试验设计——学习指导与习题 茆诗松 中国统计出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 中国统计出版社

ISBN：9787503747557

商品编码：1447412348

产品信息： 作者:  、、 
ISBN: 9787503747557, 7503747552 
出版社:  
出版日期: 2005-01 
定价: ￥41.00 内容提要： 《试验设计:学习指导与习题》是全国教材编审委员会“十五”规划教材《试验设计》的配套教材。包括试验设计概要、区组设计、正交设计、参数设计等8章内容，每章包含内容提要、例题、习题与解答三部分。

《统计学原理与应用：基于R语言的实践指南》 内容简介 本书旨在为统计学初学者和希望通过实践掌握统计分析技能的读者提供一本全面、深入且高度实用的学习资源。它不仅仅是一本理论教材，更是一本侧重于现代统计方法与计算工具相结合的实践指南。全书结构严谨，内容覆盖了从基础概率论到高级回归分析的广阔领域，并以当前统计学界广泛采用的R语言作为主要的实践平台，确保读者能够将理论知识无缝转化为解决实际问题的能力。 本书的编写遵循“理论阐述清晰，实践操作详尽”的原则。我们深知，统计学是一门依赖于理解和应用的学科，因此，每一章节的理论讲解都力求精确而易懂，避免过度晦涩的数学推导，而是将重点放在概念的直观理解和应用场景的把握上。 第一部分：统计学基础与数据准备 本书伊始，我们首先建立坚实的统计学基础。第1章 统计学导论清晰界定了统计学的核心目标、范畴及其在现代科学研究中的地位。我们探讨了描述性统计与推断性统计的区别，并强调了数据在统计分析中的核心作用。 第2章 数据的类型、收集与清洗 深入探讨了不同类型数据的特征（定性、定量、有序、名义等）及其对应的分析策略。本章重点介绍数据质量的重要性，以及如何有效地处理缺失值、异常值和数据转换。我们详细介绍了R语言中用于数据导入（如CSV、Excel、数据库）和初步探索性数据分析（EDA）的函数和技巧，包括使用`dplyr`包进行高效的数据整理。 第3章 概率论基础 构筑了统计推断的理论基石。内容涵盖古典概率、条件概率、独立事件、贝叶斯定理。我们用大量的实例说明概率思维如何应用于风险评估和决策制定。R语言的应用体现在如何使用内置函数模拟随机试验，验证概率分布的特性。 第4章 随机变量与重要概率分布 详述了离散型随机变量（如二项分布、泊松分布）和连续型随机变量（如均匀分布、指数分布、正态分布的特殊地位）。本章着重讲解正态分布（高斯分布）在统计推断中的核心地位，以及如何利用R进行分布函数的计算和随机数的生成。 第二部分：统计推断的核心方法 本部分是全书的重心，聚焦于如何从样本信息推断总体特征。 第5章 抽样分布与中心极限定理 详细解析了抽样过程对统计量分布的影响。中心极限定理（CLT）的讲解不再是抽象的公式堆砌，而是通过模拟实验展示其在各种非正态分布下的强大威力，这是理解后续置信区间和假设检验的关键。 第6章 估计理论：点估计与区间估计 区分了矩估计（MOM）和极大似然估计（MLE）两种主要的点估计方法。随后，我们系统讲解了置信区间的构建，包括基于Z分布、T分布、卡方分布和F分布的区间估计。每一种区间估计都配有详细的R代码示例，演示如何准确计算和解读置信水平。 第7章 假设检验基础 引入假设检验的逻辑框架：原假设与备择假设的设定、检验统计量的选择、P值的含义与误用、第一类和第二类错误。本章聚焦于单样本和双样本均值检验（Z检验、T检验），强调了配对样本T检验的应用场景。 第8章 方差分析（ANOVA） 深入探讨了比较多个均值是否相等的方法。我们完整覆盖了单因素ANOVA、双因素ANOVA（含交互作用），以及非参数的Kruskal-Wallis检验作为补充。R中的`aov()`函数及其事后检验（如Tukey's HSD）的操作流程被详尽分解。 第三部分：回归分析与模型构建 本部分是现代数据分析的核心技能，侧重于变量间的关系建模。 第9章 一元线性回归 从最小二乘法的推导出发，解释了回归系数的含义、模型的拟合优度（$R^2$）以及残差分析的重要性。本章强调了回归假设（线性性、独立性、同方差性、正态性）的检验方法，并用R进行诊断图的绘制。 第10章 多元线性回归 将模型扩展到多个预测变量的情况。重点讲解了多重共线性的识别与处理、变量选择技术（逐步回归、前向选择、后向剔除）以及如何解释分类变量（虚拟变量）对模型的影响。 第11章 回归模型的扩展与诊断 涵盖了更复杂的回归问题，包括异方差性的处理（如加权最小二乘法）、时间序列数据的自相关问题、以及非线性关系的处理（如变量变换）。强大的模型诊断工具，如Cook's D, DFFITS等，将作为提升模型可靠性的关键内容。 第12章 GLM：广义线性模型引论 鉴于许多实际数据（如计数数据、二元/多元响应）不满足正态分布假设，本章引入了广义线性模型（GLM）的概念，特别是Logistic回归在处理二分类因变量时的应用，详细阐述了Logit和Probit链接函数及模型解释。 第四部分：非参数方法与进阶主题 第13章 非参数统计方法 提供了在数据不满足参数检验严格假设时使用的稳健替代方案，包括符号检验、Wilcoxon秩和检验、以及Spearman等级相关系数。 第14章 统计质量控制与实验数据分析概述 简要介绍统计过程控制图（SPC）在工业和质量管理中的应用。同时，本章提供了一个前瞻性的视角，引导读者了解生存分析、时间序列分析和贝叶斯统计学的基本概念，为后续深入学习打下基础。 实践与工具 贯穿全书的R代码示例均经过严格测试，读者可以完全复现书中的所有分析结果。本书不仅教会读者“如何做”，更重要的是教会读者“为什么这样做”，以及如何批判性地解读分析结果，这是成为一名合格的数据分析师所必需的能力。本书适合高等院校统计学、经济学、管理学、工学和生命科学等专业学生作为教材或参考书，也适合希望系统提升数据分析技能的专业人士自学使用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，很大程度上体现在它对“指导”和“习题”的平衡把握上。很多教材只是堆砌理论，让你在学习之后感到无从下手；而这本书则不然，它的学习指导部分，就像是一位耐心的导师，不断地在你可能感到困惑的地方给出提示和关键点总结。而习题部分，更是将理论知识推向了实践应用的高峰。这些习题的设计难度适中，从基础计算到复杂情景分析，层层递进，强迫读者必须动脑筋去构建模型的每一个环节。我个人非常喜欢它提供的一些开放性问题，这些问题没有唯一的标准答案，而是鼓励我们去探索不同的解决方案，去权衡各种设计选择的利弊。这种训练方式极大地提升了我的批判性思维能力，让我明白试验设计并非一套僵化的公式，而是一门需要灵活运用的艺术。每做完一套习题，都有一种豁然开朗的感觉，这是其他很多单纯的理论书籍无法给予的体验。

