DPS第二版：实验设计与数据挖掘统计宝典

"DPS 数据处理系统第二版"是一本由唐启义编著的专业教材，专为数据处理和分析提供全面的指导。这本书旨在帮助读者掌握实验设计、统计分析以及数据挖掘的实践技能，尤其适合农林牧渔、医药卫生、气象、水文地质、工程计算、市场调研、经济等领域的工作人员，以及统计学专业的学生和研究人员使用。 该书详细介绍了现代统计学中的多种实验数据处理方法，涵盖了广泛的统计分析技术，例如混料实验设计、方差分析、列联表分析、非参数检验，这些是基础统计分析的重要组成部分。此外，书中还深入探讨了专业统计领域，如量表分析、数据包络分析、随机前沿面分析、顾客满意指数模型、试验诊断ROC曲线等，这些都是在特定行业和研究中常用的方法。 多元分析技术也是本书的重点，如回归分析、聚类分析、主成分分析、判别分析、典型相关分析和对应分析等，这些都是数据挖掘和模式识别中的核心工具。此外，书中还涉及非线性回归模型参数估计、模型模拟技术，以及运筹学方法，如单目标和多目标线性规划、非线性规划，对于优化决策问题提供了实用的解决方案。 在现代信息技术方面，作者介绍了数值分析、时间序列分析、模糊数学、神经网络（如BP神经网络和径向基函数RBF）、支持向量机SVM、层次分析、小波分析、灰色理论等高级技术，展示了统计分析与前沿算法的结合应用。 本书共有8篇44章，配合作者自主研发的DPS统计软件系统光盘，读者可以通过实际操作来理解和应用所学的理论知识。这不仅是一本理论教材，更是一本实践工具书，可以帮助读者提升数据分析能力并解决实际问题。 第二版的更新确保了内容的时效性和准确性，对于想要深化理解统计分析与数据处理的人来说，无论是科研工作者还是学生，都是一本不可多得的参考资料。通过阅读这本书，读者不仅能掌握基础统计方法，还能接触到当今最前沿的数据分析技术，对于提升科研水平和工作效率具有重要意义。