第一篇 DPS数据处理系统 2
第1章 系统概述 2
第1节 系统功能简介 2
第2节 系统运行环境与安装 4
第3节 系统登记与注册 5
第4节 系统启动和退出 6
第5节 DPS数据处理系统的使用 6
第6节 数据处理及其数学函数的定义 9
第7节 数据统计分析及其建模基本步骤 10
第2章 DPS数据处理系统操作指南 12
第1节 DPS数据编辑基本操作 13
第2节 数据块和公式块的定义 19
第3节 数据的处理 19
第4节 数据基本参数计算 21
第5节 常用统计分布函数 26
第6节 统计检验临界值函数 29
第7节 图表处理 30
第二篇 试验统计分析 33
第3章 次数分布及两样本均值比较 33
第1节 样本次数分布与基本特征参数计算 33
第2节 卡方拟合检验 35
第3节 两样本均值差异t测验 36
第4节 小样本均值差异Fisher非参数测验 38
第5节 Bonferroni测验 39
第6节 两处理率差别测验 41
第4章 方差分析 43
第1节 方差分析基本原理和步骤 43
第2节 试验设计及数据编辑、整理格式 48
第3节 方差分析结果解释 50
第4节 单因素完全随机设计 51
第5节 单因素随机区组设计 53
第6节 系统分组(巢式)设计 55
第7节 二因素(组内无重复)完全随机设计 57
第8节 二因素完全随机设计 59
第9节 二因素随机区组设计 62
第10节 多因素试验设计 65
第11节 双因素裂区设计 68
第12节 裂-裂区设计 72
第13节 拉丁方设计 73
第14节 协方差分析 74
第15节 方差分析广义线性模型(GLM) 80
第5章 分类数据统计分析 93
第1节 列联表分析概述 93
第2节 列联表的生成与分析 96
第2节 四格表分析 99
第3节 RxC列联表卡方检验 104
第4节 单向有序RxC表统计检验 105
第5节 双向有序且属性不同的RxC表统计检验 108
第6节 KAPPA检验 110
第7节 配对病例-对照列联表分析 111
第8节 Logistic回归 115
第9节 条件Logistic回归 118
第10节 多分类无序反应变量Logistic回归 120
第11节 多分类有序反应变量Logistic回归 122
第12节 Poisson回归 124
第13节 对数线性模型 127
第6章 非参数检验 141
第1节 Kruskal Wallis检验 141
第2节 Friedman检验 143
第3节 Kendall协同系数检验 144
第4节 Cochran检验 145
第7章 最优回归试验设计与分析 147
第1节 正交试验统计分析 147
第2节 二次正交回归组合设计 153
第3节 均匀设计 156
第4节 二次饱和D-最优设计 158
第5节 二次正交旋转及二次通用组合统计分析 159
第6节 二次多项式回归模型 164
第8章 多元统计检验 171
第1节 多个协方差阵齐性检验 171
第2节 多元均值检验 172
第3节 两总体均值比较 173
第4节 成对试验的统计检验 174
第5节 多元方差分析基本原理 175
第6节 多元方差分析数据编辑、整理格式 177
第7节 多元方差分析结果解释要点 179
第8节 单向完全随机设计 180
第9节 单向随机区组设计 181
第10节 二因素完全随机设计 183
第11节 二因素随机区组设计 184
第三篇 专业试验统计 188
第9章 生物测定 188
第1节 定性数据概率分析 188
第2节 定量数据概率分析 193
第3节 时间-剂量-死亡率模型分析 195
第10章 空间分布型测定 202
第1节 种群空间分布型聚集度指标测定 202
第2节 种群空间分布型-频次分布检验 205
第3节 负二项分布公共k值估计 209
第1节 分层随机抽样 211
第11章 抽样设计 211
第2节 序贯抽样 214
第3节 标记-回捕Petersen估计 218
第4节 标记-回捕Schnabel估计 219
第5节 标记-回捕Jolly-Seber模型估计 220
第12章 群落参数统计分析 223
第1节 二元变量距离系数 223
第2节 距离系数计算 226
第3节 极点排序 229
第4节 种群丰富度 231
第5节 对数序列参数估计 232
第6节 对数正态分布模型参数估计 234
第7节 群落多样性指数 235
第8节 生态位宽度指数 238
第9节 生态位重叠指数 240
第13章 生存分析 243
第1节 未分组资料生存率分析 245
第2节 分组资料生存经分析 246
第3节 两样本生存率曲线比较 247
第4节 比例风险模型-COX回归 249
第5节 指数模型 251
第6节 Weibull模型 254
第14章 品种区域试验 256
第1节 一年多点区域试验的统计分析 256
第2节 多年多点品种区域试验的统计分析 259
第3节 品种区域试验AMMI模型分析 262
第4节 SHMM模型 268
第15章 遗传育种 271
第1节 遗传模型ABC检验 271
