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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5

1.4 DPS的基本操作9

1.5 文本数值转换及字符串数值转换11

1.6 数据行列转换及行列重排12

1.7 分类变量的取值和编码12

1.8 数据统计分析及其建模基本步骤14

1.9 DPS系统函数应用16

参考文献18

第2章 DPS数据处理基础19

2.1 数据基本参数计算19

2.2 常用统计分布及DPS统计函数23

2.3 正态性检验及参考值范围28

2.4 Trimmed及Winsorized均值30

2.5 二项分布和Poisson分布的置信区间31

2.6 混合分布参数估计34

2.7 Pearson-Ⅲ型分布39

2.8 异常值检验41

2.9 图表处理44

参考文献47

第二篇 试验统计分析51

第3章 一组样本和两组样本统计检验51

3.1 显著性检验基本原理51

3.2 平均数和总体差异检验53

3.3 总体均值样本量估计54

3.4 样本率和总体率的比较55

3.5 Poisson分布的均数和总体比较57

3.6 两组样本均值差异t检验59

3.7 小样本均值差异Fisher非参数检验62

3.8 Bonferroni检验63

3.9 两组样本率差别检验65

3.10 两总体检验样本含量及功效估计69

3.11 概率模型拟合优度检验72

参考文献74

第4章 方差分析75

4.1 方差分析基本原理和步骤75

4.2 单因素完全随机设计82

4.3 单因素随机区组设计87

4.4 系统分组（巢式）设计89

4.5 二因素（组内无重复）完全随机设计91

4.6 二因素完全随机设计93

4.7 二因素随机区组设计96

4.8 平衡不完全区组设计试验99

4.9 多因素试验设计102

4.10 裂区试验设计105

4.11 重复测量资料方差分析115

4.12 拉丁方设计122

4.13 随机区组实验的协方差分析123

参考文献128

第5章 一般线性模型130

5.1 线性模型基本原理130

5.2 GLM模型用户操作界面134

5.3 GLM模型输出结果分析136

5.4 一般方差分析的GLM模型138

5.5 混合效应模型方差分析139

5.6 系统分组（或嵌套）设计141

5.7 裂区试验统计分析143

5.8 协方差分析145

5.9 数量化方法I147

参考文献150

第6章 分类数据列联表分析151

6.1 列联表分析及卡方检验概述151

6.2 列联表的生成与分析153

6.3 四格表分析156

6.4 多层2×2表Mental-Haenszel检验160

6.5 R×C列联表卡方检验162

6.6 单向有序R×C表统计检验164

6.7 双向有序且属性不同的R×C表统计检验166

6.8 McNemar检验及Kappa检验171

6.9 2×C表和多层2×C表174

6.10 配对病例——对照列联表分析177

6.11 重复测定资料似然比卡方检验181

参考文献183

第7章 分类数据模型分析184

7.1 Logistic回归184

7.2 条件Logistic回归187

7.3 多分类无序反应变量Logistic回归190

7.4 多分类有序反应变量Logistic回归192

7.5 Poisson回归194

7.6 对数线性模型197

参考文献209

第8章 非参数检验210

8.1 两样本配对符号检验211

8.2 两样本配对Wilcoxon符号-秩检验211

8.3 两样本Wilcoxon检验213

8.4 Kruskal Wallis检验215

8.5 中位数检验218

8.6 Jonckheere-Terpstra检验218

8.7 Friedman检验220

8.8 Kendall协同系数检验223

8.9 Cochran检验224

8.10 非参数回归分析225

参考文献226

第9章 圆形分布资料统计分析227

9.1 平均角及其假设检验227

9.2 两个或多个样本平均角的比较230

9.3 多个样本平均角的比较233

9.4 圆-圆相关234

9.5 圆-线相关236

参考文献237

第10章 多因素优化设计与分析238

10.1 正交试验统计分析238

10.2 二次正交回归组合（中心复合）设计246

10.3 Box-Behnken设计249

10.4 均匀试验设计250

10.5 二次饱和D-最优设计257

10.6 二次正交旋转及二次通用组合实验统计分析258

10.7 二次多项式回归模型262

10.8 “3414”测土配方施肥实验统计分析269

参考文献272

第11章 混料试验设计与分析273

11.1 单纯形格子设计273

11.2 单纯形重心设计274

11.3 有下界约束条件限制的混料试验设计275

11.4 单纯形格子设计和单纯形重心设计操作示例276

11.5 基于均匀设计表的混料试验设计277

11.6 有上下限条件约束的混料试验设计279

11.7 具附加线性约束的混料试验设计283

11.8 混料试验分析的数学模型284

11.9 混料试验数据的回归分析294

