数据包络分析_数据包络分析法用什么软件算

生产能力利用率是多少？

蚂蚁花呗的钱怎么转到 首次提出互联网金融新概念的是于2012年担任投资有限公司副谢平，他在自己的研究报告《互联网金融模式研究》中指出,信息科技产业技术的高速发展，对多产业领域形成冲击，尤其影响着当下的传统金融模式，资源的配置模式可能产生一种既不同于资本市场的直接融资运行模式也不同于借助商业银行等金融中介机构的间接融资运行模式，即在互联网思维作用下的新型互联网金融模式。 传统金融产业的发展需要互联网技术的支持，将互联网与金融产业融合产生的新兴金融服务模式具有成本低，应用市场广阔等优势，互联网对于金融产业的发展具有辅助性。

生产能力利用率是指实际GDP与潜在GDP的比值，它是衡量经济景气程度及分析经济运行效率时一个非常重要的指标。在企业中，是指企业一个生产项目实际投产运营生产能力与设计生产能力的比值。

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可见的是科学院数量经济与技术经济研究所沈利生的一篇文章 。该文主要采用克莱因等在上个世纪60-70年代提出的“峰到峰”(peak-to-peak)方法计算资本设备利用率（资本服务量与实际资本存量之比），并进而对劳动力进行调整后求出潜在生产能力。

这是一种较为传统的方法，该方法同时具有较大的随意性，的结果通常取决于计算者如何确定峰值。

扩展资料计算公式

该指标越接近百分之百，说明生产能力利用越充分，实际产出与潜在产出之越小，经济发展质量越高；反之，说明有部分生产能力被闲置，实际经济发展速度小于潜在经济发展速度，经济发展质量有待提高。

生产能力利用率是衡量经济发展质量的重要指标，遗憾的是目前我国没有该项指标的统计，要正确评价经济发展质量，必须完善该指标的统计和考核办法。

生产能力的度量是困扰学术界的一个主要问题。由于没有产能利用的直接统计数据，所以产能利用状态必须依靠间接的度量方法才能实现。

到目前为止，生产能力的度量方法大致上可以分为峰值分析法、随机参数生产前沿面方法（SPF）、非参数生产前沿面（DEA）的数据包络分析方法以及在第三种方法为基础发展起来的要素拥挤度方法四大类，这四类方法的共同原理都是以实际生产状态和或者有效生产状态的比较作为过剩状态的度量。

随机参数生产前沿面方法和非参数生产前沿面的数据包络分析方法都是以生产前沿面方法为基础的效率度量来刻画产能利用状态的，不同之处是生产前沿面的刻画用的是参数方法还是非参数方法。

DEA可以分析单产出和多产出1）绿色软件，无需安装，程序、数据、模型三合一，所有与DEA模型有关的数据及其设置均储存在单一的程序文件内；数据导入只需一次，导入后即在数据库内保存，不需要每次运行程序都导入数据；数据定义和模型设置也保存，关闭程序后再打开，数据和模型设置不变；以上特点使得数据与模型备份非常方便，仅需备份一个文件即可；备份模型的方式有两种：一是MaxDEA.mdb文件，二是通过菜单“Tools”-“Backup Model and Database，但是它没有考虑数据的随机变动，因而对过剩产能的测度会比剔除有利的随机成分时要小一些。较DEA方法而言，SPF方法的优点是将产出的随机变化考虑进来，缺点是计算起来非常复杂，需要多产出的距离函数。

而且在产出为零的时候不好处理。峰值法的优势是只需要有单投入和单产出的数据就可以，因而在用数学手段估计产能利用率的方法中，它是广泛适用的和对数据要求的。

参考资料前沿分析方法根据是否已知生产函数的具体的形式分为参数方法和非参数方法，前者以随机前沿分析（Stochastic Frontier Analysis，简称SFA）为代表，后者以数据包络分析（Data Envelope Analysis，简称DEA）为代表。来源：

如何消除数据包络分析中定义过多的字段

1）绿色，无需安装，程序、数据、模型三合一，所有与DEA模型有关的数据及其设置均储存在单一的程序文件内；数据导入只需一次，导入后即在数据库内保存，不需要每次运行程序都导入数据；数据定义和模型设置也保存，关闭程序后再打开，数据和模型设置不变；以上特点使得数据与模型备份非常方便，仅需备份一个文件即可。

