数据分析及DPS数据处理方法系统
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DPS数据处理系统及应用
可以重新输入行列数，调整工作表的大小。
但如果输入行数小于已有文件存放数据的最
大行数时，系统会提示如下。此时，应将行数 增加。
二、文本转换数值及字符串转换数值 1.文本转换数值 当从其他文本编辑器复制数据到DPS的电子表格时，会 发现数据都是放在第一列里，而不是一个一个数据 分布在单元格里。原因是原来数据之间是用空格隔开 的，DPS不能自动识别这种格式，只能以字符串的格式 直接放进来。
基本参数估计输出结果中的基本参数： （1）总和（sum）：样本数的总和 （2）均值（Mean）：平均值，是分析计量资料的
即选中单元格数据，然后缓慢移动鼠标到单 元格的右下角，当鼠标形状变为黑色实心“十” 字后，拖动鼠标到目标单元格即可完成复制。
3.数据删除，行列插入、删除
数据删除：
直接选中单元格数据→敲Delete删除
整行、整列插入、删除：
用鼠标选中单元格，点击插入行按钮 该单元格上方插入一行。
，会在
用鼠标选中单元格，点击插入列按钮 该单元格左方插入一列
四、图表处理
DPS常用图表处理 ：
常用图表有二维和三维图，可以绘条形图、折线 图、阶梯图、饼图等。
定义数据块后点击按钮
，或点“数据分
析”→ “常用图表” →在图形选择对话框中选
择图类型（2D、3D） → 下一步→ 显示图形 →
标出坐标轴代表的项目名称、符号、单位以及
图题、图注、图例等。
过程见下面图：
，会在
用鼠标选中要删除的行，点击删除行按钮
，
可删除该行。
用鼠标选中要删除的列，点击删除列按
，
可删除该列。
4.当前工作表规格定义 DPS工作表，每张表最大可为255列×65535行。在此
但如果输入行数小于已有文件存放数据的最
大行数时，系统会提示如下。此时，应将行数 增加。
二、文本转换数值及字符串转换数值 1.文本转换数值 当从其他文本编辑器复制数据到DPS的电子表格时，会 发现数据都是放在第一列里，而不是一个一个数据 分布在单元格里。原因是原来数据之间是用空格隔开 的，DPS不能自动识别这种格式，只能以字符串的格式 直接放进来。
基本参数估计输出结果中的基本参数： （1）总和（sum）：样本数的总和 （2）均值（Mean）：平均值，是分析计量资料的
即选中单元格数据，然后缓慢移动鼠标到单 元格的右下角，当鼠标形状变为黑色实心“十” 字后，拖动鼠标到目标单元格即可完成复制。
3.数据删除，行列插入、删除
数据删除：
直接选中单元格数据→敲Delete删除
整行、整列插入、删除：
用鼠标选中单元格，点击插入行按钮 该单元格上方插入一行。
，会在
用鼠标选中单元格，点击插入列按钮 该单元格左方插入一列
四、图表处理
DPS常用图表处理 ：
常用图表有二维和三维图，可以绘条形图、折线 图、阶梯图、饼图等。
定义数据块后点击按钮
，或点“数据分
析”→ “常用图表” →在图形选择对话框中选
择图类型（2D、3D） → 下一步→ 显示图形 →
标出坐标轴代表的项目名称、符号、单位以及
图题、图注、图例等。
过程见下面图：
，会在
用鼠标选中要删除的行，点击删除行按钮
，
可删除该行。
用鼠标选中要删除的列，点击删除列按
，
可删除该列。
4.当前工作表规格定义 DPS工作表，每张表最大可为255列×65535行。在此
DPS数据处理系统V2_C16 聚类分析
dij xik x jk
k 1 m
( xik x jk )
这是一个自身标准化的量。由于它对大的奇异值不敏感，故特别适合高度偏倚的数据。 (5) 马氏距离：
dij ( x(i ) x( j ) ) S 1 ( x(i ) x( j ) )
式中，x(i)为样品 xi 的 m 个指标所组成的向量(i1，2，，n)，S1 为样本协方差阵的逆 矩阵。样本的协方差矩阵为
第 16 章 聚 类 分 析
聚类分析是建立一种分类方法，它将一批样品或变量按照它们在性质上的亲疏程度 进行分类。 亲疏程度， 一种方法是把每个样品看成 m 维(变量个数为 m 个)空间的一个点， 进而在 m 维坐标中定义点与点之间的某种距离； 另一方法是用某种相似系数来描述样品 间的亲疏程度。当确定了样品或变量间的距离或相似系数后，就可以对样品或变量进行 分类。分类的方法很多。一类方法是在样品距离的基础上定义类与类之间的距离，首先 将 n 个样品自成一类，然后每次将具有最小距离的两类合并，合并后重新计算类与类之 间的距离，将此过程一直继续到所有样品归为一类为止。最后把这个过程做成一张聚类 谱系图。这种聚类方法称为系统聚类法；另一类方法是将 n 个样品初步分类，然后根据 分类函数尽可能小的原则，对已分类别进行调整，直到分类合理为止。这种聚类方法称 为调试法，如动态聚类就属于该类型。此外，还有在不打乱样本秩序的条件下对样本进 行聚类分析，如有序样本的最优分割法。 非线性映射方法是一种“几何图像降维”的数学方法。该方法可将 n 个样本 m 维空 间点映射到一个维数较低(如二维)的空间，以给出数据构形的直观概念，并在低维空间 进行识别分类。 聚类分析根据分类对象的不同分为 Q 型和 R 型两大类。 Q 型是对样本进行分类处 理，R 型是对变量进行分类处理。在一般科研工作中，用得较多的是 Q 型聚类分析。本 章主要讨论 Q 型聚类分析问题。
k 1 m
( xik x jk )
这是一个自身标准化的量。由于它对大的奇异值不敏感，故特别适合高度偏倚的数据。 (5) 马氏距离：
dij ( x(i ) x( j ) ) S 1 ( x(i ) x( j ) )
式中，x(i)为样品 xi 的 m 个指标所组成的向量(i1，2，，n)，S1 为样本协方差阵的逆 矩阵。样本的协方差矩阵为
第 16 章 聚 类 分 析
