DPS数据处理系统v16.05

完善的统计分析功能涵盖了几乎所有的统计分析内容,是目前国内统计分析功能最全软件包。但我们仍然期待着您的建议,不断地吸纳新的统计方法,使DPS系统的统计分析功能更加完善。

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更新日志

DPS数据处理系统2011年新增加的其它功能:

发布日期:2011-12-04

1.SCI检索文献整理成参考文献格式;功能在主菜单“帮助”下面。

2.经验正交函数计算,功能在主菜单“专业统计”-“气象水文统计”下面;数据格式和主成分分析相同。

3.变异系数Bennnett检验,功能在“数据分析下面”;数据格式和完全随机设计方差分析相同。

4.GGE-biplot作图,功能在“专业统计”-“品种比较试验”下面。数据格式和无重复AMMI模型分析相同。

5.信息聚类,现在可以给出树状谱系图。功能在“多元分析”-“聚类分析”下面。

6.增加了计算混合卡方分布临界值函数,chitest2(分布1的自由度,分布2的自由度,概率值)

7.增加了计算超几何分布累积概率的函数,chypgeo(m,n,M,N),m是样本中成功的次数,n是样本容量;M是总体中成功次数,N是总体容量。

8.修改了计算超几何分布概率函数接口,hypgeo(m,n,M,N),m是样本中成功的次数,n是样本容量;M是总体中成功次数,N是总体容量。


增加了待分析的数据自动选中功能:

发布日期:2011-12-04

DPS进行统计分析之前,总是要先用鼠标将待分析的数据选中,当数据的行列数较大时,选择数据要用鼠标在屏幕上来回移动,有些麻烦。因此我们增加了一个在当前单元格下的“右下方数据全选”功能。使用时,只要将鼠标放在数据块的左上部的第一个单元格,然后点击鼠标右按钮,弹出弹出式菜单,执行里面的第一项“右下方数据全选”功能,就可将整个数据块选中。或用点击第二行最左边的那个快件按钮亦可。


发布日期:2011-12-1

DPS v13.01高级版增加了可以根据协方差阵进行主成份分析(原来只有根据相关系数矩阵进行分析)的功能,取消了样本数必须大于变量数的限制。同时主成份分析输出结果增加了图形,包括95%的置信区间椭圆图(Confidence ellispses,蓝色)、凸多边形(Convex hulls,红色)、以及最小支撑树(Minimal spanning tree,洋红色)。下面是两个例子,及操作用户界面,和几个图形放在一起的结果示例如下。


DPS数据处理系统2011年新增加的其它功能:

发布日期:2011-10-21

增加了因子分析的自动建模功能:

因子分析由于有不同的因子提取方法和不同的公因子个数,因此用户应用因子分析时,往往需要一个一个地试算,最后确定应该用哪个因子提取方法、及提取多少个公因子。dps根据自己提出的因子模型检验功能,增加了自动建模功能。在执行“因子分析自动建模”功能时,系统给出如下用户界面。这时,用户可选择“勾上”多个提取方法;给出最大的公共因子个数。系统将从从2个公因子开始,用不同的因子提取方法,逐个地提出公因子,依据它们的统计检验结果,确定“最好的”因子模型。

本例中,我们选择主成分法、主因子法和极大似然法3种因子提取方法,提取2-3个公因子,这时输入用户界面如上图。点击确定后,dps给出分析结果,前面的和一般因子分析相同,及各个变量均值、标准差,相关系数;KMO统计量,Bartlett球形检验,特征值、百分率% 、累计百分率、Chi-Square值及p值。然后是各个因子个数、提取方法时的统计检验结果:


DPS数据处理系统7月更新

发布日期:2011-07-28

1.更新了界面: 新版本的菜单和用户界面,以及软件产品图标和DPS数据文件的图标进行了重新设计、完善,用户界面更为友好。且DPS关联自己生成的文件,像别的统计分析工具一样,双击DPS生成的文件就可以打开。

2.添加“用户功能定制”:可在菜单“帮助”选择、执行“用户功能定制”功能项,或用鼠标点击用户功能定制快捷按钮,即可通过删除用户认为是“多余的”功能方式,删除用户不需要的功能。方法是用鼠标选中“多余的”功能项,如这里,用户认为“独立分量分析(ICA)”是多余的,这时将鼠标移动到该项目上,然后点击左上部的“删除/恢复当前功能项”,将该项目删除。


DPS数据处理系统2011年新增加的其它功能:

发布日期:2011-07-02

添加了复制图片功能:dps12.50高级版电子表格里的图片,在图片上点击一下,按右按钮,选择“复制”,就能将图片粘贴到Word、Excel等文档处理的工具里面。


发布日期:2011-07-01

正交试验结果分析增加了因子效应趋势图,图的大小系统可自动调整。分析结束后,趋势图会自动返回到分析结果的电子表格中。图示如下:


DPS数据处理系统2011年新增加的其它功能:

