【官方正版】 实验设计/应用统计学系列教材实验优化设计 多因素实验设计 正交试验设计 均匀设计 刘文 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘文卿 编

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店铺： 亚丁祥瑞图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：7302101418

商品编码：27947635417

丛书名： 实验设计应用统计学系列教材

开本：26开

出版时间：2005-02-01

 

 

基本信息

书名:实验设计

：24.00元

作者:刘文卿 编著

出版社：清华大学出版社

出版日期：2005-2-1

ISBN：9787302101413

字数：254000

页码：229

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.300kg

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目录

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内容提要

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实验设计是一种通用的科学合理地安排实验和分析实验数据的方法。在日本，实验设计被称为工程师的共同语言。一个实验如果设计的好就会事半而功倍；反之，则会事倍而功半，甚至劳而无功。本书注重实用，通俗易懂。内容包括单因素实验优化设计、多因素实验设计、正交试验设计、均匀设计、提高产品稳定性等全部简单实用的实验设计方法，各章节间有一定的独立性，读者可以根据自己的情况有选择的学习。
本书可作为高等院校理工科、农学、医学各专业本科生或研究生的公共课教材，也可作为统计学专业课教材或工程技术人员的参考书。

文摘

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作者介绍

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好的，这是一份关于【官方正版】实验设计/应用统计学系列教材实验优化设计 多因素实验设计 正交试验设计 均匀设计 刘文 这本书之外的其他相关图书的详细简介，旨在提供一个不提及原书内容的、内容充实且自然流畅的介绍。 --- 深入探索数据驱动决策的基石：实验设计与统计推断的广阔天地 在当今这个数据爆炸的时代，无论是科学研究、工程开发，还是商业运营与社会调查，有效、高效地收集和分析信息的能力，已成为推动进步的关键驱动力。本系列介绍的图书，聚焦于实验设计（Design of Experiments, DOE）和应用统计学的核心原理与前沿应用，旨在为读者构建起一座从理论到实践的坚实桥梁，使您能够设计出更科学、更具洞察力的实验，并从纷繁复杂的数据中提炼出可靠的结论。 第一部：统计学基础与数据思维的建立 要做好实验设计，扎实的统计学基础是不可或缺的。本部分导览的图书，从最基础的概念入手，逐步深入到统计推断的复杂领域。 1. 应用统计学导论：从描述到推断 此类教材通常会系统地介绍统计学的基本概念，包括数据的类型、集中趋势的度量（均值、中位数、众数）和离散程度的度量（方差、标准差）。重点在于描述性统计如何帮助我们初步理解数据的特征，以及如何通过抽样理论构建起从样本到总体的桥梁。更重要的是，它们会详尽阐述概率论在统计学中的基础地位，讲解常见概率分布（如正态分布、二项分布、泊松分布）的性质及其在实际问题中的应用。 2. 推断性统计的核心方法：假设检验与区间估计 这是统计决策的核心环节。教材将细致讲解参数估计（点估计与区间估计）的原理和技巧，特别是如何构建和解释置信区间。在假设检验方面，内容会覆盖单样本和双样本的均值、比例和方差的检验流程，重点强调零假设与备择假设的设定、P值的正确理解与应用，以及I类错误和II类错误的权衡。对于非参数方法的介绍，如卡方检验、秩和检验等，也提供了处理非正态或小样本数据的实用工具。 3. 线性模型的威力：回归分析的精髓 线性模型是现代数据分析的基石。这部分内容会深入剖析简单线性回归和多元线性回归。读者将学习如何构建回归方程、解释回归系数的实际意义、评估模型的拟合优度（如 $R^2$ 和调整 $R^2$），以及如何进行残差分析以检验模型的有效性。对于多重共线性、异方差性、自相关性等常见问题的诊断与处理方法，也会提供详尽的步骤指导。进阶教材还会涉及广义线性模型（GLM），以应对响应变量不服从正态分布的场景，如逻辑回归（用于分类问题）和泊松回归（用于计数数据）。 --- 第二部：经典实验设计（DOE）的严谨性与效率 实验设计的精髓在于如何在有限的资源下，通过巧妙的安排，最大化地获取有效信息，并准确地分离出不同因素的影响。本系列图书着重于传统和基础的DOE框架。 1. 单因素实验与方差分析（ANOVA） 这是理解DOE的第一步。教材会详细阐述单因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，讲解如何利用F检验来判断不同处理组之间是否存在显著差异。内容将包括ANOVA的假设条件、平方和的分解（组间、组内）、以及如何解读F统计量。对于ANOVA结果的后续分析，如事后多重比较方法（如Tukey HSD, LSD），也会有详尽的讲解，以确定具体是哪几组之间存在差异。 2. 多因素设计的精妙：因子效应的交互作用 当需要同时考察两个或多个因素的影响时，多因素实验设计成为必需。