聚类分析是建立一种分类方法，它将一批样品或变量按照它们在性质上的亲疏程度 进行分类。 亲疏程度， 一种方法是把每个样品看成 m 维(变量个数为 m 个)空间的一个点， 进而在 m 维坐标中定义点与点之间的某种距离； 另一方法是用某种相似系数来描述样品 间的亲疏程度。当确定了样品或变量间的距离或相似系数后，就可以对样品或变量进行 分类。分类的方法很多。一类方法是在样品距离的基础上定义类与类之间的距离，首先 将 n 个样品自成一类，然后每次将具有最小距离的两类合并，合并后重新计算类与类之 间的距离，将此过程一直继续到所有样品归为一类为止。最后把这个过程做成一张聚类 谱系图。这种聚类方法称为系统聚类法；另一类方法是将 n 个样品初步分类，然后根据 分类函数尽可能小的原则，对已分类别进行调整，直到分类合理为止。这种聚类方法称 为调试法，如动态聚类就属于该类型。此外，还有在不打乱样本秩序的条件下对样本进 行聚类分析，如有序样本的最优分割法。 非线性映射方法是一种“几何图像降维”的数学方法。该方法可将 n 个样本 m 维空 间点映射到一个维数较低(如二维)的空间，以给出数据构形的直观概念，并在低维空间 进行识别分类。 聚类分析根据分类对象的不同分为 Q 型和 R 型两大类。 Q 型是对样本进行分类处 理，R 型是对变量进行分类处理。在一般科研工作中，用得较多的是 Q 型聚类分析。本 章主要讨论 Q 型聚类分析问题。
DPS数据处理详解
得到如下所示图： 选相应项作图。
Q--Q图
利用Q--Q图也可判断数据是否符合正态分布 规律，即可作数据正态分布检验。
在Q--Q图上，若所有数据散点分布在一条直 线附近时，表明符合正态分布，否则，不符合 正态分布。
DPS数据处理系统及应用
一、用户界面
公式编辑区：用于数学模型分析时，数学 公式的编辑、定义。
解决方法： 点击数据编辑→“文本转换为数值”， 可将文本行里的各个数值分离开，放在后面各个单元 格里
注意：复制过来的文本数据应该放在DPS 系统工作表的第一列里面，否则，不能 转换。
2.字符串转换数值
DPS中，数据应在“英文数字”方式下输 入。
如果忘记，在“全角、中文汉字输入方式 下输入了字符型全角数字，这些全角型数字， 在单元格里显示呈黑色。DPS系统不能对这些 数据进行统计分析计算。
，会在
用鼠标选中要删除的行，点击删除行按钮
，
可删除该行。
用鼠标选中要删除的列，点击删除列按
，
可删除该列。
4.当前工作表规格定义 DPS工作表，每张表最大可为255列×65535行。在此
范围内，工作表大小可根据需要自己设定。 设定方法：
点击工具栏里的设置表格行列数按钮 （或点击数据编辑→表格尺寸）， DPS会根据当前工作 表的大小给出一个工作表大小的缺省值对话框，
DPS中数据类型分为3类：数值型；字符型；日 期型。DPS根据输入数据的格式自动判断数据属 于什么类型。
如日期型的数据输入格式为：“月/日/年”、 “月-日-年”或“时；分；秒”。 如输入的数据由数字与小数点构成，DPS自动将 其识别为数值型。数据数据统计分析要求是数值 型数据。数值型数据显示为蓝色。
四、图表处理
数据析及DPS数据处理系统课件
算法应用
运用经典算法和先进算法进行数据分析和建模，如线性回归、支持向量机、神经网络等，以解决复杂 的数据处理问题和实现高精度的预测和决策。
04
CATALOGUE
DPS数据处理系统在数据分析中的应用
数据导入与数据处理
数据格式支持广泛
01
DPS数据处理系统支持导入多种常见数据格式，如CSV、Excel
数据挖掘与特征选择
数据挖掘
利用统计学、机器学习和模式识别等技术，从大量数据中发掘有用信息和知识，包括关联规则、聚类分析、分类 预测等。
特征选择
通过特征选择技术，从大量特征中挑选出对分析目标最重要的特征，以降低维度、提高模型性能和解释性。
数据分析建模与算法应用
数据分析建模
根据具体问题和分析目标，选择合适的数据分析模型，如回归分析、时间序列分析、决策树等，以揭 示数据背后的规律和趋势。
结果解读与讨论
对案例分析的结果进行解读，讨论其 中发现的问题、规律、趋势等，并给 出相应建议或解决方案。
数据处理与数据分析实践操作指导
数据准备
指导学生如何获取、导入并初步处理数 据，包括数据清洗、格式转换等。
可视化与报告生成
教授数据可视化的基本技巧，如何使 用DPS数据处理系统生成专业的数据
分析报告。
金融领域
金融领域的数据分析应用主要包括风险控制、投资决策、 股票预测等方面，有助于提高金融机构的盈利能力和风险 管理水平。
医学领域
医学领域的数据分析主要包括临床试验数据分析、流行病 学调查、医学影像分析等方面，有助于医生更准确地诊断 和治疗疾病。
社会科学领域
社会科学领域的数据分析可应用于社会学研究、人口统计 、民意调查等方面，有助于深入理解社会现象和发展趋势 。
运用经典算法和先进算法进行数据分析和建模，如线性回归、支持向量机、神经网络等，以解决复杂 的数据处理问题和实现高精度的预测和决策。
04
CATALOGUE
DPS数据处理系统在数据分析中的应用
数据导入与数据处理
数据格式支持广泛
01
DPS数据处理系统支持导入多种常见数据格式，如CSV、Excel
数据挖掘与特征选择
数据挖掘
利用统计学、机器学习和模式识别等技术，从大量数据中发掘有用信息和知识，包括关联规则、聚类分析、分类 预测等。
特征选择
通过特征选择技术，从大量特征中挑选出对分析目标最重要的特征，以降低维度、提高模型性能和解释性。
数据分析建模与算法应用
数据分析建模
根据具体问题和分析目标，选择合适的数据分析模型，如回归分析、时间序列分析、决策树等，以揭 示数据背后的规律和趋势。
结果解读与讨论
对案例分析的结果进行解读，讨论其 中发现的问题、规律、趋势等，并给 出相应建议或解决方案。
数据处理与数据分析实践操作指导
数据准备
指导学生如何获取、导入并初步处理数 据，包括数据清洗、格式转换等。
