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1、如有侵权，请联系网站删除，仅供学习与交流DPS数据处理系统使用要点【精品文档】第 13 页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定义为数据块点数据分析点异常值检验。如果有异常数据，则异常数据就会变为红色。（异常值检验）n 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n 2单样本均数与总体均数比较的t检验n 步骤：n 按行输入7
2、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）n 3 配对样本t检验n 步骤：n 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）试验统计次数分布及平均数比较样本较少时平均数差异检验输出（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
3、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：试验设计完全随机及随机区组设计完全随机分组弹出“完全随机试验设计”对话框输入“实验样本数”和“分组组数”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。对a个水平，m个重复的数据资料，其数据排列顺序为：重
4、 复水平1水平的m个重复数据2水平的m个重复数据a水平的m个重复数据将,待分析数据定义成数据块。点试验统计完全随机设计单因素试验统计分析在弹出的“方差分析”参数设置对话框中设置好三种参数点确定即可得结果数据转换方式多重比较方法各个处理名称LSD法最小显著性差异法Duncans新复极差法分析所得结果（单因素n水平m重复）（二）单因素随机区组设计1试验方案完全随机区组单因素试验方案区组因素BB1（甲）B2（乙）B3（丙）试验因素AA1A2A4A4A5A1A5A1A2A2A3A5A3A4A32统计分析单因素随机区组设计DPS分析步骤数据输入格式在数据编辑器中，按规定格式将试验数据资料整理表中数据输入
5、，对a个水平m个重复测量的数据，其数据排列顺序与整理表相同。因素A区 组 B区组1区组2区组j区组m水平12ia将待分析数据定义成数据块。点试验统计随机区组设计单因素试验统计分析方差分析参数设置对话框中选定参数确定显示分析结果。分析所得结果。（三）二因素无重复完全随机设计（组内无重复）二因素无重复完全随机设计方案及数据表因素A因 素 BB1B2BjBb二因素无重复DPS分析步骤1） 按上表的格式输入数据 2）将待分析数据定义为数据块3）选试验统计完全随机设计二因素无重复试验统计分析不转换OK选多重比较方法确定可得分析结果。（二因素无重复）（四）二因素有重复完全随机设计1. DPS二因素有重复试
6、验方案设计步骤因素水平按列排列 A1 B1A2 B2Am Bn定义数据块 试验设计完全随机及随机区组设计二因素随机区组设计在弹出对话框中输入重复数OK 可得随机试验方案2方案及数据表二因素重复试验方案及数据格式A因素B因素重复（观察值）112b212b12ba12b3.DPS分析（二因素重复）步骤输入数据，定义数据块点试验统计完全随机设计二因素有重复试验统计分析在弹出的“输入各处理个数（水平数）”对话框中输入A因素水平数(a)和B因素水平数（b）弹出转换对话框选“不转换”OK在多重比较方法选择中选一多重比较方法确定可得分析结果分析结果（二因素重复）（五）二因素随机区组设计1试验方案及数据表格式
7、二因素随机区组试验方案及数据表格式A因素B因素区 组12n112b212b12ba12b2DPS二因素随机区组分析步骤1）输入数据，定义数据块2）点试验统计随机区组设计二因素统计分析弹出输入各个处理个数对话框并输A、B水平个数确认多重比较方法选择确定显示结果。3）分析结果(二因素随机区组分析)二）正交试验设计1试验方案设计试验因素水平表水平因 素ABn1A1B1n12A2B2n23A3B3n3正交试验最少试验次数确定：最少试验次数 正交表中各因素自由度（）各因素的自由度：=因素i的水平数1如果考虑交互作用，如A，B交互作用的自由度为水平数1 )水平数1)2正交设计统计分析方法1）极差分析 试验
8、结果分析试验号因 素YABC1111Y12122Y23212Y34221Y4K1K2R=各因素第i个水平对应的试验结果之和均值： 极差：2）方差分析正交表及计算表ABCk1121nm（即列号） 为各水平重复数 水平个数3. DPS正交设计试验结果分析方法及步骤1）先将相应正交表调入数据编辑器。（试验设计-正交设计-正交设计表）2）将试验所得数据结果按列输入正交表右边。3）将正交表和试验结果（一个或几个）一起定义成数据矩阵。4）点试验统计正交试验方差分析弹出输入处理和空闲因子总数对话框（系统一般能自动识别出来）点OK输入空列列号OK选多重比较方法确定可得结果（正交设计）三）正交回归组合设计正交回