这类教材会详细介绍$2^k$、$3^k$等标准因子设计的构建与分析。重点在于理解主效应与交互作用的概念。交互作用的发现是DOE最强大的功能之一，它揭示了因素A的效果是否依赖于因素B所处的水平。读者将学习如何使用双因子或多因子ANOVA来分解总变异，并利用F检验来评估各个效应的显著性。 3. 试验设计的优化与效率：分块、平衡与正交性 为了提高实验的精确度和效率，减少外部干扰，分块设计（Blocking）是关键技术。教材会介绍如何使用随机化区组设计（Randomized Block Design, RBD）来控制混杂变量的影响。同时，对于如何设计平衡不完全区组设计（Incomplete Block Designs, IBD），以处理无法观察到所有处理组合的情况，也会提供深入的指导。 --- 第三部：高效探索性设计与高级建模技术 在实验设计的高级阶段，目标转向于在更少的试验次数内，探索更多的因素空间，或处理更复杂的系统动态。 1. 寻找最优路径：响应面法（Response Surface Methodology, RSM） 当实验的目的是找到系统输出（响应）的最佳工作点，或者建立响应变量与控制因子之间的精确数学模型时，RSM是核心工具。此类书籍会系统介绍RSM的两个主要阶段： 探索阶段（Screening）：通常采用经典设计（如2水平因子设计或部分因子设计）来识别具有显著影响的关键因子。 优化阶段（Optimization）：介绍中心复合设计（CCD）和Box-Behnken设计（BBD）等二次设计，它们能够有效地拟合二次多项式模型，从而通过解析或图形方法确定响应面的曲率中心，即最优操作条件。 2. 统计稳健性与适应性：田口方法的视角 部分教材会引入田口方法（Taguchi Methods），特别是针对产品设计和质量工程的应用。虽然其侧重点与经典DOE略有不同，但它强调了通过控制因子（Control Factors）的设计来降低系统对噪音因子（Noise Factors）的敏感性（即稳健设计）。内容通常包括正交表在降噪中的应用、信噪比（Signal-to-Noise Ratio）的计算与解读，以及如何进行二次实验（反馈实验）来验证稳健性。 3. 复杂数据结构的应对：混合效应模型与重复测量 对于包含随机效应（如个体差异、批次差异）或需要对同一对象进行多次重复测量的实验，混合效应模型（Mixed Effects Models）是必要的工具。这类书籍会讲解如何区分固定效应与随机效应，如何利用这些模型来分析重复测量设计（Repeated Measures Designs），并有效处理不平衡数据和数据缺失问题，从而获得对系统动态更精确的长期把握。 通过对上述各个领域的深入学习和实践，读者将能掌握一套完整的从实验规划、数据采集、模型选择到结果解释的科学方法论，极大地提升其解决复杂工程和科学问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配图和图表设计，达到了教科书级别的美学高度。我很少见到一本侧重于理论讲解的统计学书籍，能在视觉呈现上做得如此用心。它大量采用了高质量的散点图、箱线图以及流程图，但这些图表绝非装饰品，而是与文字内容完美咬合的有机组成部分。举例来说，在解释方差分析（ANOVA）时，作者绘制的交互作用图清晰地展示了主效应和交互效应的不同形态，即便没有阅读旁边的文字，仅凭图像就能快速捕捉到核心信息。这种图形化的表达方式，极大地弥补了纯文本描述在处理多变量关系时的冗长和模糊。更值得称赞的是，所有的图例和坐标轴的标注都极为规范和专业，完全符合国际学术期刊的标准。这不仅让学习过程更加直观高效，也间接培养了我们未来在撰写学术论文或报告时，对数据可视化应该达到的专业水准的认知和标准，是一种非常高阶的潜移默化教育。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在处理难度梯度方面，做得非常巧妙和人性化。它并没有一开始就用那些令人生畏的希腊字母和复杂的矩阵代数来“吓唬”读者。全书的结构是层层递进的，从最朴素的描述性统计入手，逐步过渡到单变量推断，最后才引入高阶的多变量分析。尤其是在引入假设检验的章节时，作者采用了非常清晰的“三段式”教学法：首先是背景情境的引入，然后是检验逻辑的阐述，最后才是具体公式的推导与应用。这种节奏把控，使得学习者总能保持在“略有挑战但尚未绝望”的最佳学习区。即使遇到像最大似然估计（MLE）这样公认难啃的骨头，作者也先从直觉和目标函数的设计上进行铺垫，而不是直接抛出复杂的求导过程。这种细致入微的关怀，体现了作者对不同学习背景读者的充分理解和尊重，让学习曲线变得平滑而稳定。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，初看之下，就给我一种沉稳、专业的学术气息扑面而来。装帧和排版处理得非常考究，纸张的质感也令人满意，这对于一本严肃的统计学教材来说至关重要，毕竟阅读体验直接影响学习的专注度。我尤其欣赏它在结构上的逻辑清晰度，章节之间的过渡自然流畅，仿佛是经验丰富的老师在循循善诱，引导学生逐步深入复杂的概念。虽然我手头这本书的内容并非您提到的那本具体教材，但就其呈现出的整体品质而言，我能感受到编者对于知识传授的严谨态度。例如，在讲解一些基础的概率论概念时，他们没有采用那种枯燥的数学推导堆砌，而是巧妙地结合了实际生活中的统计学案例，让抽象的理论立刻变得鲜活起来。这种注重应用和直观理解的编排方式，极大地降低了初学者入门的门槛，让人在阅读时不会感到步履维艰，而是充满了探索的乐趣。整个阅读过程，就像在进行一场精心规划的学术探险，每翻过一页，都能收获新的领悟，对于提升统计思维的建立，无疑起到了关键的奠基作用。

