應用統計學係列教材：實驗設計 [Design of Experiments] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉文卿 著

圖書標籤:

• 統計學
• 實驗設計
• DOE
• 方差分析
• 統計建模
• 質量控製
• R
• Python
• 數據分析
• 科學研究

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302101413

版次：1

商品編碼：11644851

品牌：清華大學

包裝：平裝

叢書名： 應用統計學係列教材

外文名稱：Design of Experiments

開本：16開

齣版時間：2005-02-01

用紙：膠版紙

頁數：229

正文語種：中文

編輯推薦

　　《應用統計學係列教材：實驗設計》可作為高等院校理工科、農學、醫學各專業本科生或研究生的公共課教材，也可作為統計學專業課教材或工程技術人員的參考書。

內容簡介

　　實驗設計是一種通用的科學閤理地安排實驗和分析實驗數據的方法。在日本，實驗設計被稱為工程師的共同語言。一個實驗如果設計得好就會事半而功倍；反之，則會事倍而功半，甚至勞而無功。《應用統計學係列教材：實驗設計》注重應用，通俗易懂。內容包括單因素實驗優化設計、多因素實驗設計、正交試驗設計、均勻設計、提高産品穩健性等全部簡單實用的實驗設計方法，各章節問有一定的獨立性，讀者可以根據自己的情況有選擇的學習。
　　《應用統計學係列教材：實驗設計》可作為高等院校理工科、農學、醫學各專業本科生或研究生的公共課教材，也可作為統計學專業課教材或工程技術人員的參考書。

目錄

第1章 實驗設計概述
1.1 實驗設計的類型
1.1.1 什麼是實驗設計
1.1.2 實驗設計的類型
1.2 實驗設計的要素與原則
1.2.1 實驗設計的基本概念
1.2.2 實驗設計的三要素
1.2.3 實驗設計的四原則
1.2.4 實驗設計四個原則之間的關係
思考與練習

第2章 比較實驗與方差分析
2.1 兩個處理的水平比較
2.1.1 檢驗的有關問題
2.1.2 用Excel軟件做統計分析
2.1.3 正確選擇檢驗條件
2.1.4 樣本量問題
2.2 方差分析
2.2.1 單因素方差分析
2.2.2 雙因素方差分析
思考與練習

第3章 單因素優化實驗設計
3.1 單因素優化實驗設計的適用場閤
3.2 均分法
3.3 對分法
3.4 黃金分割法
3.5 分數法
3.6 分批實驗法
思考與練習

第4章 多因素優化實驗設計
4.1 多因素優化實驗概述
4.1.1 多因素優化實驗設計的廣泛應用
4.1.2 選擇實驗因素的原則
4.2 因素輪換法
4.3 隨機實驗
4.4 拉丁方
4.4.1 拉丁方的構造
4.4.2 拉丁方設計
思考與練習

第5章 正交設計
5.1 正交錶與正交設計
5.1.1 正交錶
5.1.2 用正交錶安排實驗
5.2 分析實驗結果
5.2.1 實驗結果的直觀分析
5.2.2 實驗結果的方差分析
5.3 有交互作用的正交設計
5.3.1 錶頭設計
5.3.2 分析實驗結果
5.4 水平不等的正交設計
5.4.1 用混閤水平正交錶安排實驗
5.4.2 改造正交錶
5.5 獨立重復實驗
5.6 篩選實驗
5.7 正交設計與區組設計
5.7.1 拉丁方設計
5.7.2 其他區組設計
思考與練習

第6章 均勻設計
6.1 均勻設計概要
6.1.1 均勻設計的創立
6.1.2 均勻設計錶
6.1.3 均勻設計錶的構造
6.2 用均勻設計安排實驗
6.3 均勻設計的實驗結果分析
6.4 均勻設計的靈活應用
6.4.1 水平數較少的均勻設計
6.4.2 混閤水平的均勻設計
6.4.3 含有定性因素的均勻設計
6.5 配方均勻設計
6.5.1 配方均勻設計
6.5.2 有約束的配方均勻設計
思考與練習

第7章 穩健性設計
7.1 穩健性設計的概念
7.1.1 穩健性
7.1.2 穩健性設計與三次設計
7.2 穩健性設計的實施方法
7.2.1 實例分析
7.2.2 損失函數與信噪比
7.3 內外錶參數設計
7.3.1 直積內外錶
7.3.2 綜閤噪聲法
7.4 簡單的穩健設計方法
思考與練習

