《DPS数据处理系统—实验设计、统计分析及数据挖掘》第二版初稿完成(2009.1.23)

第二版目录

    《DPS数据处理系统—实验设计、统计分析及数据挖掘》第2版(约165万字)在科学出版社的催促下，初稿完成，寒假期间突击校稿，2月即可交稿、付印（估计2009年年底出版）。第二版和以前的版本一样，是作者基于自主开发的DPS软件，以实用为目的的统计工具书。

    这次再版，除作者根据读者、用户建议，对原有的一些内容进行修改、补充。增加了作者在过去两年研发出来的若干新功能的介绍。全书共新增了3章30多个章节，并对一些章节的顺序进行了调整。新增的3章是：

    第11章“混料试验设计与分析”，这是作者继在上一版的均匀试验设计技术取得的重大进展外，介绍了自主开发的、较目前已有的混料试验设计方法更有效的混料试验设计的新技术，并提供了混料试验数据分析、优化的数学模型，为工业、农业和科学试验中应用混料设计提供了新的技术。

    第12章“数据包络分析与随机前沿面分析”，主要用来评价相同类型部门或单位（称为决策单元）中各成员之间的相对有效性。其中包括非参数的数据包络分析(Data Envelopment Analysis，DEA)和属于参数方法的随机前沿分析(Stochastic Frontier Analysis, SFA)。并给出了在实际工作中计算生产效率时应用较多的Malmquist指数。

    第16章“序贯试验分析”，序贯试验是在进行下一次试验以前，已经知道前面试验的结果，这种一次接着一次的抽样试验为序贯试验。提供了在序贯试验中计算各接收时刻的接收概率和各时间区段的拒收概率的方法，并给出工作特性曲线。

    除这3章外，还在方差分析、非参数检验、多因素优化与分析、量表分析和顾客满意度指数模型、多变量统计检验、回归分析、多因素分析、非线性回归模型、时间序列及多指标综合评价等10多个章节，增加了新的统计分析功能，如试验设计和方差分析中的Box-Behnken设计、平衡不完全区组设计试验方差分析、增广随机区组设计及方差分析、多元方差分析的线性模型方法；回归分析中的稳健回归、积分回归和主导分析；多变量时间序列的独立分量分析；以及结合分析、展开法、非参数回归和综合评价中的投影寻踪分类等。

        摘自《DPS数据处理系统—实验设计、统计分析及数据挖掘》第二版的再版前言

      增广随机区组设计试验已增加到DPS系统之中(2009.01.05)

增广设计(augmented design)主要是为了克服当有多个对照时，对照小区占用试验处理较多而提出的。增广设计中，若干个对照或需要比较的处理（对照处理）仍采用标准设计，而“增广”的处理则安排选系。增广设计的主要特点是试验可以同时安排有重复的对照(品种)和无重复的增广处理（选系）。对照按一般设计在各个区组中进行重复试验，增广处理一般较多，但仅在试验的某一区组里面出现一次。

增广试验结果可以进行3种不同类型比较，即增广处理间、对照处理间和增广处理与对照处理间的比较。

增广设计适用于大量的无重复的处理筛选试验，因为增广处理数目任意，所以处理较灵活。增广设计有增广随机区组设计、增广拉丁方设计等，DPS目前提供的使用较多的增广随机区组设计。

增广随机区组设计，设试验有b个区组，v^*个处理(v^*=v+v₁)。这里v为对照处理，即v个品种；另外有v₁个增广处理，即v₁个选系。增广随机区组设计是使v个对照品种在每一区组中均有一个小区，而选系v₁仅在某一区组中各有(且仅有)一个小区。

增广随机区组设计，需要对对照品种和选系进行随机化，试验方案的设计较为复杂。DPS中提供了增广随机区组设计生成方法。用户至于在第一行依次放入各个对照品种名称，第二行依次放入各个选系的名称，再执行增广随机区组设计即可。例如有4个区组（b＝4），4个对照品种(Va, Vb, Vc, Vd)，22个选系（编号为1～22）。进行增广随机区组设计，首先将各个品种、选系名称编辑。