可视化与报告生成
教授数据可视化的基本技巧，如何使 用DPS数据处理系统生成专业的数据
分析报告。
金融领域
金融领域的数据分析应用主要包括风险控制、投资决策、 股票预测等方面，有助于提高金融机构的盈利能力和风险 管理水平。
医学领域
医学领域的数据分析主要包括临床试验数据分析、流行病 学调查、医学影像分析等方面，有助于医生更准确地诊断 和治疗疾病。
社会科学领域
社会科学领域的数据分析可应用于社会学研究、人口统计 、民意调查等方面，有助于深入理解社会现象和发展趋势 。
第三讲 DPS应用(1、DPS基本操作)
针处。“快捷菜单”中的命令同菜单栏上选取的相应命令效果
是一样的。
整理版ppt
4
第一章 DPS基本操作
二、用户工作界面
(3) 工具栏
工具栏中的按钮都是常用命令，当鼠标指向某一按钮后，稍等片 刻在按钮右下方会显示该按扭命令的含意。
工具栏的第一行是常用工具栏。为使用DPS编辑、处理数据最常 用命令的快捷按钮。
整理版ppt
20
第一章 DPS基本操作
三、DPS基本操作
10．数据统计分析及其建模基本步骤
（2）数学模型分析的基本步骤
▪ A.在电子表格中编辑和定义数据矩阵块。数据编辑格式一般以列代
表变量，以行代表样本，并拖动鼠标定义数据块。这时灰色背景部 分即为可进行统计分析的数据矩阵块。
▪ B. 在下部的文本编辑器中编辑和定义数学公式。公式中用“x+数字”
▪ 将鼠标左击图标 ，可增加输入数值的小数显示位数，右击减少小 数显示的位数。
▪ 点击工具栏里的按钮 格式
可改变当前数据块中的文字字体、字号等
整理版ppt
10
第一章 DPS基本操作
三、DPS基本操作
3．数据的输入
(2) 公式生成数据
▪ DPS数据也可由公式直接生成。如：A1和B1单元格中已输入 了数值数据，欲将A1 与B1 单元格的数据相加放入C1单元格 中：选定C1单元格，然后输入公式“=A1+B1”或输入 “=SUM(a1：b1)”，回车之后即可完成操作。
另外数据的剪切复制和粘贴是和另外数据的剪切复制和粘贴是和windows其它应用程其它应用程序共享数据的有力工具可以通过这种方式和序共享数据的有力工具可以通过这种方式和wordexcelspss等其它应用程序互相交换数据等其它应用程序互相交换数据第一章第一章dps基本操作基本操作l三三dps基本操作基本操作l4数据的删除数据的删除l选定待删除区域工具栏中选择选定待删除区域工具栏中选择擦除擦除按钮按钮
数据分析及DPS数据处理系统
数据分析的重要性
数据分析在现代商业、科研和日常生活中扮演着至关重要的角色。通过数据分 析，人们可以更好地理解数据，发现数据背后的规律和趋势，为决策提供有力 支持。
数据分析的基本流程
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数 据，确保数据质量。
数据建模
选择合适的分析方法和模型对 数据进行处理和分析。
数据收集
科学计算
云计算
DPS数据处理系统可用于科学计算和工程领 域，处理大规模的科学数据集。
DPS数据处理系统可以部署在云计算平台上 ，提供云端的数据处理服务。
DPS数据处理系统与其他系统的比较
与传统数据库Biblioteka 统的比较DPS数据处理系统与传统数据库系统相比，更加注重大规模数据的处理效率，而 传统数据库系统更注重数据的存储和查询。
AI集成
DPS数据处理系统将与人工智能技 术进一步集成，实现更智能的数据 处理和分析。
数据分析与DPS数据处理系统的融合发展
数据整合
跨领域应用
数据分析与DPS数据处理系统将更加 紧密地结合，实现更高效的数据整合 和共享。
数据分析与DPS数据处理系统的融合将 拓展到更多领域，如医疗、金融、教育 等，为各行业提供更优质的数据服务。
分类分析
根据已知分类对数据进行分类 和预测。
聚类分析
将相似的数据点聚集成群组， 用于市场细分、异常检测等。
02
DPS数据处理系统介绍
DPS数据处理系统的定义与特点
定义
DPS数据处理系统是一种专门用于处 理大规模数据集、提供高效数据分析 和处理的软件系统。
高效性
DPS数据处理系统采用先进的数据处 理技术和算法，能够快速处理大规模 数据集，提高数据处理效率。
数据分析在现代商业、科研和日常生活中扮演着至关重要的角色。通过数据分 析，人们可以更好地理解数据，发现数据背后的规律和趋势，为决策提供有力 支持。
数据分析的基本流程
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数 据，确保数据质量。
数据建模
选择合适的分析方法和模型对 数据进行处理和分析。
数据收集
科学计算
云计算
DPS数据处理系统可用于科学计算和工程领 域，处理大规模的科学数据集。
DPS数据处理系统可以部署在云计算平台上 ，提供云端的数据处理服务。
DPS数据处理系统与其他系统的比较
与传统数据库Biblioteka 统的比较DPS数据处理系统与传统数据库系统相比，更加注重大规模数据的处理效率，而 传统数据库系统更注重数据的存储和查询。
AI集成
DPS数据处理系统将与人工智能技 术进一步集成，实现更智能的数据 处理和分析。
数据分析与DPS数据处理系统的融合发展
数据整合
跨领域应用
数据分析与DPS数据处理系统将更加 紧密地结合，实现更高效的数据整合 和共享。
数据分析与DPS数据处理系统的融合将 拓展到更多领域，如医疗、金融、教育 等，为各行业提供更优质的数据服务。
分类分析
根据已知分类对数据进行分类 和预测。
聚类分析
将相似的数据点聚集成群组， 用于市场细分、异常检测等。
02
DPS数据处理系统介绍
DPS数据处理系统的定义与特点
定义
DPS数据处理系统是一种专门用于处 理大规模数据集、提供高效数据分析 和处理的软件系统。
高效性
