DPS数据处理系统（第4版）（第1卷）基础统计及实验设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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唐启义 著

图书标签:

• 统计学
• 数据处理
• 实验设计
• DPS
• 第四版
• 基础统计
• 农业统计
• 生物统计
• 统计分析
• 数据分析
• 实验方法

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030505354

版次：1

商品编码：12086910

包装：精装

开本：32开

出版时间：2016-12-01

用纸：胶版纸

页数：528

正文语种：中文

编辑推荐

　　

《DPS数据处理系统(第一卷):基础统计及实验设计(第4版)》由科学出版社出版。

内容简介

　　

本书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。

精彩书评

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目录

目录

序一
序二
第四版前言
第三版前言
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
1.2DPS系统的不同版本
1.3系统运行环境与安装、使用
1.4DPS的基本操作
1.5DPS系统功能的用户定制
1.6文本数值转换及字符串数值转换
1.7数据行列转换及行列重排
1.8分类变量的取值和编码
1.9数据统计分析及其建模基本步骤
1.10工作表中图形的输出
1.11DPS系统函数应用
1.12DPS系统应用常见问题解答
参考文献
第2章DPS数据处理基础
2.1数据基本参数计算及数据转换
2.2常用统计分布及DPS统计函数
2.3连续变量统计及分布的适合度检验
2.4离散变量统计及分布的适合度检验
2.5Trimmed及Winsorized均值
2.6置信区间及参考值范围计算
2.7混合分布参数估计
2.8Pearson—Ⅲ型分布
2.9异常值检验
2.10缺失值的处理
2.11图表处理
参考文献
第二篇实验统计分析
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
3.5Poisson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
3.8Bonferroni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方差分析
4.3单因素随机区组设计方差分析
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随机区组试验的协方差分析
参考文献
第5章一般线性模型
5.1线性模型基本原理
5.2GLM模型用户操作界面
5.3GLM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章相关与回归分析
6.1回归和相关概念
6.2两变量的相关分析
6.3直线回归
6.4曲线回归（Ⅰ：直线化方法）
6.5曲线回归（Ⅱ：非线性最小二乘法）
6.6Deming回归
6.7局部加权散点光滑（LOWESS）估计
6.8重复观测（试验）回归分析
参考文献
第7章分类数据列联表分析
7.1列联表分析及卡方检验概述
7.2列联表的生成与分析
7.3四格表分析
7.4多层2×2表Mental—Haenszel检验
7.5R×C列联表卡方检验
7.6单向有序R×C表统计检验
7.7双向有序且属性不同的R×C表统计检验
7.8McNemar检验及Kappa检验
7.92×C表和多层2×C表
7.10配对病例——对照列联表分析
7.11重复测定资料似然比卡方检验
7.12Poisson分布抽样情况下多样本检验
参考文献
第8章分类数据模型分析
8.1广义线性模型建模分析基本原理
8.2基于广义线性模型的回归分析用户界面
8.3两分类数据的回归模型
8.4多分类无序反应变量Logistic回归
8.5多分类有序Logistic／Probit回归模型
8.6Poisson回归模型
8.7负二项分布回归模型
8.8条件Logistic回归
8.9对数线性模型
8.10其他分类数据建模方法
参考文献
第9章非参数检验
9.1两样本配对符号检验
9.2两样本配对Wilcoxon符号一秩检验
9.3两样本Wilcoxon检验
9.4KruskalWallis检验
9.5中位数检验
9.6Jonckheere—Terpstra检验
9.7Friedman检验
9.8Kendall协同系数检验
9.9Cochran检验
9.10非参数回归分析
参考文献
第10章圆形分布资料统计分析
10.1平均角及其假设检验
10.2两个或多个样本平均角的比较
10.3多个样本平均角的比较
10.4圆—圆相关
10.5圆—线相关
参考文献
第11章多因素优化设计与分析
11.1正交试验统计分析
11.2二次正交回归组合（中心复合）设计
11.3Box—Behnken设计
11.4均匀试验设计
11.5二次饱和D—最优设计
11.6多因素设计优化分析
11.7含有区组设计的多因素优化分析
11.8“3414”测土配方施肥实验统计分析
参考文献
……
第12章混料试验设计与分析
第13章抽样技术

