轮廓分析
    24.7 多元方差分析的线性模型方法
    参考文献
    第25章 回归分析
    25.1 线性回归
    25.2 逐步回归分析
    25.3 二次多项式回归分析
    25.4 含定性变量的逐步回归分析
    25.5 双重筛选逐步回归
    25.6 积分(逐步)回归
    25.7 趋势面分析
    25.8 Tobit回归
    25.9 主成分回归
    25.10 偏最小二乘回归
    25.11 岭回归
    25.12 稳健回归(M估计)
    25.13 优势(主导)分析
    参考文献
    第26章 聚类分析
    26.1 系统聚类分析
    26.2 0-1型变量聚类分析
    26.3 动态聚类分析
    26.4 有序样本的分类
    26.5 非线性映射分析
    26.6 两维图论聚类
    参考文献
    第27章 判别分析
    27.1 两组判别
    27.2 Fisher线性判别
    27.3 逐步判别分析
    参考文献
    第28章 多因子分析
    28.1 主成分分析
    28.2 因子分析
    28.3 对应分析
    28.4 展开法
    28.5 典型相关分析
    参考文献
    第29章 概率统计模型
    29.1 连续数据序列分级
    29.2 马尔可夫链
    29.3 多元时空序列马尔可夫链分析
    29.4 加权列联表分析
    29.5 多因子综合相关分析
    参考文献
    第五篇 数学模型模拟分析
    第30章 非线性回归模型
    30.1 参数估计基本原理
    30.2 非线性回归分析技术要点
    30.3 一元非线性回归模型
    30.4 非线性回归分析实例研究
    30.5 二值反应变量模型参数估计
    30.6 有约束条件模型参数估计
    30.7 多因变量联立方程的参数估计
    30.8 局部加权散点光滑(LOWESS)估计
    参考文献
    第31章 数学模型模拟与优化
    31.1 模型模拟分析
    31.2 模型参数灵敏度分析
    31.3 模型优化
    参考文献
    第32章 数学规划
    32.1 线性规划
    32.2 多目标线性规划：评价函数法
    32.3 多目标线性规划：逐步宽容约束法
    32.4 多目标线性规划：分层评价法
    32.5 整数规划及混合整数规划
    32.6 指派问题匈牙利法
    32.7 运输问题
    32.8 非线性规划
    32.9 投入产出分析
    32.10 目标规划
    参考文献
    第33章 状态空间模型
    33.1 线性控制系统能控性
    33.2 线性控制系统能观性
    33.3 连续线性状态方程离散化
    33.4 离散状态方程求解
    参考文献
    第六篇 常用数值分析
    第34章 矩阵计算
    34.1 矩阵转置
    34.2 矩阵基本运算
    34.3 矩阵自乘
    34.4 矩阵样本方差
    34.5 矩阵总体方差
    34.6 解正规方程组
    34.7 矩阵求逆
    34.8 奇异值分解
    34.9 实对称矩阵特征值和特征向量
    34.10 实矩阵特征值和特征向量
    34.11 应用矩阵运算组建多元线性回归模型
    参考文献
    第35章 方程求解及多项式求根
    35.1 求解线性方程组
    35.2 非线性方程组求解
    35.3 实系数多项式求根
    参考文献
    第36章 微积分数值计算
    36.1 定积分
    36.2 多重积分
    36.3 数值微分
    36.4 微分方程(组)初值求解
    参考文献
    第七篇 时间序列分析
    第37章 时间序列趋势分析
    37.1 常用时间序列趋势分析
    37.2 最优气候均态模型
    37.3 均值生成函数预测模型
    参考文献
    第38章 时间序列周期分析
    38.1 小波分析
    38.2 时间序列周期方差分析外推法
    38.3 季节性水平模型
    38.4 季节性交乘趋势模型
    38.5 季节性叠加趋势模型
    参考文献
    第39章 平稳时间序列分析
    39.1 取样间隔与插值处理
    39.2 数据序列突变点的检测
    39.3 数据序列统计特性估计
    39.4 差分自回归移动平均(ARIMA)模型
    参考文献
    第40章 其他时间序列模型
    40.1 季节-周期组合模型
    40.2 多变量时间序列CAR模型
    40.3 门限自回归模型
    40.4 独立分量分析
    参考文献
    第八篇 其他数据分析方法
    第41章 模糊数学方法
    41.1 模糊聚类分析
    41.2 模糊模式识别
    41.3 模糊相似优先比方法
    41.4 模糊综合评判
    41.5 模糊关系方程求解
    41.6 综合评判逆问题
    参考文献
    第42章 灰色系统分析
    42.1 关联度分析
    42.2 灰色动态(GM)建模基本原理
    42.3 灰色数列GM(1，1)模型
    42.4 灰色数列GM(2，1)模型
    42.5 灰色数列GM (1，N)模型
    42.6 灾变预测
    参考文献
    第43章 神经网络和支持向量机
    43.1 BP神经网络
    43.2 径向基函数(RBF)网络模型
    43.3 投影寻踪回归
    43.4 支持向量机(SVM)
    参考文献
    第44章 多试验、多指标综合评价
    44.1 离散型变量Meta分析
    44.2 连续型变量资料分析
    44.3 含亚类资料Meta分析
    44.4 Topsis法
    44.5 综合指数法
    44.6 投影寻踪分类
    44.7 层次分析法
    参考文献
    配套光盘使用说明
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