DPS数据处理系统采用先进的数据处 理技术和算法，能够快速处理大规模 数据集，提高数据处理效率。
DPS数据处理系统V1_C06 相关与回归分析
第6章 相关与回归分析第5章介绍的一般线性模型，实质上是用回归分析方法解决方差分析问题。
回归分析是处理实验数据，一般用于定量数据实验结果的建模，它是在实际生产实践和科学实验中应用较为常见的统计方法。
6.1 回归和相关概念两个或两个以上变数之间的关系,可以是函数关系，或者是统计关系。
函数关系是一种确定性关系，即一个变数的任一变量必与另一变数的一个确定的数值相对应。
例几何里面圆面积与半径关系，S =πR 2。
这种关系不含误差，常见于物理学、化学等理论科学。
统计关系是一种非确定性的关系，即一个变数的取值受到另一变数的影响，两者之间既有关系，但又不存在完全确定的函数关系。
统计关系与函数关系的根本区别，在于前者研究的是具有抽样误差的数据。
例如，作物产量与施肥量关系，适宜的施肥量下产量较高，施肥量不足则产量较低。
但这种关系并不是完全确定的，即使施肥量完全相同，两块同样面积土地上的产量也不会相等。
具有统计关系的两个变数，其关系又可分为因果关系和相关关系。
因果关系是两个变数间的关系是原因(自变量，independent variable ，多用X 表示)和反应结果(依变量，dependent variable ，多用Y 表示)的性质。
如施肥量和产量的关系中，施肥量是产量变化的原因(自变量)；产量是对施肥量的反应(依变量)。
如两个变数关系并不是原因和结果的性质，而是一种共同变化特点，则这两个变数间的关系为相关关系，因此相关关系中并没有自变数和依变数之分。
在这种情况下，X 和Y 可分别用于表示任一变数。
回归关系可以通过回归分析、根据实验数据得到一个表示Y 随X 的改变而改变的回归方程)(x f y=ˆ，式中y ˆ是给定x 时由该方程估计出的理论y 。
相关关系是应用相关分析方法计算表示Y 和X 相关密切程度的统计数，即相关系数(correlation coefficient )，并测验其显著性。
这一统计数记为r 。
DPS数据处理系统V2(C18 多因子分析)
第18章 多因子分析多因子分析是一种将多变量(指标)样本在结构上进行简化的有效方法。
通过分析找到一个包含最佳变量的子集合，使其所包含的变量能反映总体的结构。
这种简化结构的处理对研究多因素之间的规律和构造模型等有重要的作用。
DPS 系统提供的关于多因素分析的主要功能模块包括主成分分析、因子分析、对应分析及典型相关分析等5种分析方法。
18.1 主成分分析18.1.1 基本原理主成分概念由Karl Pearson 于1901年提出，由Hottelling 于1933年推广到随机变量，主成分分析是多元统计分析中的重要统计方法，是用较少的综合指标来代替原来较多的指标。
多元分析中的随机变量，是对同一个体进行测量结果。
从多个实测变量提取较少、互不相关综合指标，反映总体信息，这种综合指标就称为主成分。
主成分分析可在不丢掉主要信息前提下，避开变量间共线性问题，便于继续用其他多元统计方法进行分析。
设两个变量n 个样品，在二维空间分布大致为一椭圆。
作坐标旋转，使新坐标系为椭圆长、短轴方向，坐标旋转公式为⎩⎨⎧+-=+=θθθθcos sin sin cos 212211j j jj j j x x y x x y 对于标准化后的数据，旋转角度为45︒。
如有11个样本的两个变量数据，实施标准化后显示如图18-1中的小圆圈。
图18-1 两变量主成分分析−−坐标旋转·632·第18章 多因子分析从图18-1可以看出，各点坐标呈正相关。
主成分分析，数据点顺时针旋转45︒后处于星号点位置。
这时数据点大部分在横坐标方向，变异(方差)集中在横轴，为第一主成分；纵轴方向变异(方差)较小，为第二主成分。
且相关为零。
一般地，设变量x i 的样本均数和样本样本差分别为i x 和s i ，i =1，2，…，m 。
变量标准化公式为()s x x z i i i /-=对标准化后的变量z i 寻求主成分。
第一主成分C 1是z 1，z 2，…，z m 的线性组合，即m m z a z a z a C 12121111+++=C 1要尽可能多地反映原m 个变量的信息，在121212211=+++m a a a 的条件下，C 1的方差Var(C 1)要尽可能大。
《DPS数据处理》课件
2 数据处理的流程
数据处理的流程包括数 据采集、数据清洗、数 据整合和数据分析。
3 数据处理的重要性
数据处理在当今信息时 代具有重要性，可以帮 助我们做出明智的决策 和提高效率。
第二部分：数据采集
1
数据采集的工具
2
常用的数据采集工具包括Google表单、
传感器设备和网络抓取软件。
3
数据采集的方法
数据采集可以通过调查问卷、传感器 技术和网络抓取等多种方法进行。
数据采集的注意事项
在数据采集过程中，需要注意数据的 准确性、完整性和隐私保护。
第三部分：数据清洗
数据清洗的定义
数据清洗是指处理和修复 数据中的错误、不一致和 缺失值的过程。
数据清洗的流程
数据清洗的流程包括数据 预处理、异常值处理和缺 失值填充等步骤。
数据清洗的工具
常用的数据清洗工具包括 Python的pandas库和 OpenRefine。
第五部分：数据分析
1
数据分析的流程
2
数据分析的流程包括数据预处理、数
据建模和数据可视化。
3
数据分析的案例
4
一个数据分析的案例是对销售数据进 行趋势分析，以预测未来销售趋势。
数据分析的定义
数据分析是对数据进行探索和解释以 获取有用信息的过程。
数据分pandas库、R和Tableau。
第四部分：数据整合
数据整合的定义
数据整合是将不同来源和格式 的数据进行统一整合和转换的 过程。
数据整合的工具
常用的数据整合工具包括 Talend、Informatica和 Microsoft Power BI。
