試驗設計——學習指導與習題 茆詩鬆 中國統計齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 中國統計齣版社

ISBN：9787503747557

商品編碼：1447412348

産品信息： 作者:  、、 
ISBN: 9787503747557, 7503747552 
齣版社:  
齣版日期: 2005-01 
定價: ￥41.00 內容提要： 《試驗設計:學習指導與習題》是全國教材編審委員會“十五”規劃教材《試驗設計》的配套教材。包括試驗設計概要、區組設計、正交設計、參數設計等8章內容，每章包含內容提要、例題、習題與解答三部分。

《統計學原理與應用：基於R語言的實踐指南》 內容簡介 本書旨在為統計學初學者和希望通過實踐掌握統計分析技能的讀者提供一本全麵、深入且高度實用的學習資源。它不僅僅是一本理論教材，更是一本側重於現代統計方法與計算工具相結閤的實踐指南。全書結構嚴謹，內容覆蓋瞭從基礎概率論到高級迴歸分析的廣闊領域，並以當前統計學界廣泛采用的R語言作為主要的實踐平颱，確保讀者能夠將理論知識無縫轉化為解決實際問題的能力。 本書的編寫遵循“理論闡述清晰，實踐操作詳盡”的原則。我們深知，統計學是一門依賴於理解和應用的學科，因此，每一章節的理論講解都力求精確而易懂，避免過度晦澀的數學推導，而是將重點放在概念的直觀理解和應用場景的把握上。 第一部分：統計學基礎與數據準備 本書伊始，我們首先建立堅實的統計學基礎。第1章 統計學導論清晰界定瞭統計學的核心目標、範疇及其在現代科學研究中的地位。我們探討瞭描述性統計與推斷性統計的區彆，並強調瞭數據在統計分析中的核心作用。 第2章 數據的類型、收集與清洗 深入探討瞭不同類型數據的特徵（定性、定量、有序、名義等）及其對應的分析策略。本章重點介紹數據質量的重要性，以及如何有效地處理缺失值、異常值和數據轉換。我們詳細介紹瞭R語言中用於數據導入（如CSV、Excel、數據庫）和初步探索性數據分析（EDA）的函數和技巧，包括使用`dplyr`包進行高效的數據整理。 第3章 概率論基礎 構築瞭統計推斷的理論基石。內容涵蓋古典概率、條件概率、獨立事件、貝葉斯定理。我們用大量的實例說明概率思維如何應用於風險評估和決策製定。R語言的應用體現在如何使用內置函數模擬隨機試驗，驗證概率分布的特性。 第4章 隨機變量與重要概率分布 詳述瞭離散型隨機變量（如二項分布、泊鬆分布）和連續型隨機變量（如均勻分布、指數分布、正態分布的特殊地位）。本章著重講解正態分布（高斯分布）在統計推斷中的核心地位，以及如何利用R進行分布函數的計算和隨機數的生成。 第二部分：統計推斷的核心方法 本部分是全書的重心，聚焦於如何從樣本信息推斷總體特徵。 第5章 抽樣分布與中心極限定理 詳細解析瞭抽樣過程對統計量分布的影響。中心極限定理（CLT）的講解不再是抽象的公式堆砌，而是通過模擬實驗展示其在各種非正態分布下的強大威力，這是理解後續置信區間和假設檢驗的關鍵。 第6章 估計理論：點估計與區間估計 區分瞭矩估計（MOM）和極大似然估計（MLE）兩種主要的點估計方法。隨後，我們係統講解瞭置信區間的構建，包括基於Z分布、T分布、卡方分布和F分布的區間估計。每一種區間估計都配有詳細的R代碼示例，演示如何準確計算和解讀置信水平。 第7章 假設檢驗基礎 引入假設檢驗的邏輯框架：原假設與備擇假設的設定、檢驗統計量的選擇、P值的含義與誤用、第一類和第二類錯誤。本章聚焦於單樣本和雙樣本均值檢驗（Z檢驗、T檢驗），強調瞭配對樣本T檢驗的應用場景。 第8章 方差分析（ANOVA） 深入探討瞭比較多個均值是否相等的方法。我們完整覆蓋瞭單因素ANOVA、雙因素ANOVA（含交互作用），以及非參數的Kruskal-Wallis檢驗作為補充。R中的`aov()`函數及其事後檢驗（如Tukey's HSD）的操作流程被詳盡分解。 第三部分：迴歸分析與模型構建 本部分是現代數據分析的核心技能，側重於變量間的關係建模。 第9章 一元綫性迴歸 從最小二乘法的推導齣發，解釋瞭迴歸係數的含義、模型的擬閤優度（$R^2$）以及殘差分析的重要性。本章強調瞭迴歸假設（綫性性、獨立性、同方差性、正態性）的檢驗方法，並用R進行診斷圖的繪製。 第10章 多元綫性迴歸 將模型擴展到多個預測變量的情況。重點講解瞭多重共綫性的識彆與處理、變量選擇技術（逐步迴歸、前嚮選擇、後嚮剔除）以及如何解釋分類變量（虛擬變量）對模型的影響。 第11章 迴歸模型的擴展與診斷 涵蓋瞭更復雜的迴歸問題，包括異方差性的處理（如加權最小二乘法）、時間序列數據的自相關問題、以及非綫性關係的處理（如變量變換）。強大的模型診斷工具，如Cook's D, DFFITS等，將作為提升模型可靠性的關鍵內容。 第12章 GLM：廣義綫性模型引論 鑒於許多實際數據（如計數數據、二元/多元響應）不滿足正態分布假設，本章引入瞭廣義綫性模型（GLM）的概念，特彆是Logistic迴歸在處理二分類因變量時的應用，詳細闡述瞭Logit和Probit鏈接函數及模型解釋。 第四部分：非參數方法與進階主題 第13章 非參數統計方法 提供瞭在數據不滿足參數檢驗嚴格假設時使用的穩健替代方案，包括符號檢驗、Wilcoxon秩和檢驗、以及Spearman等級相關係數。 第14章 統計質量控製與實驗數據分析概述 簡要介紹統計過程控製圖（SPC）在工業和質量管理中的應用。同時，本章提供瞭一個前瞻性的視角，引導讀者瞭解生存分析、時間序列分析和貝葉斯統計學的基本概念，為後續深入學習打下基礎。 實踐與工具 貫穿全書的R代碼示例均經過嚴格測試，讀者可以完全復現書中的所有分析結果。本書不僅教會讀者“如何做”，更重要的是教會讀者“為什麼這樣做”，以及如何批判性地解讀分析結果，這是成為一名閤格的數據分析師所必需的能力。本書適閤高等院校統計學、經濟學、管理學、工學和生命科學等專業學生作為教材或參考書，也適閤希望係統提升數據分析技能的專業人士自學使用。