11.10 偏最小二乘回归分析297

参考文献300

第三篇 专业试验统计303

第12章 数据包络分析和随机前沿面分析303

12.1 生产效率分析基本原理304

12.2 数据包络分析CCR模型307

12.3 数据包络分析扩展模型314

12.4 考虑价格因素时的DEA模型321

12.5 面板数据的Malmquist指数323

12.6 随机前沿面模型328

12.7 面板数据随机前沿面模型335

参考文献341

第13章 量表分析和顾客满意指数模型342

13.1 项目分析342

13.2 量表可信度分析345

13.3 顾客满意指数模型350

13.4 结合分析358

参考文献362

第14章 生物测定364

14.1 定性数据概率分析364

14.2 定量数据概率分析369

14.3 时间-剂量-死亡率模型分析371

参考文献376

第15章 诊断试验评价377

15.1 诊断试验常用指标377

15.2 有序分类资料ROC曲线381

15.3 定量数据ROC曲线分析387

15.4 汇总多个样本的SROC曲线分析389

参考文献394

第16章 序贯试验分析395

16.1 放型序贯试验396

16.2 闭锁型序贯试验402

16.3 成组序贯试验405

参考文献410

第17章 抽样技术411

17.1 简单随机抽样411

17.2 分层随机抽样416

17.3 整群抽样425

17.4 系统抽样431

17.5 序贯抽样436

17.6 标记-重捕获方法440

17.7 敏感性问题抽样449

参考文献459

第18章 生存分析461

18.1 生存率估计462

18.2 两样本生存率Log-rank检验465

18.3 寿命表的编制与分析468

18.4 比例风险模型——COX回归477

18.5 指数模型481

18.6 Weibull模型484

参考文献486

第19章 数学生态学方法487

19.1 种群空间分布型聚集度指标测定487

19.2 种群空间分布型-频次分布检验490

19.3 负二项分布公共k值估计495

19.4 二元变量距离系数497

19.5 距离系数计算500

19.6 极点排序503

19.7 物种丰富度估计504

19.8 对数序列参数估计506

19.9 对数正态分布模型参数估计507

19.10 群落多样性指数508

19.11 生态位宽度指数511

19.12 生态位重叠指数513

参考文献515

第20章 地理统计517

20.1 空间自相关分析517

20.2 空间联系统计分析521

20.3 局部空间相关分析524

20.4 实验半变异函数526

20.5 协方差函数及相关系数529

20.6 变异函数理论模型的最优拟合530

20.7 交叉验证533

20.8 克立格插值535

参考文献537

第21章 品种比较试验538

21.1 一年多点试验稳定性分析538

21.2 一年多点区域试验的统计分析547

21.3 多年多点品种区域试验的统计分析549

21.4 品种区域试验AMMI模型分析552

21.5 SHMM模型560

21.6 增广随机区组设计试验562

参考文献567

第22章 遗传统计（参数估计）568

22.1 世代平均数分析方法568

22.2 遗传力571

22.3 重复力（率）581

22.4 遗传相关586

22.5 选择指数591

22.6 最佳线性无偏预测（BLUP）595

参考文献597

第23章 遗传统计（遗传交配设计）598

23.1 NC Ⅰ设计（两因素巢式设计）598

23.2 NC Ⅱ设计（不完全双列杂交设计）600

23.3 NC Ⅲ（回交系统）设计604

23.4 完全双列杂交Griffing配合力分析605

23.5 Griffing分析：亲本＋正反交F1组合609

23.6 Griffing分析：亲本＋正交F1组合613

23.7 Griffing分析：无亲本，仅正反交F1组合616

23.8 Griffing分析：无亲本，仅一组F1试验620

23.9 双列杂交设计Hayman分析法623

参考文献629

第四篇 多元统计分析第24章 多变量统计检验633

24.1 多元计量资料的常用统计量633

24.2 多元均值检验635

24.3 多元方差分析简介638

24.4 单向完全随机设计641

24.5 单因素随机区组设计642

24.6 轮廓分析644

24.7 多元方差分析的线性模型方法648

参考文献655

第25章 回归分析656

25.1 线性回归656

25.2 逐步回归分析665

25.3 二次多项式回归分析673

25.4 含定性变量的逐步回归分析676

25.5 双重筛选逐步回归680

25.6 积分（逐步）回归685

25.7 趋势面分析691

25.8 Tobit回归695

25.9 主成分回归700

25.10 偏最小二乘回归704

25.11 岭回归708

25.12 稳健回归（M估计）711

25.13 优势（主导）分析715

参考文献717

第26章 聚类分析719

26.1 系统聚类分析719

26.2 0-1型变量聚类分析726

26.3 动态聚类分析729

26.4 有序样本的分类734

26.5 非线性映射分析738

