DPS统计分析系统：实验设计与模型优化实战

"DPS数据处理系统是一套用于实验设计、统计分析和模型优化的工具，由唐启义和冯明光撰写。该系统涵盖了现代统计学中的多种方法，包括实验设计、方差分析、非参数检验、量表分析、顾客满意指数模型、ROC曲线分析、生物测定、生存分析等。此外，还涉及多元分析技术，如回归分析、聚类分析、主成分分析等，以及非线性模型、运筹学方法、时间序列分析、模糊数学、神经网络等多个领域。这本书适合科研、教学、管理及技术推广人员在自然科学和社会科学领域使用，也可作为高等教育的参考教材。" 《DPS数据处理系统——实验设计、统计分析与模型优化》一书全面介绍了DPS系统，它是一款强大的统计分析软件，旨在帮助用户处理和解析复杂的数据。书中详细讲解了如何运用DPS进行实验设计，包括不同的设计策略和方法，以确保实验的有效性和效率。统计分析部分覆盖了广泛的统计方法，如经典方差分析、非参数检验、列联表分析等，这些方法适用于各种类型的实验数据。 在模型优化方面，DPS提供了各种回归模型，如线性回归、非线性回归，以及多元分析技术，如聚类分析、主成分分析等，这些工具可用于探索变量间的关系，提取关键信息，并进行数据降维。此外，书中还介绍了运筹学方法，如线性规划和非线性规划，这些方法在解决实际问题中有着广泛的应用，如资源分配、决策优化等。 对于特定领域的应用，如生物测定、生存分析、动植物遗传育种、空间分布分析、地理统计等，书中都有专门的章节进行深入探讨。同时，书中也包含了状态方程、数值分析、时间序列分析等高级统计技术，以及模糊数学、神经网络（如BP神经网络和径向基函数RBF）等现代预测和建模工具。 《DPS统计分析系统》不仅是一本理论指导书籍，也是一本实践手册，提供了作者开发的DPS软件系统光盘，使得读者可以直接操作和应用所学的统计方法。这本书对于那些需要进行数据分析、模型构建和优化的科研人员和学生来说，是一份宝贵的资源。