DPS数据处理系统提供非常多的数据分析方案，可以在软件找到试验设计、试验统计、分类数据统计、多元分析、数学模型、运筹学、数值分析、时间序列等分析功能，将本地的数据添加到软件就可以启动相关的分析方案，软件顶部菜单提供多种分析计划，例如点击多元分析功能就可以显示多变量散点图及Box图、多元统计检验、一般线性模型(多元方差分析)、相关分析、优势(主导分析、回归分析、有偏回归分析、高维数据
LASSO回归分析等功能，分析结束可以在图表显示，支持添加数据文件，支持导入Excel表，适合需要处理DPS数据的朋友使用！
软件功能
1、独特优良的人机用户界面
一旦开机进入DPS平台系统，用户的整个数据处理过程，无论是计算还是数学公式分析都将处于全屏幕编辑状态。可把整个系统视为一张稿纸，键盘和鼠标作为笔，用户可以任意地在上面写、擦、画表和进行数值计算、统计分析、建立数学模型等，计算结果也都返回到编辑状态下。用户需要做的事情主要是输入编辑数据、定义数据块和在菜单方式下调用统计计算功能。执行统计分析、建立数学模型等高级功能的调用时，只需要用鼠标点一下下拉式菜单，在菜单方式下就可选择执行相应的功能。当相应功能执行完毕后，计算结果存放在编辑器里(当前的光标下面，或在另一页中)，系统又处于编辑状态。因此用户的任何工作都能在编辑方式下完成。
2、功能完备的数据编辑电子表格
系统采用目前流行的电子表格作为数据编辑器，本编辑器是针对数据处理的特点而开发的数据处理集成软件。它将文字处理、数据加工和画线制表融为一体，在编辑器的任何地方可随时写入算式或查询有关函数，进行计算或查询函数值。如键入“=4.5^3”，即可得到数值“91.125”；键入“=ftest(5，20，0.05)”，即可得到方差分析中大均方自由度为5、小均方自由度为20、显著水平为0.05时的F检验临界值2.7109。
3、接近自然语言的数学表达方式
DPS系统在建立数学模型、进行数学模型模拟以及数学计算等方面，其数学表达式非常接近自然形式(甚至公式中的乘号都可省略)。例如，我们输入编辑了两列数，将这两列数据用鼠标选中之后，系统即默认数据矩阵块中第1列变量为x1，第2列变量为x2。若第1列为因变量，第2列为自变量，要建立两变量之间的Logistic方程，那么有三个参数需求出。在本系统中，待求参数用c1，c2，…，cm
(若有m个参数的话)表示，这时只要在下部的文本编辑器中编辑、定义Logistic方程的公式“x1=c1/(1+exp(c2+c3x2))”，再选择建立模型的菜单功能项即可得到参数精确估计值、参数标准误差、t检验值和置信度等统计参数。
4、完整实用的多功能统计分析功能
当前版本DPS系统的统计分析功能比过去版本更加齐全，根据读者(用户)的建议，增加了若干新的功能，基本上形成了一套较为完整的统计分析体系。
5、用途广泛的数学模型建模工具
DPS平台除具有功能齐全的统计分析功能外，还为用户提供了通用的试验数据分析和建立数学模型的工具。用户可根据自己的需要，建立符合自己要求和目标而定义的模型。拟建模型可以是单因变量的线性回归模型或非线性经验模型，也可是由多个因变量建立的联立线性回归模型或非线性模型方程组。这些线性、非线性模型又可以是差分模型，或是对各个变量进行加权处理后的模型。
此外，DPS系统还可对模型进行模拟分析。例如，数学模型中各个参数的变化速率分析(如农业技术经济学中的边际分析)、求解模型的最大值、最小值(即建立模型后对模型模拟寻优)以及线性规划、非线性规划等，DPS系统均有相应的功能模块。
用DPS建立和分析数学模型，可使复杂的工作变得简单易行，用户只需按系统规则定义模型就可以了。DPS系统在数学模型处理方面实现了“所想即所见，所见即所得”。
软件特色
丰富多样的数学函数