評分☆☆☆☆☆

作為一名經常需要撰寫研究報告的研究生，我發現這本書對於規範我的研究方法論部分非常有幫助。作者在闡述不同試驗設計模型時，總會巧妙地結閤統計軟件的應用思路，雖然沒有直接附帶詳細的軟件操作指南，但那種結構化的思考方式，讓我能更容易地將理論轉化為實際的SPSS或R語言操作腳本。比如，在講解如何處理多重比較時，書中的邏輯推導非常嚴謹，使得我在選擇Tukey還是Bonferroni方法時，能清晰地根據試驗的實際情況做齣最恰當的判斷。更重要的是，這本書的語言風格非常嚴謹和專業，但又不失學術的溫度。它不像某些過於學術化的著作那樣高冷，而是讓人感到是在與一位真誠的學者對話。讀這本書的過程，不僅是學習瞭試驗設計的方法，更是接受瞭一次嚴謹的科學方法論的熏陶，這對於任何有誌於科學研究的人來說，都是寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，很大程度上體現在它對“指導”和“習題”的平衡把握上。很多教材隻是堆砌理論，讓你在學習之後感到無從下手；而這本書則不然，它的學習指導部分，就像是一位耐心的導師，不斷地在你可能感到睏惑的地方給齣提示和關鍵點總結。而習題部分，更是將理論知識推嚮瞭實踐應用的高峰。這些習題的設計難度適中，從基礎計算到復雜情景分析，層層遞進，強迫讀者必須動腦筋去構建模型的每一個環節。我個人非常喜歡它提供的一些開放性問題，這些問題沒有唯一的標準答案，而是鼓勵我們去探索不同的解決方案，去權衡各種設計選擇的利弊。這種訓練方式極大地提升瞭我的批判性思維能力，讓我明白試驗設計並非一套僵化的公式，而是一門需要靈活運用的藝術。每做完一套習題，都有一種豁然開朗的感覺，這是其他很多單純的理論書籍無法給予的體驗。

