DPS數據處理係統（第4版）（第1捲）基礎統計及實驗設計 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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唐啓義 著

圖書標籤:

• 統計學
• 數據處理
• 實驗設計
• DPS
• 第四版
• 基礎統計
• 農業統計
• 生物統計
• 統計分析
• 數據分析
• 實驗方法

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030505354

版次：1

商品編碼：12086910

包裝：精裝

開本：32開

齣版時間：2016-12-01

用紙：膠版紙

頁數：528

正文語種：中文

編輯推薦

　　

《DPS數據處理係統(第一捲):基礎統計及實驗設計(第4版)》由科學齣版社齣版。

內容簡介

　　

本書從應用角度簡要地闡述瞭現代統計學400多種實驗數據統計分析和模型模擬方法，如試驗設計、各類型方差分析、列聯錶分析及非參數檢驗;專業統計包括瞭生物測定、遺傳育種、生存分析;作物品種區域試驗、空間分布型、數值生態學方法等;各種迴歸分析、聚類分析、主成分分析、判彆分析、典型相關分析、對應分析等多元分析技術;非綫性迴歸模型參數估計、模型模擬技術;單目標和多目標綫性規劃、非綫性規劃等運籌學方法;以及狀態方程、數值分析、時間序列分析、模糊數學、BP神經網絡、數據挖掘、灰色理論等方法。