第8章 可靠性設計與壽命實驗
8.1 可靠性
8.1.1 可靠性的概念
8.1.2 可靠性的度量
8.2 可靠性設計
8.2.1 應力-強度可靠度設計
8.2.2 係統的可靠性
8.3 可靠性實驗
8.3.1 可靠性實驗的種類
8.3.2 壽命實驗
8.3.3 生存分析
思考與練習

第9章 析因設計及有關的方法
9.1 析因設計
9.1.1 全麵實驗
9.1.2 部分因子設計
9.1.3 與因子設計相關的內容
9.2 裂區設計
9.3 調優運算
9.3.1 調優運算的基本內容
9.3.2 調優運算的統計分析
9.3.3 調優運算工作錶
思考與練習

附錄1 練習題答案
附錄2 實驗設計常用數錶
錶1 t分布臨界值錶
錶2 F分布臨界值錶
錶3 常用正交錶
錶4 均勻設計錶
參考文獻

精彩書摘

　　《應用統計學係列教材：實驗設計》：
　　
　　對一般情況，如果最初的因素水平數是某個斐波那契數Fn，那麼每次實驗後剩餘的實驗次數減小為前一個或前兩個（如果隻保留兩個實驗點中間的部分）斐波那契數，這樣最多隻需要做n次實驗就可以找到最優實驗值。
　　這個實驗的實驗指標是單調函數，實際上也可以使用對分法安排實驗，並且對分法的實驗效率要高於分數法和0.618法，但是對分法隻能用於實驗指標為單調函數的情況，對單峰函數則不能使用。而分數法和0.618法不僅適用於單峰函數的情況，像本例實驗指標為單調函數時，可以通過構造適當的單峰目標函數而得以使用，因此分數法和0.618法是比對分法應用範圍更廣泛的方法。
　　3.6分批實驗法
　　分批實驗法在實際使用時有多種不同的方式，這裏以前麵例3.4中的分數法為例介紹一種簡單的方法。由於每次曝光後還需要經過顯影等後續的工序纔能得到實驗結果，所以每次實驗都需要一段比較長的時間。但是對這些後續工作，多個實驗是可以同時進行的，可以采用分批實驗方法。
　　……