第2节 完全双列杂交配合力分析 272
第3节 Griffing分析：亲本+正反交F1组合 276
第4节 Griffing分析：亲本+正交F1组合 279
第5节 Griffing分析：无亲本，仅正反交F1组合 283
第6节 Griffing分析：无亲本，仅一组F1试验 286
第7节 不完全双列杂交配合力分析 289
第四篇 多元统计分析 294
第16章 回归分析 294
第1节 线性回归 294
第2节 逐步回归分析 304
第3节 二次多项式回归分析 311
第4节 双重筛选逐步回归 313
第5节 岭回归 318
第6节 趋势面分析 321
第7节 病态数据回归分析 325
第8节 Tobit回归 327
第17章 聚类分析 332
第1节 系统聚类分析 333
第2节 0-1型变量聚类分析 340
第3节 动态聚类分析 343
第4节 有序样本的分类 347
第5节 非线性映射分析 349
第6节 两维图论聚类 353
第18章 判别分析 356
第1节 两组判别 356
第2节 逐步判别分析 359
第19章 多因子分析 367
第1节 主成分分析 367
第2节 因子分析 373
第3节 对应分析 386
第4节 典型相关分析 393
第1节 连续数据序列分级 401
第20章 概率统计模型 401
第2节 马尔可夫链 403
第3节 多元时空序列马尔可夫链分析 406
第4节 加权列联表分析 410
第5节 多因子综合相关分析 413
第五篇 数学模型模拟分析 418
第21章 非线性回归模型 418
第1节 参数估计基本原理 418
第2节 非线性回归分析技术要点 424
第3节 一元非线性回归模型 426
第4节 非线性回归分析实例研究 430
第5节 二值反应变量模型参数估计 439
第6节 有约束条件模型参数估计 445
第7节 多因变量联立方程的参数估计 449
第1节 模型模拟分析 453
第22章 数学模型模拟与优化 453
第2节 模型参数灵敏度分析 458
第3节 模型优化 460
第23章 数学规划 464
第1节 线性规划 464
第2节 多目标线性规划：评价函数法 468
第3节 多目标线性规划：逐步宽容约束法 473
第4节 多目标线性规划：分层评价法 475
第5节 非线性规划 480
第24章 状态空间模型 484
第1节 线性控制系统能控性 485
第2节 线性控制系统能观性 487
第3节 连续线性状态方程离散化 488
第4节 离散状态方程求解 490
第1节 矩阵转置 495
第25章 矩阵计算 495
第六篇 常用数值分析 495
第2节 矩阵基本运算 496
第3节 矩阵自乘 498
第4节 矩阵样本方差 499
第5节 矩阵总体方差 500
第6节 解正规方程组 500
第7节 矩阵求逆 501
第8节 奇异值分解 502
第9节 实对称矩阵特征值和特征向量 503
第10节 实矩阵特征值和特征向量 505
第11节 矩阵运算在组建多元线性回归模型中的应用 509
第26章 方程求解及多项式求根 511
第1节 求解线性方程组 511
第2节 非线性方程组求解 512
第3节 实系数多项式求根 514
第27章 微积分数值计算 517
第1节 定积分 517
第2节 多重积分 518
第3节 数值微分 520
第4节 微分方程(组)初值求解 522
第七篇 时间序列分析 526
第28章 时间序列趋势分析 526
第1节 一次滑动平均模型 526
第2节 一次指数平滑模型 527
第3节 线性回归模型 528
第4节 二次滑动平均模型 529
第5节 二次指数平滑模型 530
第6节 一次平滑模型 533
第7节 三次指数平滑模型 534
第1节 时间序列周期方差分析外推法 536
第29章 时间序列周期分析 536
第2节 季节性水平模型 539
第3节 季节性交乘趋势模型 543
第4节 季节性叠加趋势模型 546
第30章 平稳时间序列分析 551
第1节 取样间隔与插值处理 551
第2节 数据序列统计特性估计 553
第3节 差分自回归移动平均(ARIMA)模型 558
第31章 其他时间序列模型 574
第1节 季节-周期组合模型 574
第2节 多变量时间序列CAR模型 579
第3节 门限自回归模型 585
第八篇 其他统计方法 592
第32章 模糊数学方法 592
第1节 模糊聚类分析 592
第2节 模糊模式识别 600
第3节 模糊相似优先比方法 603
第4节 模糊综合评判 606
第5节 模糊关系方程求解 609
第6节 综合评判逆问题 611
第33章 灰色系统分析 614
第1节 关联度分析 614
第2节 灰色动态(GM)建模基本原理 622
第3节 灰色数例GM(1，1)模型 626
第4节 灰色数列GM(2，1)模型 630
第5节 灰色数列GM(1，N)模型 633
第34章 BP神经网络模型 637
第1节 基本原理简介 637
第2节 DPS数据处理系统操作步骤 639
第3节 应用实例 640