数据整合的案例
一个数据整合的案例是将销售 数据和客户数据合并，以便更 好地分析客户购买行为。
DPS数据处理
完全随机设计
正交实验方差分析 二次回归（正交）旋转组合设计 二次通用旋转组合设计 二次多项式回归分析 新版本里几个设计，数据处理通用了 ： 二次通用组合设计、 二次正交旋转设计、 二次正交回归设计， 做统计分析时如果不做区组，都在实验统计下拉 菜单里的实验优化分析→二次多项式回归分析操 作。
但如果输入行数小于已有文件存放数据的最 大行数时，系统会提示如下。此时，应将行数 增加。
二、文本转换数值及字符串转换数值 1.文本转换数值 当从其他文本编辑器复制数据到DPS的电子表格时，会 发现数据都是放在第一列里，而不是一个一个数据 分布在单元格里。原因是原来数据之间是用空格隔开 的，DPS不能自动识别这种格式，只能以字符串的格式 直接放进来。 解决方法： 点击数据编辑→“文本转换为数值”， 可将文本行里的各个数值分离开，放在后面各个单元 格里
在DPS系统内，各因子都用x1、x2、… 、xm表 示，所有常数都用 c1、c2、 … 、cm表示。
所以，在数学模型分析时，要将方程中的自 变量和因变量换成x1、x2、… 、xm；将所有常 数换成 c1、c2、 … 、cm。
四、图表处理 DPS常用图表处理 ： 常用图表有二维和三维图，可以绘条形图、折线 图、阶梯图、饼图等。
（5）方差（VAR） Variance 方差是衡量观察值间的离散程度。方差较小， 表示观察值围绕均数的波动较小。 方差小时，其估计值就比较可靠，方差越小指 标越稳定。 方差计算式 ：
（6）标准差（SD） std. Deviation 它描述个体观察值间的变异程度的大小，即 观察值的离散程度。标准差较小，表示观察值围 绕均数的波动较小，说明数据越集中。标准差越 大，说明数据越分散。可用标准差表示试验精度。 标准差小些好。 SD计算公式： 当观察值呈正态分布或近似正态分布时，可将 均数及标准差同时写出。如
利用DPS进行试验设计和统计分析
利用DPS进行试验设计和统计分析一、实验目的：通过学习统计软件DPS，了解如何利用统计软件进行试验设计和数据分析。
二、实验器材：计算机，DPS软件三、实验内容与步骤：1.DPS系统简介DPS数据处理系统，英文名称为Data Processing System，该系统采用全屏幕直接写屏方式设计编制，配有多级下拉式菜单，随意调整，操作自如，故称为DPS数据处理工作平台。
DPS平台将数值计算、统计分析、模型模拟以及画线制表等功能融为一体。
DPS平台具有强大的统计分析和数学模型模拟分析功能。
与国外同类专业统计分析系统相比，DPS具有操作简便，易于掌握，工作界面友好等优点。
2.方差分析（1）方差分析的数据编辑与格式整理1）单因素方差分析数据编辑格式：按下图格式输入数据，即一行一个处理，行内依次输入该处理的各个重复。
2）双向分组试验方差分析数据编辑格式将数据按因素A、B处理顺序在编辑器中输入。
先输入A因素的各处理再输B 因素的处理，然后依次输入各处理中的重复。
若因素A有b个处理，各处理重复n次，其资料输入顺序和格式如下图在裂区试验中，以A因素作为主区，B因素作为裂区对待。
3）多因素试验方差分析数据编辑格式观察数据按因素处理以及区组的顺序输入，即输入A因素的各处理水平后再输入B因素的各一个处理水平，如果有重复的话，在一个处理中依次输入各处理中的重复观测值。
（2）方差分析的结果解释只有当显著水平p值小于等于0.05时，一般才认为各个处理间确实存在差异；在DPS系统中，相同字母表示差异不显著，不同字母表示差异显著，这和《试验统计方法》中介绍的一致。
（3）利用DPS进行完全随机、随机区组、裂区设计的操作步骤打开DPS V2.00普及版或V3.01专业版，选择“试验设计”，分别选择如下图黑框中的字菜单，即进行相应的试验设计。
点击后输入相应的重复数，即得设计结果。
（3）利用DPS进行完全随机、随机区组和裂区设计试验数据的统计分析打开DPS V2.00普及版或V3.01专业版，以上部分介绍数据编辑的方法输入数据，拖动鼠标定义数据块。
DPS数据处理系统
DPS数据处理系统，英文名称为Data Processing System，取首字母缩写为DPS。
该系统采用多级下拉式菜单，用户使用时整个屏幕犹如一张工作平台，随意调整，操作自如，故形象地称其为DPS数据处理工作平台，简称DPS平台。
DPS平台是作者设计研制的通用多功能数理统计和数学模型处理软件系统。
它将数值计算、统计分析、模型模拟以及画线制表等功能融为一体。
因此，DPS 系统主要是作为数据处理和分析工具而面向广大用户。
DPS系统兼有如Excel等流行电子表格软件系统和若干专业统计分析软件系统的功能。
与流行的电子表格系统比较，DPS 平台具有强大得多的统计分析和数学模型模拟分析功能。
与国外同类专业统计分析软件系统相比，DPS系统具有操作简便，在统计分析和模型模拟方面功能齐全，易于掌握，尤其是对广大中国用户，其工作界面友好，只需熟悉它的一般操作规则就可灵活应用。
DPS数据处理系统的第一版于1997年出版发行，运行环境是直接写屏的软汉字DOS操作系统。
当前推出的第二版，其运行环境是当前流行的中文Windows 95/98视窗系统。
DPS数据处理系统集数据全屏幕编辑制表、试验设计及统计分析、多元分析、数值计算以及建立各种数学模型等多项功能为一体，可广泛适用于教学、科研和生产各个领域。
不管是青年学生、还是高级科研人员，不管是计算机应用的初学者，还是经验丰富的计算机应用专家，用户都可以在本系统中找到自己感兴趣或有用的部分。
4.1 一次滑动平均模型。
统计软件DPS数据处理系统简版
因素对因变量的影响程度。
回归分析及相关性分析
一元线性回归分析
支持一元线性回归分析，可计算回归系数、判定系数等，用于研 究两个变量之间的线性关系。