M主要的工作是调查、收集有关供应商生产运作等全方位的信息。在收集供应商信息的基础上，就可以利用一定的工具和技术方法进行供应商的评选了。7实施供应合作关系yDEA已更名为MaxDEA。

这两种分析，说明的问题是不同的，既相互又联系。在做实际分析的时候，应先做变量的散点图，确认由线性趋势后再进行统计分析。一般先做相关分析，只有在相关分析有统计学意义的前提下，求回归方程才有实际意义。一般来讲，有这么两个问题值得注意：

MaxDEA是强大的数据包络分析(Data Envelopment Analysis， DEA)软件，当前版本包含各种选项组合的DEA模型达1512个，并且模型数量仍在不断增加。

2）DEA模型数量多，且仍在不断增加；DMU数量没有限制，可运行超大型DEA模型。

3）数据格式为标准数据库格式，不需要在字段名称中标明数据性质。例如有的DEA软件要求将投入变量用“(I)+名称”表示，产出变量用“(O)+名称”表示。

4）可以同时建立并运行多个模型。MaxDEA的运行仅需要两个文件，分别是MaxDEA.mdb(可以任意修改名称)和lps.dll（不能修改名称，必需与MaxDEA.mdb在同一文件夹内）。因此，只需MaxDEA.mdb，例如重新命名为ModelA.mdb，ModelB.mdb等，就可以建立新的DEA模型了。可以同时打开运行多个mdb文件。

归纳梳理互联网金融发展基本模式

在处理数据时，经常会遇到对相同采样或相同实验条件下同一随机变量的多个不同取值进行统计处理的问题。此时，往往我们会不假思索地直接给出算术平均值和标准。显然，这种做法是不严谨的。

蚂蚁花呗的钱怎么转到 ？通过定义总结互联网金融的本质和特征，归纳梳理互联网金融发展基本模式，结合现有的相关经济学理论基础，探究分析我国互联网金融发展对商业银行效率的作用机理，定性分析互联网金融发展对商业银行效率影响的同时量化互联网金融发展对商业银行效率的影响程度.

即利用基于DEA的Malmqust指数模型来测算我国商业银行2007-2016年这10年的生产率变化指数，将其进一步分解并作相应的分析，并构建动态面板数据的回归模型来实证分析互联网金融对银行全要素生产率及其分解效率的影响，以银行性质来分类探究不同类型商业银行受其影响的程度和区别所在，据此研究结论为商业银行合理利用互联网金融发展来提升自身经营和管理效率水平提出合理的对策建议。

从研究对象的特征和性质出发，针对要探个人观点MaxDEA为功能强大的数据包络分析（Data Envelopment Analysis, DEA），包含各种选项组合模型超过三万个。,仅供参考.究的问题，本文采用以下研究方法:

蚂蚁花呗的钱怎么转到 在互联网金融发展对商业银行效率影响的理论分析方面，本文在前人研究的理论研究成果基础上，借鉴了金融创新与规模经济等理论的核心观点，对二者的本质有了清晰的认识，理清了互联网金融对商业银行效率的作用机理和影响路径，对过去二者关系理论分析研究领域进行了补充。

在商业银行效率的测度上本文运用基于DEA的Malmquist指数法动态测量出其全要素生产率及其分解效率，保证对商业银行效率有一个综合客观的评价。

随机前沿模型sfa方法

特性

SFA是指随机前沿分析。在经济学中，技术效率是指在既定的投入下产出可增加的能力或在既定的产出下投入可减少的能力。常用度量技术效率的方法是生目标分析法：当一个企业确定其发展目标后，为实现这个目标，必然对企业人力素质提出标准和要求，即理想状态的人力素质。对理想状态的人力资本的结构和等级与现实企业状态的人力资本的结构能力进行比较分析，找出距，确定培训项目及MaxDEA强大的分析功能是前所未有的。内容、方法。产前沿分析方法。所谓生产前沿是指在一定的技术水平下，各种比例投入所对应的产出。而生产前沿通常用生产函数表示。

SFA是前沿分析中参数方法的典型代表，即需要确定生产前沿的具体形式。与非参数方法相比，它的优点是考虑了随机因素对于产出的影响。SFA要解决的问题是要度量n个决策单元T期的技术效率（TE），每个决策单元都是m种投入和一种产出。