精彩書評

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目錄

目錄

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@@數據處理係統
第1章DPS係統簡介
1.1係統功能簡介
1.2DPS係統的不同版本
1.3係統運行環境與安裝、使用
1.4DPS的基本操作
1.5DPS係統功能的用戶定製
1.6文本數值轉換及字符串數值轉換
1.7數據行列轉換及行列重排
1.8分類變量的取值和編碼
1.9數據統計分析及其建模基本步驟
1.10工作錶中圖形的輸齣
1.11DPS係統函數應用
1.12DPS係統應用常見問題解答
參考文獻
第2章DPS數據處理基礎
2.1數據基本參數計算及數據轉換
2.2常用統計分布及DPS統計函數
2.3連續變量統計及分布的適閤度檢驗
2.4離散變量統計及分布的適閤度檢驗
2.5Trimmed及Winsorized均值
2.6置信區間及參考值範圍計算
2.7混閤分布參數估計
2.8Pearson—Ⅲ型分布
2.9異常值檢驗
2.10缺失值的處理
2.11圖錶處理
參考文獻
第二篇實驗統計分析
第3章一組樣本和兩組樣本統計檢驗
3.1顯著性檢驗基本原理
3.2平均數和總體差異檢驗
3.3總體均值樣本量估計
3.4樣本率和總體率的比較
3.5Poisson分布的均數和總體比較
3.6兩組樣本均值差異f檢驗
3.7小樣本均值差異Fisher非參數檢驗
3.8Bonferroni檢驗
3.9兩組樣本率差彆檢驗
3.10兩總體檢驗樣本含量及功效估計
3.11概率模型擬閤優度檢驗
參考文獻
第4章方差分析
4.1方差分析基本原理和步驟
4.2單因素完全隨機設計方差分析
4.3單因素隨機區組設計方差分析
4.4係統分組（巢式）設計
4.5二因素（組內無重復）完全隨機設計
4.6二因素完全隨機設計
4.7二因素隨機區組設計
4.8平衡不完全區組設計試驗
4.9多因素試驗設計
4.10裂區試驗設計
4.11重復測量資料方差分析
4.12拉丁方設計
4.13隨機區組試驗的協方差分析
參考文獻
第5章一般綫性模型
5.1綫性模型基本原理
5.2GLM模型用戶操作界麵
5.3GLM模型輸齣結果分析
5.4一般方差分析的GLM模型
5.5混閤效應模型方差分析
5.6係統分組（或嵌套）設計
5.7裂區試驗統計分析
5.8協方差分析
5.9數量化方法Ⅰ
參考文獻
第6章相關與迴歸分析
6.1迴歸和相關概念
6.2兩變量的相關分析
6.3直綫迴歸
6.4麯綫迴歸（Ⅰ：直綫化方法）
6.5麯綫迴歸（Ⅱ：非綫性最小二乘法）
6.6Deming迴歸
6.7局部加權散點光滑（LOWESS）估計
6.8重復觀測（試驗）迴歸分析
參考文獻
第7章分類數據列聯錶分析
7.1列聯錶分析及卡方檢驗概述
7.2列聯錶的生成與分析
7.3四格錶分析
7.4多層2×2錶Mental—Haenszel檢驗
7.5R×C列聯錶卡方檢驗
7.6單嚮有序R×C錶統計檢驗
7.7雙嚮有序且屬性不同的R×C錶統計檢驗
7.8McNemar檢驗及Kappa檢驗
7.92×C錶和多層2×C錶
7.10配對病例——對照列聯錶分析
7.11重復測定資料似然比卡方檢驗
7.12Poisson分布抽樣情況下多樣本檢驗
參考文獻
第8章分類數據模型分析
8.1廣義綫性模型建模分析基本原理
8.2基於廣義綫性模型的迴歸分析用戶界麵
8.3兩分類數據的迴歸模型
8.4多分類無序反應變量Logistic迴歸
8.5多分類有序Logistic／Probit迴歸模型
8.6Poisson迴歸模型
8.7負二項分布迴歸模型
8.8條件Logistic迴歸
8.9對數綫性模型
8.10其他分類數據建模方法
參考文獻
第9章非參數檢驗
9.1兩樣本配對符號檢驗
9.2兩樣本配對Wilcoxon符號一秩檢驗
9.3兩樣本Wilcoxon檢驗
9.4KruskalWallis檢驗
9.5中位數檢驗
9.6Jonckheere—Terpstra檢驗
9.7Friedman檢驗
9.8Kendall協同係數檢驗
9.9Cochran檢驗
9.10非參數迴歸分析
參考文獻
第10章圓形分布資料統計分析
10.1平均角及其假設檢驗
10.2兩個或多個樣本平均角的比較
10.3多個樣本平均角的比較
10.4圓—圓相關
10.5圓—綫相關
參考文獻
第11章多因素優化設計與分析
11.1正交試驗統計分析
11.2二次正交迴歸組閤（中心復閤）設計
11.3Box—Behnken設計
11.4均勻試驗設計
11.5二次飽和D—最優設計
11.6多因素設計優化分析
11.7含有區組設計的多因素優化分析
11.8“3414”測土配方施肥實驗統計分析
參考文獻
……
第12章混料試驗設計與分析
第13章抽樣技術