多元线性回归分析
支持多元线性回归分析，可研究多个自变量对因变量的影响程度， 并给出回归方程的拟合优度。
相关性分析
提供Pearson相关系数、Spearman秩相关系数等计算方法，用 于衡量两个变量之间的相关程度。
科研领域
DPS软件为科研人员提供强大的数据分析工 具，支持多种复杂统计模型，有助于科研人 员深入挖掘数据背后的规律，提升科研成果 质量。
教育领域
企业领域
DPS软件可帮助企业进行市场调研、用 户行为分析、产品优化等工作，为企业 决策提供数据支持，提升企业竞争力。
DPS软件适用于高校统计学、数据科学等 相关课程的教学与实验，帮助学生掌握数 据分析方法和技能，培养数据思维。
DPS数据处理系统简版支持批量导入和导出数据，提高数据 处理效率。
数据清洗和整理技巧
缺失值处理
系统提供多种缺失值处理方法，如删除含缺失值的观测、用均值或中 位数等统计量填充缺失值等。
异常值处理
用户可通过设定阈值或使用箱线图等方法识别异常值，并进行相应的 处理，如删除或替换异常值。
数据转换
DPS数据处理系统简版提供多种数据转换功能，如数据类型转换、变 量重命名、计算新变量等，以满足用户不同的数据处理需求。
数据排序与筛选
用户可根据需要对数据进行排序和筛选，以便更好地查看和分析数据。
03
基本统计分析功能
描述性统计分析
数据整理
支持数据的导入、导出、筛选、 排序等基本操作，方便用户进行 数据处理。
统计图表
DPS数据处理系统V1_C06 相关与回归分析
第6章 相关与回归分析第5章介绍的一般线性模型，实质上是用回归分析方法解决方差分析问题。
回归分析是处理实验数据，一般用于定量数据实验结果的建模，它是在实际生产实践和科学实验中应用较为常见的统计方法。
6.1 回归和相关概念两个或两个以上变数之间的关系,可以是函数关系，或者是统计关系。
函数关系是一种确定性关系，即一个变数的任一变量必与另一变数的一个确定的数值相对应。
例几何里面圆面积与半径关系，S =πR 2。
这种关系不含误差，常见于物理学、化学等理论科学。
统计关系是一种非确定性的关系，即一个变数的取值受到另一变数的影响，两者之间既有关系，但又不存在完全确定的函数关系。
统计关系与函数关系的根本区别，在于前者研究的是具有抽样误差的数据。
例如，作物产量与施肥量关系，适宜的施肥量下产量较高，施肥量不足则产量较低。
但这种关系并不是完全确定的，即使施肥量完全相同，两块同样面积土地上的产量也不会相等。
具有统计关系的两个变数，其关系又可分为因果关系和相关关系。
因果关系是两个变数间的关系是原因(自变量，independent variable ，多用X 表示)和反应结果(依变量，dependent variable ，多用Y 表示)的性质。
如施肥量和产量的关系中，施肥量是产量变化的原因(自变量)；产量是对施肥量的反应(依变量)。
如两个变数关系并不是原因和结果的性质，而是一种共同变化特点，则这两个变数间的关系为相关关系，因此相关关系中并没有自变数和依变数之分。
在这种情况下，X 和Y 可分别用于表示任一变数。
回归关系可以通过回归分析、根据实验数据得到一个表示Y 随X 的改变而改变的回归方程)(x f y=ˆ，式中y ˆ是给定x 时由该方程估计出的理论y 。
相关关系是应用相关分析方法计算表示Y 和X 相关密切程度的统计数，即相关系数(correlation coefficient )，并测验其显著性。
这一统计数记为r 。
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从该例中可以看出研究者施加了干预措施， 即施用不同浓度的农药。再经过观察总结， 验证提出的假设是否正确。
24
2、实验设计基本原则
–随 机 –对 照 –重 复
目的是为有效控制非处理因素
25
2.1 随机化原则
• 目的：研究者在实验设计时，并不完全知道实验过 程中的许多非实验因素，随机误差干扰在所难免， 因此有必要采用随机化的办法抵消这些干扰因素的 影响。
数据分析及DPS数据处理系统
1
主要参考资料
DPS数据处理系统-实验设计、统计分析及数据挖掘, 第2版，唐启义著，科学出版社，2010 来自 试验应用统计：设计、创新和发现，
第2版，George E. P. Box等著，张 润楚等译，机械工业出版社，2010 • 试验的设计与分析：王万中主编， 高等教育出版设，2004. • 试验设计与分析及参数优化，吴建 福(美)等著(张润楚等译)，中国统计 出版社，2003
• 1998年完成Window版(第2版)，2002年和2007年分 别出版配套专著3000册；2010年再次出版配套专著 3500册（165万字)；目前软件版本12.01版。
5
出版教材：
唐启义《DPS数据处理系统－实验设计、统计分析及 数据挖掘》第2版， 科学出版社，2010年。
唐启义 冯明光《DPS数据处理系统－实验设计、统 计分析及数据挖掘》 科学出版社，2007年。
响 –抵消实验环境的其它因素的干扰
27
常见的对照
• 空白对照(如农药药效实验中用清水处理，
2
实验设计优化与DPS
3
DPS开发背景
上世纪80年代以来，很多单位都着手编写统计分 析程序，但随着时间的推移，绝大多数程序由于算法落 后、数据格式规范性差、输出格式零乱、缺乏完整性而 被淘汰。
目前，国外大型统计软件，如SAS、 SPSS等占 优势。这从短期效应来看，引进国外软件，有利国内科 研对数据处理需求。但从长期看，特别是从知识产权来 讲，依赖于国外软件需要昂贵的费用支持。如在SAS平 台上开发的程序，由于摆脱不了SAS的环境，难在国内 推广应用。
唐启义 冯明光《实用统计分析及其DPS数据处理系 统》 科学出版社，2002年。
唐启义 冯明光《实用统计分析及其计算机处理平台》 中国农业出版社，1997年。
6