什么是目标分析法？目标分析法的具体步骤有哪些？42.什么是系统综合评价

当然，excel也能用于统计分析。单击“工具”菜单中的“数据分析”命令可以浏览已有的分析工具。如果在“工具”菜单上没有“数据分析”命令，应在“工具”菜单上运行“加载宏”命令，在“加载宏”对话框中选择“分析工具库”。

系统综合评价简而言之，就是综合考虑各方面的因素，对某一事物或系统进行评价。经济活动不同时为技术效率和规模；像常见的各种报告排名，各种指数都是系统综合评价问题。评价就要有标准，因此要评价，首先要确立评价的指标，然后综合考虑各个指标因素的那到底是单源还是多源呢？我的建议是在合理化的基础上，收窄供应商基础数量，这样呢可以使企业更关注少数的可靠合作伙伴，专心平衡与优质供应商的关系。影响，给出整体评价。常用的系统评价方法有：主成分分析、因子分析、聚类分析、数据包络分析（DEA）、层次分析法（AHP）、模糊综合评价、灰色关联分析、人工神经网络等。

系统综合评价通常都结合使用，AHP分析法建立层级递阶关系的指标体系，这种建立指标体系的方法能考虑各个方面的因素，并且显示出指标的层次性。

企业选择一个供应商与多个供应商各有什么优势?

当前对互联网金融认识，狭义的概念是指互联网金融企业(多指非金融业的第三方机构)运用计算机等终端设备，在网络平台上为公众提供金融服务与金融产品的行为。广义的概念是指不局限于互联网金融企业，包括传统金融机构在内的所有金融市场参与者，在互联网信息技术的支撑下，对现有的金融服务和产品进行改造和创新的金融活动都应纳入互联网金融的范围内。本文研究的是互联网金融发展对商业银行效率的影响，这其中既来自于同业者运用互联网技术进行业务创新的竞争也有来自于非金融行业机构通过掌控传统商业银行功能方式的冲击。因此，本文从广义和宏观视角层面研究互联网金融发展和作用。

供应商选择的短期标准

商品质量合适、成本低、交货及时、整体服务水平好（安装服务、培训服务、维修服务、升级服务、技术支持服务）、履行合同的承诺和能力等。

供应商选择的长期标准

6评选供应商

在实施供应合作关系的过程中，市场需求也将不断变化。企业可以根据实际情况的需要及时修改供应商评选标准，或重新开始供应商评估选择。在重新选择供应商的时候，应给予新旧供应商以足够的时间来适应变化。

供应商的选择方法

目前，可以应用于供应商选择的技术方法和工具主要分为三类： 定性方法、定量方法及定性与定量相结合的方法， 具体有公开招标法、协商选择法、ABC 成本法、线性规划方法、层次分析法（AHP）、模糊综合评判法、神经网络法、TOPSIS 法、数据包络分析（DEA）、成分分析法、灰色综合评价法以及这些方法的集成应用法等，制造型企业可以根据自己的实际情况选择其中的方法加以应用。常用的方法如下：1直观判断法直观判断法是指通过调查、征询意见、综合分析和判断来选择供应商的一种方法，是一种主观性较强的判断方法，主要是倾听和采纳有经验的采购人员的意见，或者直接由采购人员凭经验作出判断。这种方法的质量取决于对供应商资料掌握得是否正确、齐全和决策者的分析判断能力与经验。这种方法运作简单、快速，但是缺乏科学性，受掌握信息的详尽程度限制，常用于选择企业非主要原材料的供应商2考核选择法在对供应商充分调查了解的基础上，再进行认真考核、分析比较而选择供应商的方法。供应商的调查可以分为初步供应商调查和深入供应商调查。每个阶段的调查对象都有一个供应商选择的问题，而且选择的目的和依据是不同的。初步供应商调查对象的选择非常简单，基本依据就是其产品的品种规格、质量价格水平、生产能力、运输条件等。在这些条件合适的供应商中所选择出的几个，就是初步供应商调查的对象。深入供应商调查对象的选择，是基于影响企业的关键产品、重要产品的供应商。对这些供应商要进行深入地研究考察考核，选择标准主要是企业的实力、产品的生产能力、技术水平、质量保障体系和管理水平等。在对各个评价指标进行考核评估之后，还要进行综合评估。综合评估就是把以上各个指标进行加权平均计算得到的一个综合成绩，可以用下式计算：S=∑WiPi／∑Wi×其中：S是综合指标；Pi是第i个指标；Wi是第i个指标的权数，根据各个指标的相对重要性而主观设定。S作为供应商表现的综合描述，值越高的供应商表现就越好。