现代数据科学与工程实践：从理论到应用的深度探索 本书籍旨在为广大读者提供一个全面、深入且极具实践性的数据科学与工程知识体系。我们聚焦于数据生命周期的核心环节，从数据获取、清洗、分析到最终的洞察提取与系统部署，力求构建一座连接前沿理论与工业级应用的桥梁。全书内容组织结构严谨，逻辑清晰，力求使不同背景的读者都能高效掌握现代数据处理的关键技术栈。 第一部分：数据基石与预处理的艺术 在任何复杂的数据分析项目开始之前，坚实的数据基础和精湛的预处理技能是成功的先决条件。本卷首先确立了现代数据处理系统的基本架构和核心理念，强调理解数据源的多样性和复杂性。 数据源集成与架构理解： 我们深入探讨了结构化数据（如关系型数据库、数据仓库）与非结构化/半结构化数据（如日志文件、JSON、XML）的采集、导入与标准化流程。重点阐述了数据湖、数据仓库（DWH）以及现代数据网格（Data Mesh）的设计哲学，帮助读者理解如何在不同规模和复杂度的企业环境中构建可扩展的数据存储和访问机制。这包括对OLTP与OLAP系统的深入对比分析，以及流式数据管道与批处理系统的架构选择考量。 数据质量保障与清洗技术： 数据质量是所有后续分析的生命线。本部分详尽介绍了数据不一致性、缺失值、异常值和冗余数据的识别与处理方法。我们不仅覆盖了传统的统计学插补方法，更深入讲解了基于机器学习（如MICE多重插补）和深度学习模型的先进缺失值恢复技术。异常检测部分，涵盖了基于距离、密度、孤立点森林（Isolation Forest）以及深度生成模型（如变分自编码器VAE）的多种检测范式，并针对时间序列数据的特定异常类型进行了专项讨论。数据标准化与规范化流程的优化策略，特别是针对高维稀疏数据的处理，提供了详尽的操作指南和代码示例。 特征工程的深度挖掘： 特征工程被视为数据科学的“炼金术”。本书系统性地梳理了特征构建的五大维度：转换（Transformations）、组合（Compositions）、衍生（Derivations）、选择（Selections）与编码（Encodings）。我们详细解析了连续变量的分箱技术（等频、等宽、优化的卡方分箱）、分类变量的高级编码（目标编码、哈希编码、特征交叉），以及时间序列数据的时间特征提取（滞后特征、滚动统计量、傅里叶变换特征）。此外，还探讨了如何利用领域知识（Domain Knowledge）指导特征的创造性构建，实现模型性能的质的飞跃。 第二部分：核心分析方法与模型构建 在数据准备就绪后，本部分将焦点转向数据的深度探索与建模过程，着重于统计学严谨性与计算效率的结合。 探索性数据分析（EDA）的高阶应用： EDA不再是简单的图表绘制。我们强调通过多变量分析、降维技术（PCA、t-SNE、UMAP）的辅助，以揭示数据深层结构。对于高维数据的可视化挑战，本书提供了矩阵图、平行坐标图以及交互式可视化工具的应用策略，确保分析师能够从数据中“看到”潜在的关系和模式。 回归分析的精细化处理： 线性回归模型的理论基础之上，本书深入剖析了广义线性模型（GLM）的构建，涵盖了逻辑回归、泊松回归等，并特别关注异方差性、自相关性等经典假设的检验与稳健处理（如异方差稳健标准误）。对于模型诊断，我们详述了残差分析图谱的解读，以及多重共线性（VIF）的检测与缓解措施，如岭回归（Ridge）和Lasso回归。 分类模型的鲁棒性构建： 涵盖了从经典的逻辑回归、支持向量机（SVM）到现代集成学习方法（Bagging, Boosting, Stacking）。对于Boosting算法，我们详尽对比了AdaBoost、梯度提升机（GBM）以及业界主流的XGBoost、LightGBM和CatBoost的底层工作原理、性能差异及适用场景。