《應用統計學係列教材：實驗設計》 導論 在科學研究、工程開發、市場分析乃至社會科學的各個領域，我們都離不開對現象進行深入的觀察和嚴謹的探究。而“實驗設計”正是這樣一種係統性的科學方法論，它指導我們如何規劃、執行和分析實驗，以獲取最有效、最可靠的結論。本書《應用統計學係列教材：實驗設計》旨在為讀者提供一套全麵而深入的實驗設計理論和實踐指南，幫助大傢掌握運用統計學工具解決實際問題的能力。 本書的編寫立足於“應用”的宗旨，強調理論的實踐價值，力求將抽象的統計概念與生動的案例相結閤。我們深知，紙上談兵無法真正掌握實驗設計的精髓，唯有通過理解其背後的邏輯、掌握其核心方法，並在實際操作中加以運用，纔能真正融會貫通。因此，本書不僅闡述瞭實驗設計的基本原理和統計模型，更著重於指導讀者如何根據具體的研究問題，選擇最恰當的實驗方案，並對實驗結果進行科學的解讀與決策。 本書結構與內容概述 本書共分為若乾章節，循序漸進地引導讀者進入實驗設計的世界。 第一部分：實驗設計的基石 第一章：引言與基本概念 本章將首先闡述實驗設計的必要性與重要性，解釋為何在信息爆炸的時代，嚴謹的實驗設計比以往任何時候都更為關鍵。我們將探討什麼是“科學方法”，以及實驗設計在其中扮演的角色。 我們會引入一些基礎性的概念，例如“因子”（factor）、“水平”（level）、“響應變量”（response variable）、“誤差”（error）、“重復”（replicate）、“隨機化”（randomization）等。通過清晰的定義和直觀的例子，幫助讀者建立對這些核心術語的正確理解。 我們將區分“觀察性研究”與“實驗性研究”，強調實驗設計在控製混雜因素、建立因果關係方麵的獨特優勢。 最後，本章將展望本書後續內容，為讀者勾勒齣學習的藍圖。 第二章：實驗設計的基本原則 本章將深入探討實驗設計的三個核心原則：隨機化、重復和區組化（Blocking）。 隨機化是統計學實驗設計的基石，它能有效避免係統性偏差，確保各處理組之間的可比性。我們將詳細講解不同類型的隨機化方法，如完全隨機化、隨機分組等，並討論其適用場景。 重復是指在同一條件下多次進行實驗，這對於估計實驗誤差、提高結果的精確度和統計功效至關重要。我們將解釋為什麼需要重復，以及如何選擇閤適的重復次數。 區組化是一種更高級的實驗設計技術，用於控製實驗中存在的非實驗因素（例如，不同批次的原料、不同時間段的操作、不同操作員等）的影響。我們將介紹如何將實驗單元分組（區組），並在每個區組內進行隨機化，以減小非實驗因素對結果的乾擾。 第三章：單個因子實驗的設計與分析 本章將聚焦於最簡單的實驗設計類型——單因子完全隨機設計（One-Way Completely Randomized Design, CRD）。 我們將詳細介紹CRD的適用條件、實驗方案的設計步驟，包括如何確定因子及其水平，如何進行隨機分配。 在分析方麵，本章將重點講解單因素方差分析（One-Way Analysis of Variance, ANOVA）。我們將闡述ANOVA的基本原理，如何分解總變異，如何檢驗各處理組均值之間是否存在顯著差異。 此外，我們還將介紹多重比較方法（Multiple Comparisons），如Tukey HSD、Bonferroni等，用於在ANOVA檢驗齣差異後，進一步找齣具體是哪些處理組之間存在差異，以及比較的含義。 本章還將討論ANOVA的假設條件（正態性、方差齊性）以及如何檢驗和處理違反假設的情況。 第二部分：多因子實驗設計 第四章：析因設計（Factorial Designs） 在現實研究中，通常會同時考察多個因子對響應變量的影響，並且關心這些因子之間是否存在交互作用（Interaction）。析因設計正是處理這種情況的強大工具。 本章將介紹兩因子析因設計，包括主要效應（main effects）和交互作用的含義。我們將深入講解如何設計和分析一個兩因子實驗，例如，兩因子完全隨機設計。 我們將闡述兩因子方差分析（Two-Way ANOVA），包括如何分解總變異為因子A效應、因子B效應、因子A與B的交互作用效應以及殘差。 我們將重點解釋交互作用的含義，以及如何通過圖錶（如交互作用圖）來直觀地理解和分析交互作用。 第五章：多水平與多因子析因設計 本章將把析因設計推廣到更多因子和更多水平的情況。 我們將介紹k因子析因設計（k-Factorial Designs），以及如何處理因子包含兩個以上水平的情況。 我們將討論部分析因設計（Fractional Factorial Designs）。當因子數量很多時，全因子設計可能導緻實驗次數過大，成本過高。部分析因設計通過犧牲部分高階交互作用的信息，來減少實驗運行次數，是經濟高效的研究工具。我們將介紹如何選擇閤適的部分析因設計，以及如何進行混淆（aliasing）分析。 本章還會簡要介紹響應麵方法（Response Surface Methodology, RSM）中的一些初步概念，為後續章節做鋪墊。 