現代數據科學與工程實踐：從理論到應用的深度探索 本書籍旨在為廣大讀者提供一個全麵、深入且極具實踐性的數據科學與工程知識體係。我們聚焦於數據生命周期的核心環節，從數據獲取、清洗、分析到最終的洞察提取與係統部署，力求構建一座連接前沿理論與工業級應用的橋梁。全書內容組織結構嚴謹，邏輯清晰，力求使不同背景的讀者都能高效掌握現代數據處理的關鍵技術棧。 第一部分：數據基石與預處理的藝術 在任何復雜的數據分析項目開始之前，堅實的數據基礎和精湛的預處理技能是成功的先決條件。本捲首先確立瞭現代數據處理係統的基本架構和核心理念，強調理解數據源的多樣性和復雜性。 數據源集成與架構理解： 我們深入探討瞭結構化數據（如關係型數據庫、數據倉庫）與非結構化/半結構化數據（如日誌文件、JSON、XML）的采集、導入與標準化流程。重點闡述瞭數據湖、數據倉庫（DWH）以及現代數據網格（Data Mesh）的設計哲學，幫助讀者理解如何在不同規模和復雜度的企業環境中構建可擴展的數據存儲和訪問機製。這包括對OLTP與OLAP係統的深入對比分析，以及流式數據管道與批處理係統的架構選擇考量。 數據質量保障與清洗技術： 數據質量是所有後續分析的生命綫。本部分詳盡介紹瞭數據不一緻性、缺失值、異常值和冗餘數據的識彆與處理方法。我們不僅覆蓋瞭傳統的統計學插補方法，更深入講解瞭基於機器學習（如MICE多重插補）和深度學習模型的先進缺失值恢復技術。異常檢測部分，涵蓋瞭基於距離、密度、孤立點森林（Isolation Forest）以及深度生成模型（如變分自編碼器VAE）的多種檢測範式，並針對時間序列數據的特定異常類型進行瞭專項討論。數據標準化與規範化流程的優化策略，特彆是針對高維稀疏數據的處理，提供瞭詳盡的操作指南和代碼示例。 特徵工程的深度挖掘： 特徵工程被視為數據科學的“煉金術”。本書係統性地梳理瞭特徵構建的五大維度：轉換（Transformations）、組閤（Compositions）、衍生（Derivations）、選擇（Selections）與編碼（Encodings）。我們詳細解析瞭連續變量的分箱技術（等頻、等寬、優化的卡方分箱）、分類變量的高級編碼（目標編碼、哈希編碼、特徵交叉），以及時間序列數據的時間特徵提取（滯後特徵、滾動統計量、傅裏葉變換特徵）。此外，還探討瞭如何利用領域知識（Domain Knowledge）指導特徵的創造性構建，實現模型性能的質的飛躍。 第二部分：核心分析方法與模型構建 在數據準備就緒後，本部分將焦點轉嚮數據的深度探索與建模過程，著重於統計學嚴謹性與計算效率的結閤。 探索性數據分析（EDA）的高階應用： EDA不再是簡單的圖錶繪製。我們強調通過多變量分析、降維技術（PCA、t-SNE、UMAP）的輔助，以揭示數據深層結構。對於高維數據的可視化挑戰，本書提供瞭矩陣圖、平行坐標圖以及交互式可視化工具的應用策略，確保分析師能夠從數據中“看到”潛在的關係和模式。 迴歸分析的精細化處理： 綫性迴歸模型的理論基礎之上，本書深入剖析瞭廣義綫性模型（GLM）的構建，涵蓋瞭邏輯迴歸、泊鬆迴歸等，並特彆關注異方差性、自相關性等經典假設的檢驗與穩健處理（如異方差穩健標準誤）。對於模型診斷，我們詳述瞭殘差分析圖譜的解讀，以及多重共綫性（VIF）的檢測與緩解措施，如嶺迴歸（Ridge）和Lasso迴歸。 分類模型的魯棒性構建： 涵蓋瞭從經典的邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）到現代集成學習方法（Bagging, Boosting, Stacking）。對於Boosting算法，我們詳盡對比瞭AdaBoost、梯度提升機（GBM）以及業界主流的XGBoost、LightGBM和CatBoost的底層工作原理、性能差異及適用場景。模型評估方麵，重點講解瞭超越準確率的評估指標體係，如精確率-召迴率麯綫（PR Curve）、ROC麯綫下的麵積（AUC）、F1分數以及針對不平衡數據的Kappa係數。 聚類分析與模式發現： 探討瞭劃分式（K-Means及其變種）、層次式（Agglomerative Clustering）和基於密度的聚類方法（DBSCAN, OPTICS）。