DPS数据处理系统使用要点

1、 #34567345678/9101213i1415:20T()1.682()1.682()0()01()1111111111一11一110()10()001.682()01.682()001.682()01.682()000000Y3Y4Y5Y6Y7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f在表头输入规范变量x,x,xf在表右侧列输入12p一、二次通用旋转组合设计Y值f将Y指标值定义成数据块f选试验统计f,f在二次回归旋转组合设计弹出的“选择对应的试验方案”对话框中选对应因素个数f确定f弹出“请输入指

2、标临界值”对话框（可不改系统自认值）fOK-可得分析结果。四）线性回归分析一元线性回归分析回归方程的形式：y=b0+bx多元线性回归分析回归方程形式：y=b+bx+bxHFbx01122pp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Pa拒绝H,表示在显著性水平aDPS输出结果中，显著性检验是用p值法Pa0i存在着为著的线性回归关系.参数x在方程中i应保留.Pa接受H,即在a水平下,y与Pa0i不显著，表示参数X对y无影响,x可从回归方i程中剔除.原假设为：即原假设回

3、归系数为0。H0：卩广咕-P-0原假设为：即原假设回归系数为0。012pDPS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一将x,y两列数据定义为数据块一多元分析一回归分析一线性回归一系统给出线性回归操作界面（见下面）一在线性回归操作界面操作完成后点击“返回编辑”会给出分析全部结果。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

4、据；第一列为自变量，第2列为因变量。2）定义数据块一数学模型一一元非线性回归模型一出现初始界面。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XX1X2X3YY1Y2Y3XmYnYY1Y2Y32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

5、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。选择数学模型一单因变量参数估计一麦夸特法（非线性最小二乘法）一OK-输出分析结果。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，选择数学模型一单因变量参数估计一麦夸特法（非线性最小二乘法）一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