第三部分：高級實驗設計與模型 第六章：隨機區組設計（Randomized Block Designs, RBD） 本章將詳細介紹隨機區組設計（RBD），以及拉丁方設計（Latin Square Designs, LSD）。 RBD是在完全隨機設計的基礎上，引入區組概念，用於控製一個主要的非實驗性影響源。我們將深入討論RBD的設計原理、方差分析模型，以及與CRD的比較。 LSD是一種更嚴格的設計，適用於當存在兩個相互獨立的、影響實驗結果的非實驗性因素時。我們將解釋LSD的設計要求、局限性，以及如何進行方差分析。 第七章：裂區設計（Split-Plot Designs） 在某些實驗中，由於客觀條件的限製，某些因子（稱為“粗區因子”）隻能在大區組上進行隨機化，而另一些因子（稱為“細區因子”）則可以在小區的水平上進行隨機化。這就需要用到裂區設計。 本章將詳細介紹裂區設計的結構、實驗方案設計，以及其方差分析的特殊之處，包括不同類型的誤差項。我們將探討裂區設計在農業、工業生産等領域的應用。 第八章：響應麵方法（Response Surface Methodology, RSM） 響應麵方法是一種係統性的統計方法，用於優化一個或多個響應變量，當響應變量是連續性的，並且受到一個或多個因子影響時。 本章將介紹RSM的基本思想，包括如何建立響應變量與因子之間的數學模型（通常是二次模型）。 我們將詳細講解一次模型和二次模型的設計，如中心復閤設計（Central Composite Design, CCD）和Box-Behnken設計（Box-Behnken Design, BBD）。 本章還將介紹如何通過等高綫圖、三維圖等可視化工具來探索響應麯麵，尋找最優條件，並進行模型診斷。 第四部分：實驗設計的實踐與應用 第九章：實驗數據的收集、整理與初步分析 本章將關注實驗過程中實際操作的細節。 我們將討論數據收集計劃的製定，包括如何設計數據記錄錶，如何進行準確的測量。 我們會講解數據預處理的步驟，如數據清洗、缺失值處理、異常值檢測。 本章還將介紹一些初步的數據分析方法，如描述性統計（均值、標準差、中位數等）、數據可視化（散點圖、直方圖、箱綫圖）等，這些都有助於我們理解數據的分布特徵，並為後續的統計分析提供依據。 第十章：實驗設計中的統計軟件應用 在現代科學研究中，統計軟件是進行實驗設計和數據分析不可或缺的工具。 本章將介紹如何使用主流的統計軟件（例如，R、SAS、SPSS等）來實現本書介紹的各種實驗設計和分析方法。 我們將提供具體的軟件操作示例，演示如何輸入數據、運行方差分析、進行多重比較、擬閤響應麵模型等。 本章旨在幫助讀者將理論知識轉化為實際操作技能，熟練運用軟件解決實際問題。 第十一章：案例分析與專題討論 為瞭加深讀者對實驗設計的理解，本章將呈現一係列來自不同領域的實際案例。 這些案例將覆蓋農學、醫學、工程、質量控製、市場營銷等多個學科，展示實驗設計在解決具體問題中的強大生命力。 我們將對每個案例進行詳細的分析，包括問題背景、實驗設計選擇、數據分析過程、結論解讀以及實際建議。 此外，本章還會對一些專題性內容進行討論，例如： 非參數實驗設計（當數據不滿足參數檢驗的假設時） 重復測量設計（當同一個實驗單元被測量多次時） 嵌套設計（也稱為層級設計） 混料設計（當混閤物是響應變量時） 最優設計（如何尋找“最佳”的實驗點組閤） 實驗設計的倫理問題 小樣本實驗的設計策略 第十二章：實驗設計的總結與展望 本章將對全書內容進行迴顧和總結，幫助讀者梳理核心概念和方法。 我們將再次強調實驗設計在科學研究和實際應用中的重要性，以及學習實驗設計的價值。 最後，我們將對實驗設計的未來發展趨勢進行展望，鼓勵讀者在掌握瞭基礎知識後，繼續深入學習和探索，將實驗設計應用於更廣泛的領域，為解決更復雜的問題提供科學的解決方案。 學習方法與建議 為瞭最大程度地從本書中獲益，我們建議讀者： 1. 紮實掌握基礎概念：確保理解每一章的關鍵術語和原理，不要急於跳過。 2. 勤於練習：書後附帶的習題是檢驗學習成果的重要途徑，務必認真完成。 3. 結閤實際：嘗試將所學知識應用於自己感興趣的研究領域或工作中，思考如何設計實驗來解決實際問題。 4. 善用軟件：熟練掌握統計軟件的操作，可以將復雜的計算和分析變得高效和準確。 5. 持續學習：實驗設計是一個不斷發展的領域，鼓勵讀者通過閱讀相關文獻、參加學術會議等方式，保持知識的更新。 目標讀者 本書適閤以下讀者： 高等院校統計學、數學、工程學、農學、醫學、心理學、經濟學、管理學等相關專業本科生和研究生。 從事科研工作的研究人員，希望提升實驗設計和數據分析能力的學者。 在工業界、農業、醫藥、市場等領域工作的專業人士，需要進行産品開發、工藝優化、效果評估等工作的從業人員。 對科學研究方法和數據分析感興趣的任何人士。 結語 《應用統計學係列教材：實驗設計》不僅僅是一本理論書籍，更是一本實踐指南。我們希望通過嚴謹的內容、清晰的闡述和豐富的案例，幫助讀者掌握運用統計學原理進行科學實驗設計的能力，從而在各自的研究和工作中取得更卓越的成就。

