基础统计及实验设计 DPS数据处理系统 第1卷 第4版pdf电子书版本下载

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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Ⅰ 189

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