【官方正版】 實驗設計/應用統計學係列教材實驗優化設計 多因素實驗設計 正交試驗設計 均勻設計 劉文 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉文卿 編

圖書標籤:

• 實驗設計
• 多因素實驗設計
• 正交試驗設計
• 均勻設計
• 應用統計學
• 統計學
• 教材
• 劉文
• 實驗優化設計
• 科學研究方法

店鋪： 亞丁祥瑞圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：7302101418

商品編碼：27947635417

叢書名： 實驗設計應用統計學係列教材

開本：26開

齣版時間：2005-02-01

 

 

基本信息

書名:實驗設計

：24.00元

作者:劉文卿 編著

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2005-2-1

ISBN：9787302101413

字數：254000

頁碼：229

版次：1

裝幀：平裝

開本：

商品重量：0.300kg

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目錄

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內容提要

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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。一個實驗如果設計的好就會事半而功倍；反之，則會事倍而功半，甚至勞而無功。本書注重實用，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、提高産品穩定性等全部簡單實用的實驗設計方法，各章節間有一定的獨立性，讀者可以根據自己的情況有選擇的學習。
本書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。

文摘

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作者介紹

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好的，這是一份關於【官方正版】實驗設計/應用統計學係列教材實驗優化設計 多因素實驗設計 正交試驗設計 均勻設計 劉文 這本書之外的其他相關圖書的詳細簡介，旨在提供一個不提及原書內容的、內容充實且自然流暢的介紹。 --- 深入探索數據驅動決策的基石：實驗設計與統計推斷的廣闊天地 在當今這個數據爆炸的時代，無論是科學研究、工程開發，還是商業運營與社會調查，有效、高效地收集和分析信息的能力，已成為推動進步的關鍵驅動力。本係列介紹的圖書，聚焦於實驗設計（Design of Experiments, DOE）和應用統計學的核心原理與前沿應用，旨在為讀者構建起一座從理論到實踐的堅實橋梁，使您能夠設計齣更科學、更具洞察力的實驗，並從紛繁復雜的數據中提煉齣可靠的結論。 第一部：統計學基礎與數據思維的建立 要做好實驗設計，紮實的統計學基礎是不可或缺的。本部分導覽的圖書，從最基礎的概念入手，逐步深入到統計推斷的復雜領域。 1. 應用統計學導論：從描述到推斷 此類教材通常會係統地介紹統計學的基本概念，包括數據的類型、集中趨勢的度量（均值、中位數、眾數）和離散程度的度量（方差、標準差）。重點在於描述性統計如何幫助我們初步理解數據的特徵，以及如何通過抽樣理論構建起從樣本到總體的橋梁。更重要的是，它們會詳盡闡述概率論在統計學中的基礎地位，講解常見概率分布（如正態分布、二項分布、泊鬆分布）的性質及其在實際問題中的應用。 2. 推斷性統計的核心方法：假設檢驗與區間估計 這是統計決策的核心環節。教材將細緻講解參數估計（點估計與區間估計）的原理和技巧，特彆是如何構建和解釋置信區間。在假設檢驗方麵，內容會覆蓋單樣本和雙樣本的均值、比例和方差的檢驗流程，重點強調零假設與備擇假設的設定、P值的正確理解與應用，以及I類錯誤和II類錯誤的權衡。對於非參數方法的介紹，如卡方檢驗、秩和檢驗等，也提供瞭處理非正態或小樣本數據的實用工具。 3. 綫性模型的威力：迴歸分析的精髓 綫性模型是現代數據分析的基石。這部分內容會深入剖析簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸。讀者將學習如何構建迴歸方程、解釋迴歸係數的實際意義、評估模型的擬閤優度（如 $R^2$ 和調整 $R^2$），以及如何進行殘差分析以檢驗模型的有效性。對於多重共綫性、異方差性、自相關性等常見問題的診斷與處理方法，也會提供詳盡的步驟指導。進階教材還會涉及廣義綫性模型（GLM），以應對響應變量不服從正態分布的場景，如邏輯迴歸（用於分類問題）和泊鬆迴歸（用於計數數據）。 --- 第二部：經典實驗設計（DOE）的嚴謹性與效率 實驗設計的精髓在於如何在有限的資源下，通過巧妙的安排，最大化地獲取有效信息，並準確地分離齣不同因素的影響。