評分☆☆☆☆☆

如果你期待在這本書中找到大量現成的、即插即用的軟件操作指南，可能會感到一絲失望，因為它顯然將重點放在瞭統計思想的內核，而非特定的軟件界麵或代碼實現上。這本書更像是一份強大的“理論藍圖”和“方法論辭典”，它提供瞭基石，但如何在 R、Python 或其他專業軟件中實現這些藍圖，則需要學習者自行去橋接。但這恰恰是它的高明之處——理論的永恒性遠超工具的迭代速度。書中的數學推導和邏輯框架一旦掌握，無論未來統計軟件如何更新換代，其核心的統計思維都不會過時。這種對基礎的堅守，使得這本書具有極高的“保質期”，它傳授的是一種分析問題的底層邏輯，而不是曇花一現的操作技巧。對於希望建立長期穩固的統計分析能力的人來說，這種側重內核的做法無疑是更明智的選擇。

評分☆☆☆☆☆

從閱讀體驗的流暢度來看，本書的語言風格是極其剋製和精準的，沒有絲毫多餘的形容詞或煽情的筆觸，每一個句子都直奔主題，信息密度極高。這使得它在信息傳遞效率上達到瞭極緻，但也對讀者的專注力提齣瞭更高的要求。我發現自己不得不頻繁地停下來，迴頭查閱前文的定義或符號說明，因為作者默認讀者會保持高度的連貫性記憶。這種嚴謹的學術敘事方式，雖然讓閱讀過程更具挑戰性，但同時也保證瞭知識的準確無誤。它更像是一本高水平的“工具手冊”或“專傢參考書”，而不是一本用來消遣的讀物。對於那些習慣瞭口語化、碎片化知識輸入的學習者而言，最初的適應期可能會比較漫長，但這正是它作為一本嚴肅的學術著作所應有的姿態——它要求你主動走進它構建的嚴密邏輯世界，而非被動地接受喂食。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭將近一個月的時間纔把第一部分啃完，坦率地說，它對讀者的基礎要求不低，絕不是那種輕描淡寫、人人都可輕鬆駕馭的入門讀物。它似乎更像是為那些已經對統計學有一定瞭解，但希望將理論知識與實際數據分析能力深度融閤的進階學習者量身打造的。書中對每一個核心統計模型的推導過程都進行瞭詳盡的鋪陳，每一步邏輯的銜接都如同精密機械的咬閤，毫不含糊。對於公式的引入，作者沒有簡單地羅列，而是先用通俗的語言描述其背後的思想動機，再輔以嚴謹的數學錶達，這種“先知其然，後知其所以然”的教學方式，極大地增強瞭理論的“粘性”。讀完一章後，我常常能感受到一種知識體係在腦海中被重新構建的過程，而不是零散概念的堆砌。當然，這意味著學習的麯綫會比較陡峭，需要投入大量精力去反復消化，但這種通過“硬啃”換來的深刻理解，遠比那些囫圇吞棗的知識點要牢固得多。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實讓人眼前一亮，拿到手的時候，那種紮實的質感和沉甸甸的分量感，立刻就給人一種專業和可靠的印象。封麵采用瞭一種深邃的藍色調，配上簡潔有力的白色字體，顯得既現代又不失學術的嚴謹。內頁的紙張選擇也十分考究，紙質平滑，墨色清晰，即便是長時間閱讀也不會讓眼睛感到疲憊。排版布局方麵，作者顯然在易讀性上下瞭很大功夫，章節標題和正文的區分明確，關鍵公式和圖錶的標注都非常清晰，這對於需要頻繁查閱和對照的讀者來說，簡直是福音。尤其值得稱贊的是，書中的插圖和示意圖，不僅僅是作為裝飾存在，它們精準地捕捉瞭抽象概念的核心，很多原本需要花費大量時間去想象和推導的復雜過程，通過一張圖就能豁然開朗。這種對細節的關注，體現瞭編者對讀者體驗的深度考量，讓人感覺到，這本書不僅僅是一本知識的載體，更是一件精心打磨的工具，能實實在在地提升學習和研究的效率。

評分☆☆☆☆☆

這本書在案例選擇和應用層麵的廣度上，展現齣瞭令人印象深刻的視野。它並沒有局限於傳統的經濟學或生物統計學範疇，而是大量引入瞭工程質量控製、市場行為分析乃至更前沿的實驗數據處理場景。我特彆欣賞作者將復雜理論與具體行業痛點對接的能力。例如，在討論多因素方差分析時，書中列舉瞭一個關於新藥劑效能與患者年齡、劑量組閤的實驗設計案例，這個案例的復雜性和現實意義完美地結閤在一起，使得抽象的“交互效應”不再是教科書上的名詞，而是實際決策中必須考慮的關鍵因素。更妙的是，每個案例的討論都深入到瞭“為什麼這樣設計”的哲學層麵，而不僅僅是教你如何套用公式進行計算。它引導讀者思考實驗的倫理邊界、樣本量的最優配置以及結果的解釋性，這種全方位的訓練，對於培養一個有洞察力的研究人員至關重要。

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21世紀統計學係列教材

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好好好，正版

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很好

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很好

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可以讀一讀，正版圖書，包裝不錯。

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好