当采购物资数量大、供应市场竞争激烈时，可以采用招标方法来选择供应商。采购方作为招标方，事先提出采购的条件和要求，邀请众多供应商企业参加投标，然后由采购方按照规定的程序和标准一次性的从中择优选择交易对象，并提出有利条件的投标方签订协议等过程。注意整个过程要求公开、公正和择优。

选择一家供应商，有利于控制质量，但不利于控制成本，反之选择多家供应商，则有利于控制成本，提高企业经济效益，但有可能导致质量不稳定，影响生产工艺及产品质量。

选择2.比较分析法。本文通过分析比较的方法总结了商业银行全要素生产率的变化及构成，以及互联网金融发展对商业银行效率的影响变化。一家供应商,有利于控制质量,但不利于控制成本,反之选择多家供应商,则有利于控制成本,提高企业经济效益,但有可能导致质量不稳定,影响生产工艺及产品质量.

你怕企业如果是选择一个供应商的话,那么你只有一条进货渠道,如果它是一级供货商商品供货价格相对来说是会低一点.多个供应商供货,它的优点在于它可以对商品的质量进行比较,同时商品的价格也可以进行比较.

一般的采购管理理念认为：控二、直线相关与回归分析制采购风险的有效方法之一，是预备多家供应商。那么企业拥有多货源是利大于弊还是弊大于利呢？

对于优势呢？首先某个供应商若出现了供给短缺或者中断，企业还有其他多家关系稳定的供应商可作为替补。

其次如果企业拥有更多的合格供应源，那就意味着有更多选择的机会，从而获取更优惠的价格、更高的质量。

一方面会导致不必要的采购成本，你想供应商数量过多会导致同样的需求下，出现更多的小额订单，使总交易额增加。

其次，如果众多供应商提供的产品类似，还有可能导致库存数量增加，导致库存成本过高。

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简述城市轨道交通运营安全评价方法有哪些

随机前沿模型sfa方法介绍如下：

您好，城市轨道交通安全评价方法主要有以下几点

1.基于层次分析法(AHP)

2.基于数据包络分析法（DEA）

3.基于灰色系统的评价于0，则决策单元j0 为弱DEA 有效，决策元方法

以上就为城市轨道上已开发出的专门用于统计分析的商业软件很多，比较有SPSS(Statistical Package for SocialSciences)、SAS(Statistical AnalysisSystem)、BMDP和STATISTICA等。其中，SPSS是专门为科学领域的研究者设计的(但是，此软件在自然科学领域也得到广泛应用);BMDP是专门为生物学和医学领域研究者编制的统计软件。交通安全评价的主要方法

望采纳！！

maxdea 怎样做vrs分析

1.理论分析法。本文为了准确把握互联网金融发展对商业银行效率的影响，借鉴了创新理论、规模经济及技术溢出等理论，从理论上探究互联网金融发展对商业银行效率构成影响的机理。

这是MaxDEA 的基础版MaxDEA Basic （），并非试用版，DMU数量是没有限制的。

CCR模型判定技术有效和规模有效：

MaxDEA 5.2Malmquist模型中生产率变化的计算方法有两种可选：1）乘除法：计算相对变化；2）加减法：计算变化（新增）。

MaxDEA 5.0更新：

1） 互联网金融诞生在上世纪八十年代的美国，互联网技术与传统行业的结合促进了生产力的提高，被美联储前格林斯潘称之为“新经济”，互联网金融深刻地改变着通信、经贸、零售、游戏、服务等行业经营模式，但由于金融监管环境和金融市场自由化程度不同的关系，互联网金融发展并未像在国内一样掀起一股风潮。互联网金融这一热词在国内的兴起源于2013年阿里巴巴推出的余额宝，但此时并没有形成对互联网金融统一的认识和定义。全面支持方向距离函数模型。

2） 增加了两种新的Malmquist 模型：Fixed Malmquist 和 Global Malmquist。

4） 将成本、收益、利润和FDH模型移至基础模型部分，基础模型组合数量超过了200个。

5） 多语言界面，包括英文、简体中文和繁体中文。

MaxDEA的主要特点包括：

2）DEA模型数量多，且仍在不断增加；DMU数量没有限制，可运行超大型DEA模型。

3）数据格式为标准数据库格式，不需要在字段名称中标明数据性质。例如有的DEA要求将投入变量用“（I）+名称”表示，产出变量用“（O）+名称”表示。

数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）是近三十年来迅速发展起来的非参数生产前沿面模型，在生产效率测量、绩效评价及决策领域得到了广泛的应用。1978年美国的Charnes，Cooper，Rhodes三人提出了着名的CCR模型，并随之将这一分析方法命名为Data Envelopment Analysis，此后近三十年来，DEA理论逐步发展完善，其应用范围也不断拓展，从初的门扩展到医疗、邮政、电力、银行、公共交通、、店、税务、开发、高校

范建平的

一旦企业决定实施供应商评选，评选小组需尽可能的让供应商参与到评选的设计过程中，确认他们是否有获得更高业绩水平的愿望。

1998年毕业于山西大学环境规划与管理专业，获工学学士学位。2001年毕业于山西大学管理科学与工程专业，获管理学硕士学位，同年留校任教。2009年毕业于山西大学管理科学与工程专业，获管理学博士学位。 参加但多货源也会产生一些劣势。工作以来，一直从事管理科学与工程专业的教学和科研工作，主要研究领域为：决策预测与评价、效率与生产率分析、技术经济及管理、工业工程与管理等。主要承担研究生“评价理论与方法”、“数据包络分析”、“管理决策分析”、“效率与生产率分析”、“生产运作分析”、“系统建模与仿真”等课程的教学工作。工作以来，参与出版学术专著4部，在《管理科学学报》、《经济管理》等刊物发表学术论文30余篇，主持完成省级科研项目3项，获省级科研成果奖1项。

常见的错误是，用回归分析的结果解释相关性问题。例如，将“回归直线(曲线)图”称为“相关性图”或“相关关系图”;将回归直线的R2(拟合度，或称“可决系数”)错误地称为“相关系数”或“相关系数的平方”;根据回归分析的结果宣称2个变量之间存在正的或负的相关关系。

数据分析中要注意的统计学问题

这是因为作为描述随机变量总体大小特征的统计量有算术平均值、几何平均值和中位数等多个。至于该采用哪种均值，不能根据主观意愿随意确定，而要根据随机变量的分布特征确定。

反映随机变量总体大小特征的统计量是数学期望，而在随机变量的分布服从正态分布时，其数学期望就是其算术平均值。此时，可用算术平均值描述随机变量的大小特征;如果所研究的随机变量不服从正态分布，则算术平均值不能准确反映该变量的大小特征。在这种情况下，可通过假设检验来判断随机变量是否服从对数正态分布。如果服从对数正态分布，则几何平均值就是数学期望的值。此时，就可以计算变量的几何平均值;如果随机变量既不服从正态分布也不服从对数正态分布，则按现有的数理统计学知识，尚无合适的统计量描述该变量的大小特征。此时，可用中位数来描述变量的大小特征。

因此，我们不能在处理数据的时候一律采用算术平均值，而是要视数据的分布情况而定。

一定要把回归和相关的概念搞清楚，要做回归分析时，不需要报告相关系数;做相关分析的时候，不需要计算回归方程。

相关分析中，只有对相关系数进行统计检验(如t检验)，P<0.05时，才能一依据r值的大小来说明两个变量的相关程度。必须注意的是，不能将相关系数的假设检验误认为是相关程度的大小。举个例子：当样本数量很小，即使r值较大(如3对数据，r=0.9)，也可能得出P>0.05这种无统计学意义的结论;而当样本量很大，如500，即使r=0.1，也会有P<0.05的结果，但这种相关却不具有实际意义。因此，要表明相关性，除了要写出r值外，还应该注明假设检验的P值。

三、相关分析和回归分析之间的区别

相关分析与回归分析均为研究2个或多个变量间关联性的方法，但2种方法存在本质的别。相关分析的目的在于检验两个随机变量的共变趋势(即共同变化的程度)，回归分析的目的则在于试图用自变量来预测因变量的值。

实际上在相关分析中，两个变量必须都是随机变量，如果其中的一个变量不是随机变量，就不能进行相关分析。而回归分析中，因变量肯定为随机变量，而自变量则可以是普通变量(有确定的取值)也可以是随机变量。

很显然，当自变量为普通变量的时候，这个时候你根本不可能回答相关性的问题;当两个变量均为随机变量的时候，鉴于两个随机变量客观上存在“相关性”问题，只是由于回归分析方法本身不能提供针对自变量和因变量之间相关关系的准确的检验手段，因此这又回到了问题二中所讲的，如果你要以预测为目的，就不要提相关系数;当你以探索两者的“共变趋势”为目的，就不要提回归方程。

回归分析中的R2在数学上恰好是Pearson积矩相关系数r的平方。因此我们不能错误地理解R2的含义，认为R2就是 “相关系数”或“相关系数的平方”。这是因为，对于自变量是普通变量的时候，2个变量之间的“相关性”概念根本不存在，又谈什么“相关系数”呢?

四、相关分析中的问题

相关分析中，我们很容易犯这么一个错误，那就是不考虑两个随机变量的分布，直接采用Pearson 积矩相关系3招标选择法数描述这2个随机变量间的相关关系(此时描述的'是线性相关关系)。

关于相关系数，除有Pearson 积矩相关系数外，还有Spearman秩相关系数和Kendall秩相关系数等。其中，Pearson积矩相关系数可用于描述2个随机变量的线性相关程度，Spearman或Kendall秩相关系数用来判断两个随机变量在二维和空间中是否具有某种共变趋势。

因此我们必须注意的是，Pearson 积矩相关系数的选择是由前提的，那就是2个随机变量均服从正态分布假设。如果数据不服从正态分布，则不能计算Pearson 积矩相关系数，这个时候，我们就因该选择Spearman或Kendall秩相关系数。

五、t检验

用于比较均值的t检验可以分成三类：类是针对单组设计定量资料的;第二类是针对配对设计定量资料的;第三类则是针对成组设计定量资料的。后两种设计类型的区别在于事先是否将两组研究对象按照某一个或几个方面的特征相似配成对子。无论哪种类型的3.计量分析法。本文在研究商业银行全要素生产率及其分解效率，以及互联网金融对商业银行全要素生产率及其分解效率的影响方面，都使用了计量分析法。在实证模型中，主要使用了数据包络分析和面板数据回归模型。t检验，都必须在满足特定的前提条件下应用才是合理的。

若是单组检验，必须给出一个标准值或总体均值，同时，提供一组定量的观测结果，应用t检验的前提条件就是该组资料必须服从正态分布;若是配对设计，每对数据的值必须服从正态分布;若是成组设计，个体之间相互，两组资料均取自正态分布的总体，并满足方齐性。之所以需要这些前提条件，是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布。

t检验是目前在科学研究中使用频率的一种假设检验方法。t检验方法简单，其结果便于解释。简单、熟悉加上外界的要求，促成了t检验的流行。但是，由于我们对该方法理解得不全面，导致在应用过程中出现不少问题，有些甚至是非常的错误，直接影响到结论的可靠性。

常见错误：不考虑t检验的应用前提，对两组的比较一律用t检验;将各种实验设计类型一律视为多个单因素两水平设计，多次用t检验进行均值之间的两两比较。以上两种情况，均不同程度地增加了得出错误结论的风险。而且，在实验因素的个数大于等于2时，无法研究实验因素之间的交互作用的大小。

正确做法：当两样本均值比较时，如不满足正态分布和方齐性，应采用非参检验方法(如秩检验);两组以上的均值比较，不能采用t检验进行均值之间的两两比较。

六、常用统计分析软件

特别一款国产软件——DPS，其界面见附图。其功能较为强大，除了拥有统计分析功能，如参数分析，非参分析等以3） 提供了DEA模型的对偶解，包括包络模型的影子价格和乘数模型的参照DMU和目标值（投影值），及相关的敏感性分析。外，还专门针对一些专业编写了专业统计分析模块，随机前沿面模型、数据包络分析(DEA)、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。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)等，在DPS里面也可以找到。