26.6 两维图论聚类741

参考文献743

第27章 判别分析744

27.1 两组判别744

27.2 Fisher线性判别747

27.3 逐步判别分析752

参考文献760

第28章 多因子分析761

28.1 主成分分析761

28.2 因子分析771

28.3 对应分析789

28.4 展开法796

28.5 典型相关分析799

参考文献807

第29章 概率统计模型809

29.1 连续数据序列分级809

29.2 马尔可夫链811

29.3 多元时空序列马尔可夫链分析814

29.4 加权列联表分析818

29.5 多因子综合相关分析821

参考文献825

第五篇 数学模型模拟分析829

第30章 非线性回归模型829

30.1 参数估计基本原理829

30.2 非线性回归分析技术要点835

30.3 一元非线性回归模型837

30.4 非线性回归分析实例研究840

30.5 二值反应变量模型参数估计849

30.6 有约束条件模型参数估计855

30.7 多因变量联立方程的参数估计859

30.8 局部加权散点光滑（LOWESS）估计862

参考文献863

第31章 数学模型模拟与优化864

31.1 模型模拟分析864

31.2 模型参数灵敏度分析868

31.3 模型优化870

参考文献873

第32章 数学规划874

32.1 线性规划874

32.2 多目标线性规划：评价函数法879

32.3 多目标线性规划：逐步宽容约束法883

32.4 多目标线性规划：分层评价法885

32.5 整数规划及混合整数规划890

32.6 指派问题匈牙利法893

32.7 运输问题896

32.8 非线性规划899

32.9 投入产出分析902

32.10 目标规划905

参考文献911

第33章 状态空间模型913

33.1 线性控制系统能控性914

33.2 线性控制系统能观性915

33.3 连续线性状态方程离散化917

33.4 离散状态方程求解919

参考文献922

第六篇 常用数值分析925

第34章 矩阵计算925

34.1 矩阵转置925

34.2 矩阵基本运算926

34.3 矩阵自乘928

34.4 矩阵样本方差929

34.5 矩阵总体方差930

34.6 解正规方程组930

34.7 矩阵求逆931

34.8 奇异值分解932

34.9 实对称矩阵特征值和特征向量933

34.10 实矩阵特征值和特征向量935

34.11 应用矩阵运算组建多元线性回归模型939

参考文献941

第35章 方程求解及多项式求根942

35.1 求解线性方程组942

35.2 非线性方程组求解943

35.3 实系数多项式求根945

参考文献947

第36章 微积分数值计算948

36.1 定积分948

36.2 多重积分949

36.3 数值微分951

36.4 微分方程（组）初值求解952

参考文献955

第七篇 时间序列分析959

第37章 时间序列趋势分析959

37.1 常用时间序列趋势分析959

37.2 最优气候均态模型966

37.3 均值生成函数预测模型968

参考文献970

第38章 时间序列周期分析971

38.1 小波分析971

38.2 时间序列周期方差分析外推法974

38.3 季节性水平模型977

38.4 季节性交乘趋势模型980

38.5 季节性叠加趋势模型984

参考文献988

第39章 平稳时间序列分析989

39.1 取样间隔与插值处理989

39.2 数据序列突变点的检测990

39.3 数据序列统计特性估计995

39.4 差分自回归移动平均（ARIMA）模型1000

参考文献1014

第40章 其他时间序列模型1015

40.1 季节-周期组合模型1015

40.2 多变量时间序列CAR模型1020

40.3 门限自回归模型1026

40.4 独立分量分析1030

参考文献1035

第八篇 其他数据分析方法1039

第41章 模糊数学方法1039

41.1 模糊聚类分析1039

41.2 模糊模式识别1046

41.3 模糊相似优先比方法1049

41.4 模糊综合评判1052

41.5 模糊关系方程求解1055

41.6 综合评判逆问题1057

参考文献1059

第42章 灰色系统分析1060

42.1 关联度分析1060

42.2 灰色动态（GM）建模基本原理1068

42.3 灰色数列GM（1,1）模型1072

42.4 灰色数列GM（2,1）模型1076

42.5 灰色数列GM（1,N）模型1079

42.6 灾变预测1082

参考文献1084

第43章 神经网络和支持向量机1085

43.1 BP神经网络1085

43.2 径向基函数（RBF）网络模型1089

43.3 投影寻踪回归1092

43.4 支持向量机（SVM）1096

参考文献1108

第44章 多试验、多指标综合评价1109

44.1 离散型变量Meta分析1109

44.2 连续型变量资料分析1112

44.3 含亚类资料Meta分析1115

44.4 Topsis法1120

44.5 综合指数法1122

44.6 投影寻踪分类1124

44.7 层次分析法1127

参考文献1138

配套光盘使用说明1139