发布日期:2011-06-30

添加多元分析中的回归分析、聚类分析、多因子分析等功能,统计分析时只需要选中待分析的数据。数据块左边一列,系统默认是各个样本的名称,如果左边的单元格是空的,则默认样本名称是S1,S2,...。同样,数据块上面的一列,系统默认是各个变量的名称,如果上面的单元格是空的,则默认各个变量名称是X1,X2,...。这样,在执行聚类分析等时,就不再需要选择左边那列样本名称了。


添加随机森林(Random Forest, RF)分类和回归的算法

发布日期:2014-03-15

随机森林(Random Forest, RF)算法系Leo Breiman (2001)提出的一种分类和预测模型。它通过自助法(bootstrap)重抽样技术,从原始训练样本集N有放回地重复随机抽取n个样本生成新的训练样本集合,然后根据自助样本集生成k个分类树组成随机森林,新数据的分类结果按分类树投票多少形成的分数而定。 随机森林在许多领域得到了应用。RF方法具有(a) 较少的参数调整;(b) 不必担心过度拟合;(c) 适用于数据集中存在大量未知特征;(d) 能够估计哪个特征在分类中更重要以及(e) 数据集中存在大量噪音时同样可以取得很好的预测性能(随机森林文档下载)。

随机森林用于数据分类识别或回归分析,其数据格式,在DPS电子表格中,数据按一行一个样本、一列一个变量的格式依次输入。在用于数据分类时,最右边一列为样本已知类别的类别号(用1,2,…表示);如果是用于回归分析,最右边一列因变量的值。选中数据后即可分析。对于待识别样本,最右边一列不必输入。分析时可按下Ctrl键的同时,用鼠标选中第二个数据块。

随机森林用于分类和回归分析,亦可处理缺失数据的情形。在随机森林计算中,如有缺失数据,则将缺失值被赋值为该缺失值相应值指标(变量)的中位数,若为离散值,则取众数,然后进行训练。在DPS中,如有缺失数据,只需让缺失数据的单元格空着即可,而无需另行标记。

然后在菜单下选择“其它”下面的“随机森林”里面的随机森林分类或随机森林回归项。这时系统会出现提示用户输入训练样本比例(%)、树的数量、是否输出拟合值和野点(Outlier)、以及输出样本相似度(proximities)矩阵的用户界面:

用户输入参数(一般可取系统默认值)、点击“确定”按钮后,系统执行计算,并输出如下结果。下面是随机森林分类结果。


发布日期:2011-04-12

为适应用户经常需要根据数据分析结果、撰写报告或学术论文时,用平均值±标准差表达数据的基本特征,DPS增加了一个根据平均值、标准差生成“平均值±标准差”的字符串的函数:

msd(平均值所在元格,标准差所在单元格,保留小数位数)

下面例子中,C列是平均值、D列是标准差,如在I列中我们放入平均值±标准差,即可按下图格式输入msd()函数即可:

输入后,即可生成平均值±标准差字符,再往下拉,得到整列的平均值±标准差字符串:


改进系统聚类分析

发布日期:2011-04-12

系统聚类分析的样本数量限制由原来的300个扩展到3000个。聚类分析结果不仅给出了通常的统计软件所给出的系统聚类结果,还给出了系统聚类过程中各个统计指标,以及不同类别时,各类的均值、标准差等。在每个类别中,样本顺序按每个样本各个变量x到其平均值的距离的平方之和的大小排序,因此每个组的第一个样本到该类中心的距离最小,故可作为该类样本的“模式样本”。部分输出结果示例如下。


时间序列数据谐波分析,DPS在时间序列数据的谐波分析中,设计了良好的用户图形交互分析界面

发布日期:2011-03-03

根据图形的显示,调整图形下面各个参数,可高质量地进行谐波分析。并给出文字、图形输出结果。输出的图形达到出版级的水平。


对品种区域试验AMMI模型分析进行了重大改进

发布日期:2011-02-18

增加了图形界面的基因型和环境交互作用的双标图分析功能,尤其是其中的品种最佳适应图,目前这方面的专业软件上 尚不能自动生成可任意缩放的矢量图。DPS给出了精确的品种最佳区域适应性分布的矢量图,其中图形、及字体大小可由用户自己设定。

此外,进一步充实了品种区试内容,相应改进了品种区域试验统计分析用户界面(如下图)。


DPS输出结果改进

发布日期:2011-01-25

在DPS 处理、分析数据时,会给出大量图形,如系统聚类图、品种区试AMMI分析中的品种适应图、线性回归分析中的残差诊断图等等。这些图像,以前版本不能直接地将这些图形结果输出在电子表格里。对此我们进行了改进。改进后所有的图形结果都能输出到DPS的电子表格里 。

电子表格里的图片,在图片上点击一下,按右按钮,选择“复制”,就能粘贴到Word文档的文档处理工具里面。


对DPS处理用户界面进行了大量地改进

发布日期:2011-01-18

改进内容包括:矩阵计算快捷按钮重新进行设计;一般线性模型、线性回归、非线性回归等用户界面进行重新设计,使得操作界面更为方便、美观。如改进后的一元非线性回归分析用户界面如下: