哪位亲有DPS数据处理系统的安装包

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DPS数据处理系统
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DPS平台是作者设计研制的通用多功能数理统计和数学模型处理软件系统。
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DPS数据处理系统，英文名称为Data Processing System，取首字母缩写为DPS。该系统采用多级下拉式菜单，用户使用时整个屏幕犹如一张工作平台，随意调整，操作自如，故形象地称其为DPS数据处理工作平台，简称DPS平台。它将数值计算、统计分析、模型模拟以及画线制表等功能融为一体。因此，DPS 系统主要是作为数据处理和分析工具而面向广大用户。DPS系统兼有如Excel等流行电子表格软件系统和若干专业统计分析软件系统的功能。与流行的电子表格系统比较，DPS 平台具有强大得多的统计分析和数学模型模拟分析功能。与国外同类专业统计分析软件系统相比，DPS系统具有操作简便，在统计分析和模型模拟方面功能齐全，易于掌握，尤其是对广大中国用户，其工作界面友好，只需熟悉它的一般操作规则就可灵活应用。DPS数据处理系统的第一版于1997年出版发行，运行环境是直接写屏的软汉字DOS操作系统。当前推出的第二版，其运行环境是当前流行的中文Windows 95/98视窗系统。DPS数据处理系统集数据全屏幕编辑制表、试验设计及统计分析、多元分析、数值计算以及建立各种数学模型等多项功能为一体，可广泛适用于教学、科研和生产各个领域。不管是青年学生、还是高级科研人员，不管是计算机应用的初学者，还是经验丰富的计算机应用专家，用户都可以在本系统中找到自己感兴趣或有用的部分。1图书信息编辑书 名: DPS数据处理系统:实验设计、统计分析及数据挖掘作　者：唐启义出版社： 科学出版社出版时间： 2010年02月ISBN: 9787030264435开本： 16开定价: 148.00 元2内容简介编辑《DPS数据处理系统:实验设计、统计分析及数据挖掘(第2版)(附光盘1张)》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，如试验设计、各类型方差分析、列联表分析及非参数检验；专业统计包括了生物测定、遗传育种、生存分析；作物品种区域试验、空间分布型、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、数据挖掘、灰色理论等方法。全书共8篇44章，配以作者开发的计算机全屏交互式DPS数据处理软件系统光盘1张。《DPS数据处理系统:实验设计、统计分析及数据挖掘(第2版)(附光盘1张)》可供从事自然科学和社会科学如农林牧渔、生态区划、医药卫生、气象、水文地质、地震、市场调研、经济管理等专业的科研、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数据统计分析课程的教材或参考书及实践工具。3图书目录编辑序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f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2x2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.KruskalWallis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1113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……第14章 生物测定第15章 诊断试验评价第16章 序贯试验分析第17章 抽样技术第18章 生存分析第19章 数学生态学方法第20章 地理统计第21章 品种比较试验第22章 遗传统计（参数估计）第23章 遗传统计（遗传交配设计）第四篇 多元统计分析第24章 多变量统计检验第25章 回归分析第26章 聚类分析第27章 判别分析第28章 多因子分析第29章 概率统计模型第五篇 数学模型模拟分析第30章 非线性回归模型第31章 数学模型模拟与优化第32章 数学规划第33章 状态空间模型第六篇 常用数值分析第34章 矩阵计算第35章 方程求解及多项式求根第36章 微积分数值计算第七篇 时间序列分析第37章 时间序列趋势分析第38章 时间序列周期分析第39章 平稳时间序列分析第40章 其他时间序列模型第八篇 其他数据分析方法第41章 模糊数学方法第42章 灰色系统分析第43章 神经网络和支持向量机第44章 多试验、多指标综合评价配套光盘使用说明