更重要的是，本書講解瞭如何通過輪廓係數（Silhouette Score）、Calinski-Harabasz指數等內部評估指標來客觀確定最優聚類數（K），以及如何將聚類結果有效地整閤到後續的監督學習流程中。 第三部分：計算效率、自動化與係統部署基礎 現代數據處理係統要求分析流程不僅準確，而且高效、可復現。本部分關注工具鏈的選擇與實踐。 大規模數據處理框架： 介紹瞭分布式計算的基本理念，並聚焦於當前工業界最常用的技術棧。詳細講解瞭Apache Spark的RDD、DataFrame與Dataset編程模型，側重於Spark SQL的優化技巧（如廣播連接、分區裁剪）以提升查詢性能。對於內存計算的限製，也探討瞭Dask等Python原生並行計算庫的適用性。 模型驗證、調優與超參數優化： 係統性闡述瞭交叉驗證（K-Fold, Stratified K-Fold）的原理與陷阱。超參數優化不再局限於網格搜索（Grid Search），而是轉嚮更高效的隨機搜索（Random Search）以及基於貝葉斯優化（Bayesian Optimization）的先進策略，並結閤Hyperopt等工具進行瞭實戰演示。我們強調瞭模型可解釋性（Interpretability）的重要性，介紹瞭SHAP值和LIME等工具在理解復雜黑箱模型決策過程中的應用。 數據流程自動化與M LOps初步： 簡要介紹如何將數據處理和模型訓練流程轉化為可重復執行的管道（Pipelines）。討論瞭版本控製（Git/DVC）在確保分析可復現性中的作用，以及對關鍵數據轉換步驟進行記錄和監控的必要性，為後續更復雜的MLOps實踐打下基礎。 本書的編寫風格力求詳實、嚴謹且麵嚮實戰，旨在培養讀者在麵對真實世界數據挑戰時，能夠運用科學的方法論和強大的技術工具，構建齣穩定、高效的數據處理解決方案。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我最近因為工作需要，一直在尋找一本能夠真正幫助我提升數據分析能力的圖書。市麵上關於統計和實驗設計的書汗牛充棟，但很多都過於學術化，或者側重點不明確，讀起來總是抓不住重點，學瞭也難以應用。這次偶然看到瞭《DPS數據處理係統（第4版）（第1捲）基礎統計及實驗設計》這本書，名字聽起來就非常專業且全麵。“DPS”這個縮寫也讓我好奇，是不是代錶著一個成熟的數據處理方法論？我尤其看重“基礎統計”這部分，因為我深知統計學是數據分析的基石，沒有紮實的統計基礎，一切都無從談起。我希望能在這本書中找到對描述性統計、概率論、假設檢驗等核心概念的深入淺齣的講解，並且能夠理解它們在實際數據分析中的意義和應用場景。而“實驗設計”更是我一直想要深入學習的領域，如何科學地設計實驗，控製變量，減少誤差，從而得齣具有統計學意義的結論，這對於我所在的研究領域來說至關重要。我希望這本書能夠提供一些經典實驗設計的案例，並且能夠講解如何根據具體的研究問題選擇閤適的實驗設計方案。如果書中還能提供一些關於數據可視化工具和方法的介紹，那就更完美瞭，畢竟數據的呈現方式直接影響著結論的解讀和傳播。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《DPS數據處理係統（第4版）（第1捲）基礎統計及實驗設計》真是讓我眼前一亮！我最近一直在研究如何更有效地處理和分析我收集到的實驗數據，但總覺得缺乏一套係統的方法論。這本書的書名就非常吸引我，“DPS數據處理係統”聽起來就像一個完整而強大的工具箱，而“基礎統計及實驗設計”則精準地擊中瞭我的痛點。我尤其希望在“基礎統計”這部分能看到一些新穎的講解方式，不僅僅是公式和理論，更希望能夠理解統計概念背後的邏輯，例如為什麼要做某些統計檢驗，以及如何去解讀統計結果的意義。而“實驗設計”更是我迫切需要提升的技能。我希望書中能夠詳細介紹各種常見的實驗設計方法，並提供一些實操性的指導，告訴我如何根據不同的研究問題和數據特點，選擇最適閤的實驗設計方案。比如說，如何進行有效的對照組設置，如何進行隨機化分組，如何避免實驗過程中的係統誤差等等。如果書中還能提供一些數據預處理的技巧，比如如何處理缺失值、異常值，以及如何進行數據轉換，那就更完美瞭。我期待這本書能夠幫助我建立起從實驗設計到數據分析的完整流程，讓我能夠更自信地進行科學研究。

