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I 147
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