評分☆☆☆☆☆

這本《試驗設計——學習指導與習題》簡直是為我們這些初次接觸試驗設計方法的人量身定做的教材。我記得第一次翻開這本書的時候，還擔心那些復雜的數學公式和統計概念會讓我望而卻步，但茆詩鬆老師的講解方式非常平易近人。他不僅僅是把理論知識羅列齣來，更重要的是，他總能用非常貼近實際生活的例子來解釋那些抽象的概念，比如在農業試驗中如何設置對照組，或者在工業生産中如何優化工藝參數。這種“接地氣”的講解方式，讓枯燥的理論變得生動起來，仿佛身邊就有個經驗豐富的老師在手把手地教你。更讓我印象深刻的是，書中的習題部分設計得非常巧妙，它們不僅僅是對知識點的簡單重復，而是引導讀者去思考如何將理論應用於實際問題中。完成這些習題的過程，就像是一次次小型研究的模擬訓練，讓我對試驗設計的全過程有瞭更深刻的理解和把握。讀完這本書，我感覺自己不再是那個對試驗設計一竅不通的新手瞭，而是對如何科學地規劃和實施一個研究有瞭一個清晰的藍圖。

評分☆☆☆☆☆

我必須強調這本書在條理性和全麵性上的卓越錶現。對於一個復雜的學科，如何構建一個清晰的學習路徑至關重要，而這本書無疑提供瞭一條高效的“高速公路”。我尤其欣賞它對試驗設計中“假設檢驗”這一核心環節的精細剖析。茆老師沒有僅僅停留在介紹P值和顯著性水平上，而是深入挖掘瞭第一類和第二類錯誤在實際試驗中的深層含義和控製策略，這對於避免研究結論的誤判至關重要。此外，書中對重復、隨機化、平衡這三大原則的論述，既有理論高度，又有極其實用的操作指南。它教會我們如何識彆試驗設計中的潛在偏差，並采取主動措施加以規避。這本書的價值遠超齣一本普通的習題集或學習指南，它更像是一份關於如何進行高質量、可信賴的科學研究的“操作手冊”。每一次迴顧，都能發現新的細節和更深層的理解，這證明瞭其經久不衰的學術價值和學習價值。

評分☆☆☆☆☆

說實話，市麵上關於試驗設計的書籍不少，但真正能做到深入淺齣，並且兼顧理論深度與實操指導的，卻寥寥無幾。這本書在這一點上做得非常齣色。它的內容組織邏輯嚴密，從最基礎的試驗目的設定、隨機化原則，到方差分析、多重比較，再到因子設計、響應麯麵法等進階內容，脈絡清晰，循序漸進。我特彆欣賞作者在講解每一個新的設計方法時，都會詳盡地分析其適用條件、優缺點以及實施步驟。這種細緻入微的講解，避免瞭我們在實際操作中“知道怎麼做，但不知道為什麼這麼做”的尷尬境地。而且，書中的圖錶和示意圖質量極高，很多復雜的試驗布局，通過直觀的圖形就能一目瞭然，大大減輕瞭讀者的理解負擔。對於那些需要將試驗設計應用於科研或工程領域的專業人士來說，這本書絕對是一本不可多得的參考手冊，它提供的不僅僅是知識，更是一種科學的研究思維方式。