9、归组合设计包括：二次正交（回归）旋转组合设计；二次通用旋转组合设计；二次回归正交设计。正交回归设计的试验设计方法基本相同。下面介绍试验设计方法。1因素及水平确定考察P个因素，分别以表示，每个因素分上、下两个水平。上水平以表示，下水平以表示（），那么各个处理的零水平为各因素的变化区间 。星号臂，查二次正交旋转组合设计参数表（见下表）。2因素编码目的是为了消除自然因素单位和取值对所求的回归系数的影响，使求得的回归系数的大小直接反映该因素作用的大小。因素与规范变量变换公式为：是问题中的各变量，是DPS中的规范变量，求出回归方程后，要将此式代入方程，将方程中的换成。对每个因素的各水平按变换式进行线性代
10、换，可列出因素水平编码表如下。因素水平编码表因素（因子）+10附表 二次正交旋转组合设计参数表因素数pmcmrm0N(试验数)回归方程系数个数2448161.41463869231.68210416812362.000155(1/2)161010362.000215(1/2)表示半实施，因为全因子试验时为25=32，按半实施时就成为。3列出试验方案根据因素水平编码，查合适的设计表，再将因素水平值填入设计表中的等列，即得试验方案。步骤为：试验设计正交回归组合设计确定因素数确定得设计表。再将上、下水平、零水平、值对号入座就成为试验方案。如下表形式：（通用（回归）旋转组合设计)三因子二次通用旋转组合
11、设计试验方案及结果试验号11( )1( )1Y12111( )Y2311()1Y34111Y451( )11Y56111Y67111Y7811191.682( )0( )0( )101.682()00110( )1.682( )01201.682( )013001.682( )14001.682( )15000000200004统计分析根据试验方案具体完成试验后，将所获得的结果数值输入试验方案表右边一列进行统计分析。DPS统计分析步骤如下：调出相应试验设计表在表头输入规范变量在表右侧列输入Y值将Y指标值定义成数据块选试验统计在弹出的“选择对应的试验方案”对话框中选对应因素个数确定弹出“请输入指
12、标临界值”对话框（可不改系统自认值）OK可得分析结果。（通用（回归）旋转组合设计)四）线性回归分析1一元线性回归分析回归方程的形式： 2多元线性回归分析回归方程形式： 3回归方程的显著性检验回归方程的显著性检验用方差分析法（即F检查），DPS系统除给出方程的显著性检验结果外，还同时给出回归系数的显著性。DPS输出结果中，显著性检验是用p值法，若原假设为： 即原假设回归系数为0。4DPS线性回归分析线性回归DPS分析步骤(一元线性回归和多元线性回归分析步骤相同)在数据编辑器里输入上表数据将x,y两列数据定义为数据块多元分析回归分析线性回归系统给出线性回归操作界面（见下面）在线性回归操作界面操作完
13、成后点击“返回编辑”会给出分析全部结果。(一元线性回归和多元线性回归分析步骤相同)五）非线性回归分析1一元非线性回归模型(由试验数据点曲线来拟合合适的模型及参数估计)用DPS进行一元非线性回归的方法。1）建立一元非线性回归模型前，先按系统要求输入数据，即以行为样本，列为变量的方式输入数据。定义数据块时要注意，一元非线性回归只允许定义2列数据；第一列为自变量，第2列为因变量。2）定义数据块数学模型一元非线性回归模型出现初始界面。3）在初始界面中选择模型，估计参数，最后输出结果。数据输入格式：XYX1Y1X2Y2X3Y3XmYn2非线性回归分析（由专业已知所研究问题的数学模型，用试验数据来拟合估计
14、模型参数）1）普通非线性模型这类模型一般不含指数或复杂的数学函数。这类模型建模时，先将希望建立的数学模型（公式）进行编辑定义，再将试验数据编辑定。一般不需给出各个参数的初值（因系统默认各个参数的初值为0.01）就可以使用麦夸特法（非线性最小二乘法）快速地求出模型中的各个参数。DPS处理步骤：1先在公式编辑器中输入要估计参数的数学模型（公式）并定义成公式块。编辑公式时所有变量因子用X1,X2,Xm表示,所有常数用 C1,C2,Cm表示。2在数据编辑器中输入数据并定义成数据块（数据输入格式同上）。先定义公式，再定义数据块。3选择数学模型单因变量参数估计麦夸特法（非线性最小二乘法）OK输出分析结果。
15、2）含有指数或某些函数的非线性模型。这类非线性模型因含指数或其它数学函数，往往不宜或无法转换为线性模型求解。因此，这类模型的参数估计，必须借助于非线性的迭代法（如Newton-Raphson方法）求解。DPS处理步骤：（1）先在公式编辑器中输入要估计参数的数学型（公式），并将公式定义成公式块。（2）在数据编辑器中输入数据，并定义成数据块，（数据输入格式同上）。要先定义公式块，再定义数据块。（3）进入菜单，选择数学模型单因变量参数估计麦夸特法（非线性最小二乘法）OK输出分析结果。3）多元非线性模型的拟合多元非线性模型的拟合方法与前面含有指数的非线性模型的方法相同，在DPS处理平台上，也只需要将试验的数据和希望建立的数学模型（公式）编辑定义成数据块和公式块，先定义公式块，后定义数据块，即可获得分析结果。拟合分析步骤（1）在公式编辑器中输入要估计参数的数学模型，并将公式定义成公式块。（2）在数据编辑器中按列将自变量和指标从左向右按列输入，并定义成矩阵块。（3）选数学模型单因变量模型参数估计麦夸特法（默认值不变）OK输出分析结果