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强大的DPS 数据处理系统在数学建模应用中的优势

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STEVENGUO        

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发表于 2010-9-4 14:18 |显示全部楼层
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dpsbooks.pdf (668.85 KB, 下载次数: 87) 浙大dps7.05统计软件破解版.rar (25.61 MB, 下载次数: 300) (转)一次很偶然的机会接触到DPS数据处理系统。当时我们刚做完第六届苏北建模联赛的A题《房地产产业展问题》,我们用的是灰色GM(1,1)预测模型,尽管我们通过了残差检验,短期内预测的效果也还比较理想。但是有一个问题一直困扰着我们,我们是建模的爱好者,应用数学的基础理论并不是很扎实,只是在遇到特定的问题的时候知道大概往哪个方面去寻找突破口。就拿这次的房地产业发展问题来说,尽管题目中没有明确说明要进行预测,在实际操作中对房地产业相关指标的预测分析是必不可少的。疑问就在这里啦,用哪种预测方法是比较合理的呢?因为我们知道预测的方法很多,从最简单的多元统计回归预测、时间序列预测到灰色GM预测,神经网络预测。前面已经讲过啦,我们的理**底并不深厚,各种方法的特点,对什么样的问题能够得到理想的结果我们都不是很清楚,当时只是硬着头皮用了灰色GM(1,1),但是其他方法预测的结果会不会更理想呢,像我们建模队其他组就有用时间序列三次指数平滑,季节性趋势模型的,在没有实践之前你知道谁优谁劣呢?当然不排除有这样的强者,无论是理**底还是数学思维都已经登峰造极啦,能够凭借经验或者数学直觉准确的找到最优方法,又或者说你是很牛X的Matlab高手,珍藏着关于预测类的所有程序,而且程序通用性很强,通过读取不同的数据能够很快得到相应的结果。很不幸,我两者都不是,我的组员也不是,那怎么办呢??!DPS就起作用啦,DPS操作方便,语法简单,是Excel与Spss的结合,由浙江大学开发的纯国产软件,集成了300多种数据统计分析方法,我们平常建模中用到的几乎绝大多数模型,在里面都能找到对应的菜单项,比如上面提到的房地产业发展问题可能用到的方法(我们在做这道题时用的方法):偏最小二乘回归模型,灰色GM(1,1)预测模型,逐步回归模型,主成分分析模型,时间序列指数平滑模型,非线性规划模型等。当时看到DPS的菜单项我就High的不行啦,我知道的模型他都有,我不知道的模型他也有,这还不是问题的关键。关键是以后找方法就不会很盲目啦,可以先通过DPS进行简单的数据分析或处理,比较各种模型结果的偏差大小,指导模型的进一步发展。这一过程不会超过1小时,对更深刻的理解题意有巧夺天工之妙,因为再强劲的数据处理高手应该也没DPS快吧。DPS上手很容易,学起来也比较简单,结果分析也很详细。当然,我们建模的目的在于锻炼自己的能力,并不是说有DPS我们就一劳永逸啦,我们运用DPS只是用来找方法,用数据说话,提高效率,真正的工作还是要靠自己编程解决,毕竟我们的最爱是MATLAB。
  A  g" m- K& E: ?9 G% ~# L; n* _0 s# a给大家传一个DPS教程,就算你对DPS并不感兴趣,也建议你看一看,因为里面涉及到很多数学模型,很多我们平常比较陌生的专业词汇也能在教程里面找到详细的解读,值得一看。DPS的试用版本可以通过网上下载,或者访问科学软件论坛。- U1 q3 W; {, d9 `0 ]

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zan

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