DPS数据处理系统－实验设计、统计分析及数据挖掘 7
DPS用户界面与数据接口
8
9
DPS功能特色
实验设计： 均匀设计 混料实验设计
统计分析： 动态聚类分析 因子分析模型统计检验与评价
因此，研制、推广适合国内需要的统计软件，是 势在必行的事；我们通过近20多年的努力，开发成功 了功能完整的DPS数据处理系统，其功能已接近ＳＡＳ、 SPSS的水平。
4
DPS数 据处理 系统开 发历程
• 1988年开始，历时10年，1997年推出DOS版本第1 版，同时出版配套专著第1版(4000册)；
一般用Tukey法和 LSD法。但注意：目 前国内目前的农药实 验要求Duncan 法。
17
18
学会思考
• 在您目前从事或涉及到的研究领域，在实验设 计或进行数据分析时，您最有可能碰到哪些统 计学方面的问题？
• 在试验设计与数据处理分析中，您有可能用到 工具软件（如DPS）中的哪些功能、或数据分 析方法来解决您的问题，以及使用这些方法时 的注意事项。
• 随机化原则包括两方面 – 随机分配：把实验处理对象随机分到各个区组 内，以增强可比性(区组内小区随机设置)。 – 随机抽样：总体中的每一个观察单位都有同等 的机会被选入到样本中来(如实验结果的调查)。
26
2.2 对照原则
设置对照小区，除实验处理不同外， 实验过程中的实验条件和辅助措施都 应相同，以便比较所研究对象存在的 真实差异。 –抵消害虫、病害自身消长趋势的影
卷叶率（%）
27.9 25.7 23.6 30.8
31.8 26.8 27.3 29.0
28.4 27.9 24.9 24.5
合计 平均
35.9 155.9 31.18 26.2 131.4 26.28 25.8 123.7 24.74 28.5 139.8 27.96
=550.8
16
数据转换：如数值相 差几个数量级，可用 对数转换;如许多小区 值为0，则可用平方根 转换;如指标是百分数, 且大部分数值大于70 ％或小于30％，可用 反正弦平方根转换。
10
DPS的应用
• 用户数已超过10000； • 遍及国内各个省市，包括港、台，各个行
业和领域； • 美国宾州大学林共进博士的实验室用于工
业实验设计（大样本实验设计）； • 成为赴国外攻读博士、或访问学者的工具。
11
DPS使用(类似Excel电子标的操作)
12
数据统计分析基本步骤
• (1) 将数据输入到DPS的电子表格里。数据 一般是一行为一个记录(样本)，一列一个指 标（变量）。
23
实验研究(例子) 新农药防治某作物害虫的效果
• 首先假设该农药可以杀死害虫。 • 在田间划分几个随机区组，区组内随机设置小区，
必要时各个小区接入害虫卵块。 • 将农药配制成不同的浓度，再加一个空白(清水)对
照。在害虫防治适期施药、处理。 • 处理(施药)后24小时、72小时、…，调查各个小区
的虫量(观察指标)，并对数据进行方差分析，看各 处理间有无显著差异，进而得出该农药是否具有对 该害虫防治效果的结论。
19
实验设计与统计分析
20
21
1 实验设计
• 实验设计特点 • 实验设计基本原则 • 实验设计基本内容和步骤 • 常用实验设计方法
22
1、实验设计Experiment Design 的特点
• 试验研究和调查研究主要区别：对研究对象 是否进行干预。
• 试验研究特点：根据研究目的(或假设)主动 加以干预措施，观察结果，回答研究假设所 提出的问题。
• (2) 用鼠标选中待分析的数据。 • (3) 进入菜单选择相应的统计功能项。 • (4) 系统对选中的数据进行分析，并将分析
结果返回到另一电子表格。
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某县植保站，调查4个水稻品种上稻纵卷叶螟 卷叶率(%) ,结果列于下表。
水稻 品种
A1 A2 A3 A4
合计
31.9 24.8 22.1 27.0
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2、实验设计基本原则
–随 机 –对 照 –重 复
目的是为有效控制非处理因素
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2.1 随机化原则
• 目的：研究者在实验设计时，并不完全知道实验过 程中的许多非实验因素，随机误差干扰在所难免， 因此有必要采用随机化的办法抵消这些干扰因素的 影响。
数据分析及DPS数据处理系统
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主要参考资料
DPS数据处理系统-实验设计、统计分析及数据挖掘, 第2版，唐启义著，科学出版社，2010 来自 试验应用统计：设计、创新和发现，
第2版，George E. P. Box等著，张 润楚等译，机械工业出版社，2010 • 试验的设计与分析：王万中主编， 高等教育出版设，2004. • 试验设计与分析及参数优化，吴建 福(美)等著(张润楚等译)，中国统计 出版社，2003
• 1998年完成Window版(第2版)，2002年和2007年分 别出版配套专著3000册；2010年再次出版配套专著 3500册（165万字)；目前软件版本12.01版。
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出版教材：
唐启义《DPS数据处理系统－实验设计、统计分析及 数据挖掘》第2版， 科学出版社，2010年。
唐启义 冯明光《DPS数据处理系统－实验设计、统 计分析及数据挖掘》 科学出版社，2007年。
响 –抵消实验环境的其它因素的干扰
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常见的对照