评分☆☆☆☆☆

这本教材的习题设置，绝对是其区别于市面上其他同类书籍的关键所在。我通常认为，一本好的教材，其价值不仅在于传授知识，更在于提供检验知识掌握程度的有效途径。这本书在这方面做得近乎完美。习题分为基础巩固、方法应用和案例分析三个层次。基础题用来确保概念理解的准确性；方法应用题则要求读者手动或使用软件进行计算和结果解释；而最让我印象深刻的是那些“案例分析”题，它们往往提供一个真实的、略带瑕疵的数据集，要求读者自行判断应该采用何种统计方法，并对结果进行深入的业务解读。这种将理论与真实世界复杂性相结合的练习，极大地锻炼了读者的批判性思维和问题解决能力。做完这些习题，我感觉自己不仅仅是掌握了统计学的公式，更是磨练出了一种用数据说话、用严谨逻辑支持结论的职业素养，这比单纯记住教材内容重要得多。

评分☆☆☆☆☆

我最近翻阅的这本统计学著作，其最大的亮点在于其对“为什么”的深度挖掘，而不仅仅停留在“怎么做”的层面。很多同类书籍，在介绍完一种分析方法后，便草草收尾，留给读者一堆待解的疑问，比如这种方法的适用边界在哪里？它背后的统计假设是什么？而这本教材则在这方面做得极为出色。它用相当大的篇幅，去剖析每一种统计模型背后的理论基础和哲学思想，这一点非常对我的胃口。我记得有一章专门讨论了模型选择的原则，作者没有简单地罗列AIC、BIC等指标，而是深入阐述了奥卡姆剃刀原理在统计推断中的体现，以及在拟合优度与模型复杂度之间如何进行优雅的权衡。这种深度的剖析，让我不再将统计方法视为一套生硬的“工具箱”，而是将其视为一套严谨的、有生命力的科学思想体系。对于那些想成为真正的数据科学家，而非仅仅是“工具人”的读者来说，这种对根源的追溯，才是真正有价值的知识财富，值得反复咀嚼和体会。