DPS系统定义的数学函数除包括一般常用数学函数，如sqrt(求平方根)、exp(以e为底的幂)、lg(以10为底的常用对数)、ln(以e为底的自然对数)外，还提供了数理统计分析中常用的统计函数。主要包括以下类群：
(1) 数理统计检验临界值，包括Fisher检验临界值、Student’s t检验临界值、卡方(c2)检验临界值、相关系数检验临界值等等。
(2) 数理统计量置信度，如Fisher检验置信度、Student’s
t检验置信度、卡方检验置信度以及相关系数检验置信度等；概率分布函数，如F分布的分布函数、卡方分布的分布函数、t分布的分布函数、二项分布的分布函数及Poisson分布的分布函数等。
此外，DPS系统还提供了计算生物群落多样性指数等多种参数的计算功能。
安装方法
1、打开dps_ENT.exe软件直接安装，点击下一步
2、DPS数据处理系统软件与最终用户许可协议
3、设置软件安装地址C:\Program Files (x86)\DPSSOFT
4、默认安装64为，取消就是安装32为
5、提示软件的安装进度，等待安装结束就可以启动DPS数据处理系统
使用说明
1、打开DPS数据处理系统，导入你需要分析的数据资源
2、支持打开数据文件、插入数据文件、导入 Excel22007数据表、导入 Access数据库、导入DBF数据库数据
3、提示案例数据分析功能，在软件加载官方提供的案例文件
4、支持混合分布参数估计DPS、基本参数及数据分析DPS、两样本均值比较dPS
5、连续变量数据：原始数据统计分析、频次数据统计分析、不完全数据参数估计、均值和方差的稳健估计
6、商散变量数据：生成频次表、原始数据分布拟合、次数据分布拟合、拟合零截尾频次分布
7、混合分布参数估计：混合正态分布参数估计、等方差正态分布参数估计、给定各分布权里的正态分布、给定各分布权重且等方差正态分布
8、置信区间及参考值范围：正态分布数据参考值范围、二项分布总体均数置信区间、Poisson分布总体均数置信区间
9、常用图表：通用图表、曲线图、棒状图、直方图、饼图、x-y曲线图、1对多曲线图
官方教程
圆形分布资料统计分析
圆形分布统计方法是用于处理角度资料的一类分析方法。在DPS数据处理系统中处理圆形分布的资料类型包括角度，昼夜时间及一年中的日期。分析功能包括平均角计算及其假设检验、两样本比较、多样本比较以及圆-圆比较等分析(如图9-1)。
图9-1 圆形分布统计分析方法及处理数据类型选择界面
在处理圆形分布资料时，数据的输入格式必须注意：系统约定，角度的度和分之间，时间的小时和分钟之间，一年中的天数的月份和日期之间，用小数点分开，三种圆形分布数据的输入格式如表9-1。
表9-1 不同数据单位类型的数据输入格式
平均角及其假设检验
设有n个角度a1，a2，…，an，令ã表示角的样本均数，简称平均角，其计算公式为
角的标准差的公式为
对于大样本的频数表资料，有
式中C是校正系数，rC是r的校正值。
如果一组数据中所有αi都等于同一数值，则这组数据无变异，s=0，而r=1，如果一组数据中的αi均匀地分布在圆周上，则r=0，而s则因平均角不存在而无法计算，但当r趋向于0时，s趋向于无穷大。r值的范围在0~1，s值的范围在0~∞，s可称为圆标准差(circular
standard deviation)或平均角离差(mean angular deviation)，简称角离差(angular
deviation)，通常以r表示角度资料的集中趋势(tendency of concentration)量度，s表示其离散趋势量度，本质上是一样的。
当基本参数计算处理后，我们就可进一步进行平均角均匀性检验。检验是基于所有ai都是均匀分布在圆周的一个总体，其集中趋势量度值r =
0，但在此总体中随机抽一个样本，所得r 的估计值不一定为0，因此，当同一个样本资料算得平均角ã与r后，此ã是否有意义(即是否来自r