增广随机区组设计数据编辑格式

然后执行“试验设计”下“随机区组设计”中的“增广随机区组设计”，并在系统提示学输入区组数“4”，即可得到如下试验设计方案：

 根据试验设计方案，可实施试验。

增广随机区组设计试验结果，因其中的增广处理效应和区组效应相互混杂，分析时一般采用不完全区组的区组内方差分析，对各个处理效应进行调整，一消除区组效应的混杂。这里以一个简单例子说明增广随机区组设计的统计分析过程。若有一个对照品种3个，选系8个，3个区组试验，先将原始数据整理。

                                       增广随机区组数据及DPS处理格式

在DPS系统中，增广随机区组设计试验的数据分析，其数据格式须编辑成第5章中一般线性模型方差分析格式，亦即图中的阴影部分所示。这里共有3列，第一是处理（即对照品种、选系），第2列是区组，第3列是处理结果观察值。例如，图中左上部原始整理表中的第2个区组、品种b的观察值8.2，放在左边的第5行。

数据编辑完成之后，用鼠标选中待分析数据，在菜单方式下执行“专业统计®品种比较试验”下面的增广随机区组试验统计分析项。系统会立即给出所有的统计分析结果。

输出结果的第一部分是方差分析表，从方差分析结果可以看出，处理(调整)间F值等于8.8043, p=0.0252（p<0.05）,差异显著；其中（对照）品种间F值等于5.4007, p=0.0730（p>0.05）,说明对照品种间差异不显著；选系间F值等于9.6552,  p=0.0219（p<0.05）,表明选系间差异显著。

各个处理间多重比较，系统首先给出了对照品种间的比较结果。作为例子，尽管对照品种间F检验不显著，仍加以解释：在5％显著水平下，品种b和品种c的均数有差异。其它比较组别之间没有差异。

      各区组内选系均数之间的比较，DPS输出了每个区组内选系的多重比较结果；并给出了区组内选系两两之间差异LSD测定的精确显著水平。本例中，区组I中，选系L1和L7间均数差异显著，其它选系间差异不显著；区组II中，选系L6和L5、L3间均数差异显著，但L3和L5间差异不显著；区组III中，选系L4和L8间均数差异不显著。

 区组间各个选系均数间多重比较，以矩阵形式给出。比较表中的数值为差值，差值后面跟有一个“*”表示在5%显著水平上有差异，有两个“**”表示在1%显著水平上有差异，没有星号表示差异不显著。

 系统最后以矩阵形式输出了对照品种和选系间均数差异比较。比较表中给出了对照品种均数、选系的矫正均数，以及它们之间数值的差值。差值大于零表示选系均数高于对照品种的均数，反之亦然。差值后面跟有一个“*”表示在5%显著水平上有差异，有两个“**”表示在1%显著水平上有差异，没有星号表示差异不显著。

    继DPS在均匀实验设计技术取得重大突破外(其空间填充布点的均匀性在实验设计的同类软件中独占鳌头），2008年，又在有上下限条件限制的混料试验设计领域取得重大试验设计技术的突破， 解决了混料试验统计性质优良性和试验设计点空间布局均匀性有时不一致的矛盾，使得DPS产品在混料试验设计领域，也已经在全球处居于领先水平！！！(2008.12.18)

    试验设计数据格式为，一行一个因子，一行中放因子试验限制条件的下限、上限。如有一混料试验，3个因子，第一个因子的实验条件限制在0.1～0.6，第二个因子的实验条件限制在0.1～0.7，第三个因子的实验条件限制在0～0.7，在DPS上进行混料实验设计，其数据格式为：

    然后在DPS系统下，调用试验设计下面“混料试验设计”中的有上下限限制的混料试验设计功能，安装提示输入相关参数，即可得到到目前为止，质量最好的混料试验设计方案。