DPS数据处理详解
DPS数据处理系统应用实例
误差列
极差分析
对 应 PP52 自 己 计 算 所 得，此 处不计 算F值和 显著水 平，原 因不明
DPS基础：一些DPS小知识 实例1、无交互作用正交实验的极差分 析和方 差分析 实例2、有交互作用正交实验的极差分 析和方 差分析 实例3、有重复实验的方差分析 实例4、一元回归分析
DPS数据处 理系统 应用实 例
实例1、无交互作用正交实验的极 差分析和方差分析 对应P1
❖例1－1 ❖ 为提高某化工产品的转化率，选择了三个有关的因素进行条件试
验，反应温度（A），反应时间（B），用碱量（C），并确定了它们 的试验范围：
❖A：80-90℃ ❖B：90-153Min ❖C：5-7% ❖ 试验目的是搞清楚因素A、B、C对转化率的影响，哪些是主要因
素，哪些是次要因素，从而确定最优生产条件，即温度、时间及用碱 量各为多少才能使转化率提高。试制定试验方案。
DPS数据处理系统及应用
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
数据析及DPS数据处理系统
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。
5
DPS数据处理系统－实验设计、统计分析及数据挖掘 6
DPS用户界面与数据接口
7
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
• 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。
4
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。
38
4.1 完全随机实验
概念：首先将受试对象随机分配到实验(处理) 组和对照组，通过比较分析回答研究假设。 统计方法 成组设计的两样本均数比较(t检验)，相应的秩
和检验(非参数检验) 成组设计的多个样本均数比较(方差分析),相应
的秩和检验(非参数Kruskal Wallis检验) 两样本率(卡方检验)或多样本率比较(Logistic 回
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。
23
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
24
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。
第三讲 DPS应用(1、DPS基本操作).
一、DPS基本操作
数据块
（三）DPS基本操作
分析结果
公式块
第一章 DPS基本操作
三、DPS基本操作
11．DPS函数应用
数据计算有以下两种方式：一是输入等号，二是用鼠标点 击屏幕上部第一行工具栏的按钮 fx。然后系统在工作表上 部显示公式输入计算表达式。 计算表达式中可包含 + - * / ^ 及 ( ) 6种运算符及系统提 供的各种数学、统计及金融计算函数，如三角函数、概率 函数等。 输完计算表达式之后按回车键后在当前光标下输出计算结 果。
第一章 DPS基本操作
三、DPS基本操作
2．文件基本操作 (1)新建文件：“文件”菜单→“新建”，可创建一个新的DPS 数据文件。 (2)打开文件：“文件”菜单→“打开”，可打开一个已经存在的 数据文件。它可以是DPS的数据文件，也可是文本文件或 Excel数据文件。 (3)保存文件：“文件”菜单→“保存”，可保存当前数据文件。 如果选“另存为”，可将当前工作簿存为一个新的文件。 (4)文件打印：“文件”菜单 → “打印”，可打印当前工作表文 件。打印前，可选择“文件”菜单中的“页面设置”和“打印预 览”选项，进行打印前的页面设置操作和打印效果的预览。
第一章 DPS基本操作
三、DPS基本操作
6．打印预览及打印
先将待打印的数据选中，然后点击工具栏里的打印预览 按钮。在预览界面的顶部有一行工具按钮，其中最左边 的是打印按钮。点打印按钮，会显示打印操作界面。 在打印操作界面上，可对打印内容页面重新设置。点下 面的“页面设置”按钮，可进行打印参数设置。
一、DPS 基本操作 标题栏 菜单栏 工具栏
DPS数据处理系统V2(C18 多因子分析)解析
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。
数据析及DPS数据处理系统课件
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
DPS数据处理
实用文档
（7）标准误（SE） std. Error 标准误差
它描述样本均数变异程度及抽样误差的大
小 ，即样本统计量与总体参数的接近程度。 SE 叫做样本平均数的标准误差，简称为标准误。
标准误小，表示抽样误差小，则统计量较稳 定并与参数较接近。
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
注意：复制过来的文本数据应该放在DPS 实用文档
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。
可以重新输入行列数，调整工作表的大小。 实用文档
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。
实用文档
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
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：
实用文档
得到如下所示图： 选相应项作图。
实用文档
实用文档
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
数据分析及DPS数据处理系统
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》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
第三讲 DPS应用(1、DPS基本操作).