• 空白对照(如农药药效实验中用清水处理，
2
实验设计优化与DPS
3
DPS开发背景
上世纪80年代以来，很多单位都着手编写统计分 析程序，但随着时间的推移，绝大多数程序由于算法落 后、数据格式规范性差、输出格式零乱、缺乏完整性而 被淘汰。
目前，国外大型统计软件，如SAS、 SPSS等占 优势。这从短期效应来看，引进国外软件，有利国内科 研对数据处理需求。但从长期看，特别是从知识产权来 讲，依赖于国外软件需要昂贵的费用支持。如在SAS平 台上开发的程序，由于摆脱不了SAS的环境，难在国内 推广应用。
唐启义 冯明光《实用统计分析及其DPS数据处理系 统》 科学出版社，2002年。
唐启义 冯明光《实用统计分析及其计算机处理平台》 中国农业出版社，1997年。
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DPS数据处理系统－实验设计、统计分析及数据挖掘 7
DPS用户界面与数据接口
8
9
DPS功能特色
实验设计： 均匀设计 混料实验设计
统计分析： 动态聚类分析 因子分析模型统计检验与评价
因此，研制、推广适合国内需要的统计软件，是 势在必行的事；我们通过近20多年的努力，开发成功 了功能完整的DPS数据处理系统，其功能已接近ＳＡＳ、 SPSS的水平。
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DPS数 据处理 系统开 发历程
• 1988年开始，历时10年，1997年推出DOS版本第1 版，同时出版配套专著第1版(4000册)；
一般用Tukey法和 LSD法。但注意：目 前国内目前的农药实 验要求Duncan 法。
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学会思考
• 在您目前从事或涉及到的研究领域，在实验设 计或进行数据分析时，您最有可能碰到哪些统 计学方面的问题？
• 在试验设计与数据处理分析中，您有可能用到 工具软件（如DPS）中的哪些功能、或数据分 析方法来解决您的问题，以及使用这些方法时 的注意事项。
• 随机化原则包括两方面 – 随机分配：把实验处理对象随机分到各个区组 内，以增强可比性(区组内小区随机设置)。 – 随机抽样：总体中的每一个观察单位都有同等 的机会被选入到样本中来(如实验结果的调查)。
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2.2 对照原则
设置对照小区，除实验处理不同外， 实验过程中的实验条件和辅助措施都 应相同，以便比较所研究对象存在的 真实差异。 –抵消害虫、病害自身消长趋势的影
卷叶率（%）
27.9 25.7 23.6 30.8
31.8 26.8 27.3 29.0
28.4 27.9 24.9 24.5
合计 平均
35.9 155.9 31.18 26.2 131.4 26.28 25.8 123.7 24.74 28.5 139.8 27.96
=550.8
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数据转换：如数值相 差几个数量级，可用 对数转换;如许多小区 值为0，则可用平方根 转换;如指标是百分数, 且大部分数值大于70 ％或小于30％，可用 反正弦平方根转换。
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DPS的应用
• 用户数已超过10000； • 遍及国内各个省市，包括港、台，各个行
业和领域； • 美国宾州大学林共进博士的实验室用于工
业实验设计（大样本实验设计）； • 成为赴国外攻读博士、或访问学者的工具。
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DPS使用(类似Excel电子标的操作)
12
数据统计分析基本步骤
• (1) 将数据输入到DPS的电子表格里。数据 一般是一行为一个记录(样本)，一列一个指 标（变量）。
23
实验研究(例子) 新农药防治某作物害虫的效果
• 首先假设该农药可以杀死害虫。 • 在田间划分几个随机区组，区组内随机设置小区，
必要时各个小区接入害虫卵块。 • 将农药配制成不同的浓度，再加一个空白(清水)对
照。在害虫防治适期施药、处理。 • 处理(施药)后24小时、72小时、…，调查各个小区
的虫量(观察指标)，并对数据进行方差分析，看各 处理间有无显著差异，进而得出该农药是否具有对 该害虫防治效果的结论。
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实验设计与统计分析
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1 实验设计
• 实验设计特点 • 实验设计基本原则 • 实验设计基本内容和步骤 • 常用实验设计方法
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1、实验设计Experiment Design 的特点
• 试验研究和调查研究主要区别：对研究对象 是否进行干预。
• 试验研究特点：根据研究目的(或假设)主动 加以干预措施，观察结果，回答研究假设所 提出的问题。
• (2) 用鼠标选中待分析的数据。 • (3) 进入菜单选择相应的统计功能项。 • (4) 系统对选中的数据进行分析，并将分析
结果返回到另一电子表格。
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某县植保站，调查4个水稻品种上稻纵卷叶螟 卷叶率(%) ,结果列于下表。
水稻 品种
A1 A2 A3 A4
合计
31.9 24.8 22.1 27.0