模型评估方面，重点讲解了超越准确率的评估指标体系，如精确率-召回率曲线（PR Curve）、ROC曲线下的面积（AUC）、F1分数以及针对不平衡数据的Kappa系数。 聚类分析与模式发现： 探讨了划分式（K-Means及其变种）、层次式（Agglomerative Clustering）和基于密度的聚类方法（DBSCAN, OPTICS）。更重要的是，本书讲解了如何通过轮廓系数（Silhouette Score）、Calinski-Harabasz指数等内部评估指标来客观确定最优聚类数（K），以及如何将聚类结果有效地整合到后续的监督学习流程中。 第三部分：计算效率、自动化与系统部署基础 现代数据处理系统要求分析流程不仅准确，而且高效、可复现。本部分关注工具链的选择与实践。 大规模数据处理框架： 介绍了分布式计算的基本理念，并聚焦于当前工业界最常用的技术栈。详细讲解了Apache Spark的RDD、DataFrame与Dataset编程模型，侧重于Spark SQL的优化技巧（如广播连接、分区裁剪）以提升查询性能。对于内存计算的限制，也探讨了Dask等Python原生并行计算库的适用性。 模型验证、调优与超参数优化： 系统性阐述了交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）的原理与陷阱。超参数优化不再局限于网格搜索（Grid Search），而是转向更高效的随机搜索（Random Search）以及基于贝叶斯优化（Bayesian Optimization）的先进策略，并结合Hyperopt等工具进行了实战演示。我们强调了模型可解释性（Interpretability）的重要性，介绍了SHAP值和LIME等工具在理解复杂黑箱模型决策过程中的应用。 数据流程自动化与M LOps初步： 简要介绍如何将数据处理和模型训练流程转化为可重复执行的管道（Pipelines）。讨论了版本控制（Git/DVC）在确保分析可复现性中的作用，以及对关键数据转换步骤进行记录和监控的必要性，为后续更复杂的MLOps实践打下基础。 本书的编写风格力求详实、严谨且面向实战，旨在培养读者在面对真实世界数据挑战时，能够运用科学的方法论和强大的技术工具，构建出稳定、高效的数据处理解决方案。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《DPS数据处理系统（第4版）（第1卷）基础统计及实验设计》真是让我眼前一亮！我最近一直在研究如何更有效地处理和分析我收集到的实验数据，但总觉得缺乏一套系统的方法论。这本书的书名就非常吸引我，“DPS数据处理系统”听起来就像一个完整而强大的工具箱，而“基础统计及实验设计”则精准地击中了我的痛点。我尤其希望在“基础统计”这部分能看到一些新颖的讲解方式，不仅仅是公式和理论，更希望能够理解统计概念背后的逻辑，例如为什么要做某些统计检验，以及如何去解读统计结果的意义。而“实验设计”更是我迫切需要提升的技能。我希望书中能够详细介绍各种常见的实验设计方法，并提供一些实操性的指导，告诉我如何根据不同的研究问题和数据特点，选择最适合的实验设计方案。比如说，如何进行有效的对照组设置，如何进行随机化分组，如何避免实验过程中的系统误差等等。如果书中还能提供一些数据预处理的技巧，比如如何处理缺失值、异常值，以及如何进行数据转换，那就更完美了。我期待这本书能够帮助我建立起从实验设计到数据分析的完整流程，让我能够更自信地进行科学研究。