第一是通用统计图表的绘制功能，它可以以二维及三维的 形式分别描绘出条形图、折线图、域形图、阶梯图、联合 图、饼形图和坐标图等； 第二是一些专用的图表功能，如box 箱线图，Q-Q图，带 误差的直方图或线图等。
第一章 DPS基本操作
三、DPS基本操作
12．图表处理
（1）通用统计图表
根据资料性质和分析目的，选用不同图形类型。图的类型一 般有：直方图、折线图、圆饼图、散点图以及三维曲面图。 图中标题要能扼要地说明统计图中的内容、时间或地点，放 在图的下部中央。图的纵轴、横轴应有标目，标目应注明单 位。 统计图的尺度必须等距或有一定规律性(如对数尺度)，并标 明数值。横轴尺度自左到右、纵轴自下而上，数值一律从小 到大；纵轴尺度一般从0开始。图中不同线条或色调代表不 同的事物时，要用图例来说明。
第一章 DPS基本操作
三、DPS基本操作 3．数据的输入
(1) 手动输入数据
用上下左右光标键，Tab键或鼠标选中单元格，然后输入数据。 DPS中的数据分3类：数值型，字符型，日期型。DPS可自动判断数 据属于什么类型。 日期型数据输入格式为“月/日/年”、“月-日-年”或“时：分：秒” 。数字型数据由数字与小数点构成。要注意的是，数据统计分 析要求是数值型的，数值型数据字体显示是蓝色的，而字符型 数据是黑色的。 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 可改变当前数据块中的文字字体、字号等 格式
字”表示数据块中某列数据，用“c+数字”表示模型中待求参数。 公式块的定义：将鼠标移到公式块的块首，按下左钮并拖动到公式 块的块尾位置，即可完成公式块的定义。
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。
理解和利用DPS数据的初级教程
理解和利用DPS 数据的初级教程理解和利用DPS数据的初级教程导语：在当今数字化和数据驱动的时代，数据对于企业的决策制定和业务发展起着至关重要的作用。
而DPS （Data Processing System）数据处理系统则是一种强大的工具，可以帮助企业有效地理解和利用数据。
本篇文章将为您介绍如何理解和利用DPS数据，以帮助您在数据处理中取得更好的效果。
一、了解DPS数据处理系统的基本原理DPS数据处理系统是一种用于处理大规模数据的软件工具，它能够自动对数据进行分类、筛选、分析和报告等操作。
了解其基本原理对于正确使用DPS非常重要。
通常，DPS系统包含数据采集、数据清洗、数据分析和数据可视化等环节，通过这些环节将数据转化为有用的信息，并为决策提供依据。
二、收集和整理数据在使用DPS之前，我们需要收集和整理相关的数据。
数据的来源可以包括企业内部的数据库、第三方数据提供商、社交媒体等渠道。
收集到的数据可能不完整或存在错误，因此我们需要对数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。
三、选择合适的数据处理方法根据需要进行数据处理的具体目标，我们可以选择合适的数据处理方法。
常见的方法包括数据分类、数据筛选、数据聚合、数据分析等。
需要根据实际情况选择合适的方法，并进行相应的参数配置。
四、进行数据分析和挖掘在数据处理过程中，我们可以利用DPS系统提供的数据分析功能，对数据进行深入挖掘。
通过统计分析、数据关联、模式识别等方法，我们可以发现数据背后的规律和趋势，为业务决策提供支持。
五、数据可视化和报告数据可视化是DPS系统的一个重要功能，通过将数据以图表、图形等形式展示出来，可以更加直观地理解数据。
同时，通过生成报告，我们可以将数据分析的结果有效地传达给决策者和相关人员，帮助他们更好地理解数据和做出相应的决策。
六、持续优化和改进使用DPS数据处理系统不仅仅是一次性的操作，而是一个持续的过程。
我们需要不断优化和改进数据处理流程，提高数据处理的效率和准确性。
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数据处理系统使用要点汇总
DPS 数据处理系统使用要点一..基本参数估计、异常值检基本参数估计将数据在电子表格区（即数据编辑器）输入后，定义成数据块，然后点数据分析T基本参数估计。
就会立即得到基本参数。
异常值检验先将待检验数据输入一-定义为数据块一-点数据分析一-点异常值检验。
如果有异常数据，则异常数据就会变为红色。
（异常值检验）二、次数分布及t 检验1．样本次数分布DPS 作次数分布表步骤：（1）输入数据并定义成数据块（2）试验统计—次数分布及平均数比较—次数分布—OK —输出样本次数分布表结果2．单样本均数与总体均数比较的t 检验步骤：按行输入7 个数，第二行输入总体平均数—定义数据块—选试验统计—单样本平均数检验—在弹出的对话框中输入总体平均数—OK （不能做）3．配对样本t 检验步骤：输入数据—定义数据块—选试验统计—两样本比较—配对两处理t 检验—输出结果配对样本t 检验（不能做）4．两样本均值差异t 检验方法：（1）将两个处理的样本观察值分两行输入，并定义成数据块。