=0的总体)，必须进行假设检验，称为均匀性检验(test of uniformity)。此时，H0：r =0，即为均匀分布，不存在平均角；H1：r
≠0，即不是均匀分布，存在平均角。
均匀性检验方法是：根据样本大小n和算得的r或rC查表，如r(或rC)大于或等于表中界值，则P≤a，即在相应的水准上拒绝H0，表示存在集中趋势，平均角有意义；如r小于表中界值，则P
>a，即在a水准上不拒绝H0，认为是均匀分布，不存在集中趋势，故平均角无意义。
例1 现有20名足月孕娠妇女的分娩时间如表9-2的第1列，试计算其平均分娩时间及其标准差，并检验其平均值是否有意义。
表9-2 20名妇女的分娩时间
分析时，在DPS数据处理系统的电子表格中，按表9-2的第2列的数据格式输入，并定义成数据块，然后在菜单方式下选择“圆形分布资料统计分析”功能项，这时，系统就会出现如图9-1的用户选择界面。在该界面中，分析方法选“平均角及其假设检验”，数据单位选“昼夜时间”，然后点击“确定”按钮，即可得到如下结果：
sina 均值 = 0.52669
cos a均值 = 0.48570
统计量 r = 0.716453，r0.05 = 0.3846 r0.01 = 0.4718
统计量 s = 0.816631
平均=3:09，标准差=3:07
从结果可以看出，r>r0.01，即可认为，在a =
0.01的水准上，认为存在集中趋势，此平均角有意义，平均分娩时间是3点零9分，标准差为3小时零7分。
例2 某地4个年度克山病患者5679人，其急性发作的昼夜时间制成频数表(表9-3)，试分析是否存在“好发”时间？
分析时，在DPS数据处理系统的电子表格中，按表9-3的第3列输入发病时间的组中值，第4列输入各个时段的急性发病人数，并定义成数据块。
表9-3 克山病患者急性发作的昼夜时间分布
然后在菜单方式下选择“圆形分布资料统计分析”功能项，这时，系统就会出现如图9-1的用户选择界面。在该界面中，分析方法选“平均角及其假设检验”，数据单位选“昼夜时间”，然后点击“确定”按钮，即可得到如下结果：
sin a 均值=0.12093，cos a均值= -0.21304，校正统计量=1.00286，
统计量rC=0.245671，r0.05=0.0228，r0.01=0.0279
统计量 s=1.675566，
平均 = 10 : 02，标准差 = 6 : 24。
从统计分析结果可以看出，rC>r0.01，即可认为，在a =
0.01的水准上，认为存在集中趋势，此平均角有意义，即克山病好发时间是10点零2分，标准差为6小时24分。
两个样本平均角比较的t检验
设两样本的含量及r值分别为n1、r1、n2、r2。
H0：ρ1=ρ2=ρ；
H1：ρ1≠ρ2。
可用t检验
上式中
R1 = n1r1, R2 = n2r2,
式中，r为两组合并后算得的r值，当r在0.7以上时，本法效果较好，K为校正因子。根据t值，计算自由度为N-2时的显著水平。
例3 测定两组病人心向量的最大向量角(表9-4)，现推断两组病人的平均角有无显著差异？
表9-4 两组病人心向量最大向量角测量值
计算时，在DPS的电子表格里，按表9-4格式编辑、定义数据块，然后在菜单方式下选择“圆形分布资料统计分析”功能项，这时，系统就会出现如图9-1的用户选择界面。在该界面中，分析方法选“两样本平均角比较t检验”，数据单位选“方向角度”，然后点击“确定”按钮，即可得到如下结果：
平均a1=42°26¢，统计量r1=0.827824，r0.05=0.6419，r0.01=0.7693
平均a2=54°42¢，统计量r2=0.896473，r0.05=0.6020，r0.01=0.7250
t检验结果
t = 0.7170，df = 13，p = 0.4860
从结果可以看出，差异显著性水平p = 0.4860，p>0.05，即可认为，两平均角相差无统计学差异。