评分☆☆☆☆☆

《DPS数据处理系统（第4版）（第1卷）基础统计及实验设计》这本书，它的名字本身就充满了吸引力。我一直认为，做任何关于数据的研究，基础统计和科学的实验设计是必不可少的两块基石。我特别看重“基础统计”这部分，因为它决定了你对数据的理解深度。我希望这本书能够深入浅出地讲解统计学的基本原理，比如描述性统计量在揭示数据特征方面的作用，以及推断性统计如何帮助我们从样本推断总体。更重要的是，我希望能够理解各种统计假设检验背后的逻辑，以及如何正确地选择和应用它们。而“实验设计”更是我学习的重点。我渴望在这本书中找到关于如何构建一个严谨、高效的实验框架的指导。比如，如何科学地设置研究的变量，如何进行有效的对照，如何通过随机化来减少偏倚，以及如何根据研究目标来选择合适的实验设计类型。我非常希望书中能够提供一些实际的案例，通过这些案例来展示如何在实际研究中应用这些统计和实验设计的原理，这样可以帮助我更好地理解和掌握这些知识。如果它还能涉及一些关于如何避免研究中的常见陷阱和误区的讨论，那对我的学习将非常有益。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到这本《DPS数据处理系统（第4版）（第1卷）基础统计及实验设计》真是让人激动！我一直对数据分析和实验设计很感兴趣，市面上相关书籍不少，但总觉得不够系统或者太理论化。这本《DPS数据处理系统》的名字听起来就很实用，尤其是“数据处理系统”这个词，让我联想到它可能不仅仅是理论讲解，而是包含了具体的工具和方法。我对“基础统计”部分非常期待，希望能学到扎实的数据描述、推断统计知识，并且能理解背后的原理，而不是死记硬背公式。而“实验设计”更是我学习的重点，如何科学地规划实验，减少偏差，提高结果的可靠性，这对于我的科研工作至关重要。我希望能在这本书里找到清晰易懂的讲解，最好能有丰富的案例，让我能够将理论知识融会贯通，应用到实际问题中。我尤其希望它能涵盖一些常用的统计软件的使用方法，比如SPSS、R或者Python，这样学习起来会更有针对性，也更容易上手。毕竟，数据处理系统最终是要落实在操作上的，如果书里能提供一些代码示例或者操作步骤，那对我来说简直是宝藏！我之前读过一些统计学书籍，虽然内容不错，但总觉得缺乏一个统一的框架，这本书的“系统”二字让我看到了希望，它可能能为我构建起一个完整的知识体系，让我不再零散地学习。

评分☆☆☆☆☆

我对于《DPS数据处理系统（第4版）（第1卷）基础统计及实验设计》这本书，最期待的是它在“实验设计”部分的讲解。我一直觉得，数据分析的质量很大程度上取决于实验设计的科学性。如果实验本身就有缺陷，那么再精妙的统计分析也可能得出错误的结论。这本书的名字里包含了“实验设计”，这让我看到了希望，相信它能够为我提供系统、规范的实验设计指导。我希望书中能够详细阐述不同类型的实验设计，比如完全随机设计、区组设计、析因设计等等，并且解释它们各自的适用条件和优缺点。更重要的是，我希望能学习到如何根据具体的科学问题，选择最恰当的实验设计方案，如何确定样本量，如何进行随机化处理，以及如何识别和控制潜在的偏倚。此外，“基础统计”部分也同样重要，我希望它能帮助我巩固和深化对统计学基本概念的理解，比如概率分布、参数估计、假设检验等，并且能够清楚地了解这些统计方法在实验数据分析中的应用。如果书中还能提供一些关于如何处理实验中可能出现的异常数据和缺失数据的建议，那就更好了。我希望这本书能够帮助我建立起一个严谨的科学研究思维，从实验设计之初就奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我最近因为工作需要，一直在寻找一本能够真正帮助我提升数据分析能力的图书。市面上关于统计和实验设计的书汗牛充栋，但很多都过于学术化，或者侧重点不明确，读起来总是抓不住重点，学了也难以应用。这次偶然看到了《DPS数据处理系统（第4版）（第1卷）基础统计及实验设计》这本书，名字听起来就非常专业且全面。“DPS”这个缩写也让我好奇，是不是代表着一个成熟的数据处理方法论？我尤其看重“基础统计”这部分，因为我深知统计学是数据分析的基石，没有扎实的统计基础，一切都无从谈起。我希望能在这本书中找到对描述性统计、概率论、假设检验等核心概念的深入浅出的讲解，并且能够理解它们在实际数据分析中的意义和应用场景。而“实验设计”更是我一直想要深入学习的领域，如何科学地设计实验，控制变量，减少误差，从而得出具有统计学意义的结论，这对于我所在的研究领域来说至关重要。我希望这本书能够提供一些经典实验设计的案例，并且能够讲解如何根据具体的研究问题选择合适的实验设计方案。如果书中还能提供一些关于数据可视化工具和方法的介绍，那就更完美了，毕竟数据的呈现方式直接影响着结论的解读和传播。