评分☆☆☆☆☆

这本《试验设计——学习指导与习题》简直是为我们这些初次接触试验设计方法的人量身定做的教材。我记得第一次翻开这本书的时候，还担心那些复杂的数学公式和统计概念会让我望而却步，但茆诗松老师的讲解方式非常平易近人。他不仅仅是把理论知识罗列出来，更重要的是，他总能用非常贴近实际生活的例子来解释那些抽象的概念，比如在农业试验中如何设置对照组，或者在工业生产中如何优化工艺参数。这种“接地气”的讲解方式，让枯燥的理论变得生动起来，仿佛身边就有个经验丰富的老师在手把手地教你。更让我印象深刻的是，书中的习题部分设计得非常巧妙，它们不仅仅是对知识点的简单重复，而是引导读者去思考如何将理论应用于实际问题中。完成这些习题的过程，就像是一次次小型研究的模拟训练，让我对试验设计的全过程有了更深刻的理解和把握。读完这本书，我感觉自己不再是那个对试验设计一窍不通的新手了，而是对如何科学地规划和实施一个研究有了一个清晰的蓝图。

评分☆☆☆☆☆

我必须强调这本书在条理性和全面性上的卓越表现。对于一个复杂的学科，如何构建一个清晰的学习路径至关重要，而这本书无疑提供了一条高效的“高速公路”。我尤其欣赏它对试验设计中“假设检验”这一核心环节的精细剖析。茆老师没有仅仅停留在介绍P值和显著性水平上，而是深入挖掘了第一类和第二类错误在实际试验中的深层含义和控制策略，这对于避免研究结论的误判至关重要。此外，书中对重复、随机化、平衡这三大原则的论述，既有理论高度，又有极其实用的操作指南。它教会我们如何识别试验设计中的潜在偏差，并采取主动措施加以规避。这本书的价值远超出一本普通的习题集或学习指南，它更像是一份关于如何进行高质量、可信赖的科学研究的“操作手册”。每一次回顾，都能发现新的细节和更深层的理解，这证明了其经久不衰的学术价值和学习价值。

评分☆☆☆☆☆

作为一名经常需要撰写研究报告的研究生，我发现这本书对于规范我的研究方法论部分非常有帮助。作者在阐述不同试验设计模型时，总会巧妙地结合统计软件的应用思路，虽然没有直接附带详细的软件操作指南，但那种结构化的思考方式，让我能更容易地将理论转化为实际的SPSS或R语言操作脚本。比如，在讲解如何处理多重比较时，书中的逻辑推导非常严谨，使得我在选择Tukey还是Bonferroni方法时，能清晰地根据试验的实际情况做出最恰当的判断。更重要的是，这本书的语言风格非常严谨和专业，但又不失学术的温度。它不像某些过于学术化的著作那样高冷，而是让人感到是在与一位真诚的学者对话。读这本书的过程，不仅是学习了试验设计的方法，更是接受了一次严谨的科学方法论的熏陶，这对于任何有志于科学研究的人来说，都是宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

说实话，市面上关于试验设计的书籍不少，但真正能做到深入浅出，并且兼顾理论深度与实操指导的，却寥寥无几。这本书在这一点上做得非常出色。它的内容组织逻辑严密，从最基础的试验目的设定、随机化原则，到方差分析、多重比较，再到因子设计、响应曲面法等进阶内容，脉络清晰，循序渐进。我特别欣赏作者在讲解每一个新的设计方法时，都会详尽地分析其适用条件、优缺点以及实施步骤。这种细致入微的讲解，避免了我们在实际操作中“知道怎么做，但不知道为什么这么做”的尴尬境地。而且，书中的图表和示意图质量极高，很多复杂的试验布局，通过直观的图形就能一目了然，大大减轻了读者的理解负担。对于那些需要将试验设计应用于科研或工程领域的专业人士来说，这本书绝对是一本不可多得的参考手册，它提供的不仅仅是知识，更是一种科学的研究思维方式。