（2）试验统计—次数分布及平均数比较—student t 检验—输出结果（两样本t 检验）5．小样本均值差异检验方法：（1）输入数据，并定义成数据块（2）试验统计一次数分布及平均数比较-样本较少时平均数差异检验f输出（显示）结果。
三、试验设计及统计分析一）全面试验设计（一）单因素完全随机设计1．试验方案设计用DPS 系统产生随机数：为安排试验中所有试验次数的试验随机顺序，DPS 系统操作步骤如下：试验设计一完全随机及随机区组设计一完全随机分组一弹出“完全随机试验设计”对话框一输入“实验样本数”和“分组组数” 一确认后就输出要试验的次数的随机顺序。
（样本数和分组数一般是一样的）DPS 单因素试验设计步骤（可以不看）因素水平按列排列A1A2Am定义数据块-试验设计-完全随机及随机区组设计-单因素随机区组设计-在弹出对话框中输入重复数- OK2．统计分析（方差分析方法）用DPS 对单因素试验资料分析步骤①数据输入格式在数据编辑器中按规定格式将试验资料整理表中的数据输入。
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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
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：
字符型数据显示为黑色。
点击工具栏的（设置单元格格式）按钮，弹
出“单元格属性”对话框，可以改变当前数据块 中的文字字体、字号、对齐方式等格式。
2）数据复制
可以在不同单元格之间复制数据，也可以在不同工 作表之间复制数据。可以一次复制一个数据，也 可以同时复制一批数据。
复制方法：
(1)同word; (2)利用填充柄复制
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
DPS数据处理 系统及应用
DPS介绍
一、DPS 基本操作
1.文件基本操作 打开文件：可以打开DPS数据文件；文本文
件；或Excel数据文件 新建文件: 保存文件:
文件打印
2.数据输入和复制 1）数据输入 建立新的DPS文件后，便可进行输入数据操作，
DPS中以单元格为单位进行数据的输入，选中单 元格即可输入数据。
指标，以说明资料的特征和对资料进行进一 步统计分析。
例：现取甜菜块根蔗 糖含量100个样本资料 中的40个，做基本参 数估计示例。
步骤:
将数据在电子表格区
11.8 13.1 9.2 8.7 14.1 11.9 16.7 7.4 12.8 15.3 12.6 16.1 14.6 10.4 13.4 14.6
如果输入了字符型全角数字，解决方法： 点击数据编辑→“字符串转换为数值”即可，
三、数据统计分析及其建模基本步骤
1.数据统计分析基本步骤 在DPS电子表格中输入数据 → 定义数据块 →
进入菜单选统计菜单，执行统计分析。
定义数据块：将鼠标移至数据块块首，按下 左键拖到块尾位置即可。
2.数学模型分析基本步骤 1）在DPS电子表格中输入数据，在下方公式编辑
（即数据编辑器）输 14.9 15 12.1 12.6
入后，定义成数据 10.1 12.4 10.8 11.3
块，然后点数据分 11.6 12.2 7.5 13.4
析→基本参数估 计。就
7
本参数：(见软件)
15.1 14.9 12.6 14.1
13.4 10.6 6.5 11
区输入模型。
2）先定义公式块 → 再定义数据块 → 点数学模型 → 单因变量模型参数估计 → 麦夸特法 → 当弹 出“置初值并用空格隔开”对话框时选默认 → 选OK → 结束
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。
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。
电子表格区（即数据编辑器）：用于数据 编辑和数据计算。在此区内完成各种数据 编辑和计算操作，输出统计结果。
1．系统主菜单
系统主菜单均有下拉菜单。当把 待分析的数据编辑好并定义成数据 矩阵块后，点击主菜单，在其下拉 菜单中选择相应的操作即可。
2．主要主菜单、 下拉菜单命令及应用
1）数据分析菜单 DPS 数据分析下拉菜单常用命令： ①基本参数估计 数据分析→基本参数估计 试验资料经整理后，可以计算一系列的统计
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
基本统计量，均值表示一组性质相同的观察值的 平均水平。 平均值包括：算术平均值、几何平均值、中位数。 在基本参数估计中的均值是指算术平均值。 计算式为：