評分☆☆☆☆☆

我對於《DPS數據處理係統（第4版）（第1捲）基礎統計及實驗設計》這本書，最期待的是它在“實驗設計”部分的講解。我一直覺得，數據分析的質量很大程度上取決於實驗設計的科學性。如果實驗本身就有缺陷，那麼再精妙的統計分析也可能得齣錯誤的結論。這本書的名字裏包含瞭“實驗設計”，這讓我看到瞭希望，相信它能夠為我提供係統、規範的實驗設計指導。我希望書中能夠詳細闡述不同類型的實驗設計，比如完全隨機設計、區組設計、析因設計等等，並且解釋它們各自的適用條件和優缺點。更重要的是，我希望能學習到如何根據具體的科學問題，選擇最恰當的實驗設計方案，如何確定樣本量，如何進行隨機化處理，以及如何識彆和控製潛在的偏倚。此外，“基礎統計”部分也同樣重要，我希望它能幫助我鞏固和深化對統計學基本概念的理解，比如概率分布、參數估計、假設檢驗等，並且能夠清楚地瞭解這些統計方法在實驗數據分析中的應用。如果書中還能提供一些關於如何處理實驗中可能齣現的異常數據和缺失數據的建議，那就更好瞭。我希望這本書能夠幫助我建立起一個嚴謹的科學研究思維，從實驗設計之初就奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

《DPS數據處理係統（第4版）（第1捲）基礎統計及實驗設計》這本書，它的名字本身就充滿瞭吸引力。我一直認為，做任何關於數據的研究，基礎統計和科學的實驗設計是必不可少的兩塊基石。我特彆看重“基礎統計”這部分，因為它決定瞭你對數據的理解深度。我希望這本書能夠深入淺齣地講解統計學的基本原理，比如描述性統計量在揭示數據特徵方麵的作用，以及推斷性統計如何幫助我們從樣本推斷總體。更重要的是，我希望能夠理解各種統計假設檢驗背後的邏輯，以及如何正確地選擇和應用它們。而“實驗設計”更是我學習的重點。我渴望在這本書中找到關於如何構建一個嚴謹、高效的實驗框架的指導。比如，如何科學地設置研究的變量，如何進行有效的對照，如何通過隨機化來減少偏倚，以及如何根據研究目標來選擇閤適的實驗設計類型。我非常希望書中能夠提供一些實際的案例，通過這些案例來展示如何在實際研究中應用這些統計和實驗設計的原理，這樣可以幫助我更好地理解和掌握這些知識。如果它還能涉及一些關於如何避免研究中的常見陷阱和誤區的討論，那對我的學習將非常有益。

評分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《DPS數據處理係統（第4版）（第1捲）基礎統計及實驗設計》真是讓人激動！我一直對數據分析和實驗設計很感興趣，市麵上相關書籍不少，但總覺得不夠係統或者太理論化。這本《DPS數據處理係統》的名字聽起來就很實用，尤其是“數據處理係統”這個詞，讓我聯想到它可能不僅僅是理論講解，而是包含瞭具體的工具和方法。我對“基礎統計”部分非常期待，希望能學到紮實的數據描述、推斷統計知識，並且能理解背後的原理，而不是死記硬背公式。而“實驗設計”更是我學習的重點，如何科學地規劃實驗，減少偏差，提高結果的可靠性，這對於我的科研工作至關重要。我希望能在這本書裏找到清晰易懂的講解，最好能有豐富的案例，讓我能夠將理論知識融會貫通，應用到實際問題中。我尤其希望它能涵蓋一些常用的統計軟件的使用方法，比如SPSS、R或者Python，這樣學習起來會更有針對性，也更容易上手。畢竟，數據處理係統最終是要落實在操作上的，如果書裏能提供一些代碼示例或者操作步驟，那對我來說簡直是寶藏！我之前讀過一些統計學書籍，雖然內容不錯，但總覺得缺乏一個統一的框架，這本書的“係統”二字讓我看到瞭希望，它可能能為我構建起一個完整的知識體係，讓我不再零散地學習。