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第一篇 DPS？数据处理系统3

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5

1.3 系统运行环境与安装、使用6

1.4 DPS的基本操作11

1.5 DPS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

1.11 DPS系统函数应用20

1.12 DPS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

2.5 Trimmed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

2.8 Pearson-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75

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

3.5 Poisson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

3.8 Bonferroni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 二因素随机区组设计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

5.2 GLM模型用户操作界面170

5.3 GLM模型输出结果分析175

5.4 一般方差分析的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

6.6 Deming回归224

6.7 局部加权散点光滑（LOWESS）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

7.5 R×C列联表卡方检验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

7.8 McNemar检验及Kappa检验261

7.9 2×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

7.12 Poisson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

8.6 Poisson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

9.4 Kruskal Wallis检验345

9.5 中位数检验348

9.6 Jonckheere-Terpstra检验349

9.7 Friedman检验350

9.8 Kendall协同系数检验353

9.9 Cochran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-圆相关370

10.5 圆-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

11.3 Box-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