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[转载]DPS数据处理系统

已有 6260 次阅读 2019-5-17 17:11 |系统分类:科研笔记|关键词:学者|文章来源:转载

DPS数据处理系统


DPS(Data Processing System)数据处理系统,取首字母缩写为DPS。该系统的研发始于1988年,系统采用多级下拉式菜单,用户使用时整个屏幕犹如一张工作平台,随意调整,操作自如,故形象地称其为DPS数据处理工作平台,简称DPS平台
1、DPS统计软件是目前国内唯一一款实验设计及统计分析功能齐全、价格上适合于国内用户的具自主知识产权、技术上达到国际先进水平的国产多功能统计分析软件包。并在某些方面已处于国际领先地位(如实验设计中大样本时的均匀实验设计、多元统计分析中动态聚类分析)。
2、在期刊检索中,国内遥遥领先、逐年增长的科技文献中的引用次数则显示了DPS数据处理系统国内应用的广泛程度,其应用已遍及自然科学和社会科学各个领域。


3、包括均匀设计、混料均匀设计在内的丰富的试验设计功能。并在均匀设计中采用了独创算法,实现了大型均匀设计表(最大可达100个因子8000个水平)构造的重大突破!且混料均匀设计可适合任意约束条件的情形。
4、完善的统计分析功能涵盖了所有统计分析内容,是目前国内统计分析功能最全软件包。DPS的一般线性模型(GLM)可以处理各种类型试验设计方差分析,特别是一些用SPSS菜单操作解决不了、用SAS编程很难折腾的多因素裂区混杂设计、格子设计等方差分析问题,用DPS菜单操作可轻松搞定。目前版本应用GLM进行分析可处理因子数已不受限制。
5、独特的非线性回归建模技术实现了“可想即可得”的用户需求,参数拟合精度高。
6、不断丰富的专业统计分析模块: 从上个世纪90年代开始,不断地完成了随机前沿面模型、数据包络分析(DEA, 含Malmquist指数计算功能等)、顾客满意指数模型(结构方程模型)、数学生态、生物测定、地理统计、遗传育种、生存分析、水文频率分析、量表分析、质量控制图、ROC曲线分析等内容,并还在不断地扩充......
7、DPS既有Excel那样方便的在工作表里面处理基础统计分析的功能,又实现了SPSS高级统计分析的计算。DPS提供的十分方便的可视化操作界面,可借助图形处理的数据建模功能为您处理复杂模型提供了最直观的途径。这些功能是同类软件中所欠缺的。
8、有些不是统计分析的功能,如模糊数学方法、灰色系统方法、各种类型的线性规划、非线性规划、层次分析法、BP神经网络、径向基函数(RBF)、数据包络分析等,在DPS里面也可以找到。
9、根据用户要求,不断吸纳新的统计方法,如时间序列奇异谱分析、结构方程模型、小波分析,偏最小二乘回归,投影寻踪回归,投影寻踪综合评价,灰色系统方法,混合分布参数估计,含定性变量的多元逐步回归分析, 三角模糊数分析,优势分析(Dominance analysis), 稳健回归(M估计), 随机前沿面模型及面板数据统计分析等,并在不断探索,吸纳更多功能,使系统更加完善。
10、篇幅达165万字的配套巨著,既是使用说明书,又是统计教材;她堪称是国内目前最为全面的统计学百科全书。同时系统提供的一键切换的汉英双语界面又是不可多得的数据统计分析方面的汉英双语词典,并可使DPS系统适用于不同类型的用户群。 
因此,不管您是青年学生、还是高级科研人员,不管是计算机应用的初学者、还是经验丰富的计算机应用专家,您都可以在本系统中找到自己感兴趣或有用的部分。


演示版下载地址:

http://www.chinadps.net/download.html




软件下载地址:http://pan.baidu.com/share/link?shareid=180751&uk=2298748375

把里面的两个都要下载,之后就按下面的方法就好了。

DPS的软件:1.先安装dps2006,之后将DPS7.5整个文件夹放在自己要保存的盘中

                  2.在DPS7.5这个文件夹里进行解压

                  3.解压的方法如下

(1).先安装DPS7.05原程序(此破解方法只适应7.05版本)

(2).安装完后可以不用重启计算机,直接将dpscrack.exe复制到C盘的DPS安装文件夹里。

(3).双击DPS,打开DPS.

(4).点击dpscrack的“用全局扫描”。

(5).将123443211234432112344321复制到DPS的注册码填写位置,点击“注册”。稍停5秒钟,准备下面工作6。

(6).点击dpscrack的“提交”。稍等一会儿,等dpscrack返回任务。

(7).第一行出现的24位数据一般就是“真正的注册号”。





DPS软件+教程+安装

下载链接:https://pan.baidu.com/s/1XF5tnuQ03n8wnu_ddyiw5w






https://m.sciencenet.cn/blog-3306552-1179625.html

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