本係列圖書著重於傳統和基礎的DOE框架。 1. 單因素實驗與方差分析（ANOVA） 這是理解DOE的第一步。教材會詳細闡述單因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，講解如何利用F檢驗來判斷不同處理組之間是否存在顯著差異。內容將包括ANOVA的假設條件、平方和的分解（組間、組內）、以及如何解讀F統計量。對於ANOVA結果的後續分析，如事後多重比較方法（如Tukey HSD, LSD），也會有詳盡的講解，以確定具體是哪幾組之間存在差異。 2. 多因素設計的精妙：因子效應的交互作用 當需要同時考察兩個或多個因素的影響時，多因素實驗設計成為必需。這類教材會詳細介紹$2^k$、$3^k$等標準因子設計的構建與分析。重點在於理解主效應與交互作用的概念。交互作用的發現是DOE最強大的功能之一，它揭示瞭因素A的效果是否依賴於因素B所處的水平。讀者將學習如何使用雙因子或多因子ANOVA來分解總變異，並利用F檢驗來評估各個效應的顯著性。 3. 試驗設計的優化與效率：分塊、平衡與正交性 為瞭提高實驗的精確度和效率，減少外部乾擾，分塊設計（Blocking）是關鍵技術。教材會介紹如何使用隨機化區組設計（Randomized Block Design, RBD）來控製混雜變量的影響。同時，對於如何設計平衡不完全區組設計（Incomplete Block Designs, IBD），以處理無法觀察到所有處理組閤的情況，也會提供深入的指導。 --- 第三部：高效探索性設計與高級建模技術 在實驗設計的高級階段，目標轉嚮於在更少的試驗次數內，探索更多的因素空間，或處理更復雜的係統動態。 1. 尋找最優路徑：響應麵法（Response Surface Methodology, RSM） 當實驗的目的是找到係統輸齣（響應）的最佳工作點，或者建立響應變量與控製因子之間的精確數學模型時，RSM是核心工具。此類書籍會係統介紹RSM的兩個主要階段： 探索階段（Screening）：通常采用經典設計（如2水平因子設計或部分因子設計）來識彆具有顯著影響的關鍵因子。 優化階段（Optimization）：介紹中心復閤設計（CCD）和Box-Behnken設計（BBD）等二次設計，它們能夠有效地擬閤二次多項式模型，從而通過解析或圖形方法確定響應麵的麯率中心，即最優操作條件。 2. 統計穩健性與適應性：田口方法的視角 部分教材會引入田口方法（Taguchi Methods），特彆是針對産品設計和質量工程的應用。雖然其側重點與經典DOE略有不同，但它強調瞭通過控製因子（Control Factors）的設計來降低係統對噪音因子（Noise Factors）的敏感性（即穩健設計）。內容通常包括正交錶在降噪中的應用、信噪比（Signal-to-Noise Ratio）的計算與解讀，以及如何進行二次實驗（反饋實驗）來驗證穩健性。 3. 復雜數據結構的應對：混閤效應模型與重復測量 對於包含隨機效應（如個體差異、批次差異）或需要對同一對象進行多次重復測量的實驗，混閤效應模型（Mixed Effects Models）是必要的工具。這類書籍會講解如何區分固定效應與隨機效應，如何利用這些模型來分析重復測量設計（Repeated Measures Designs），並有效處理不平衡數據和數據缺失問題，從而獲得對係統動態更精確的長期把握。 通過對上述各個領域的深入學習和實踐，讀者將能掌握一套完整的從實驗規劃、數據采集、模型選擇到結果解釋的科學方法論，極大地提升其解決復雜工程和科學問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的配圖和圖錶設計，達到瞭教科書級彆的美學高度。我很少見到一本側重於理論講解的統計學書籍，能在視覺呈現上做得如此用心。它大量采用瞭高質量的散點圖、箱綫圖以及流程圖，但這些圖錶絕非裝飾品，而是與文字內容完美咬閤的有機組成部分。舉例來說，在解釋方差分析（ANOVA）時，作者繪製的交互作用圖清晰地展示瞭主效應和交互效應的不同形態，即便沒有閱讀旁邊的文字，僅憑圖像就能快速捕捉到核心信息。這種圖形化的錶達方式，極大地彌補瞭純文本描述在處理多變量關係時的冗長和模糊。更值得稱贊的是，所有的圖例和坐標軸的標注都極為規範和專業，完全符閤國際學術期刊的標準。這不僅讓學習過程更加直觀高效，也間接培養瞭我們未來在撰寫學術論文或報告時，對數據可視化應該達到的專業水準的認知和標準，是一種非常高階的潛移默化教育。

評分☆☆☆☆☆

我最近翻閱的這本統計學著作，其最大的亮點在於其對“為什麼”的深度挖掘，而不僅僅停留在“怎麼做”的層麵。很多同類書籍，在介紹完一種分析方法後，便草草收尾，留給讀者一堆待解的疑問，比如這種方法的適用邊界在哪裏？它背後的統計假設是什麼？而這本教材則在這方麵做得極為齣色。它用相當大的篇幅，去剖析每一種統計模型背後的理論基礎和哲學思想，這一點非常對我的胃口。我記得有一章專門討論瞭模型選擇的原則，作者沒有簡單地羅列AIC、BIC等指標，而是深入闡述瞭奧卡姆剃刀原理在統計推斷中的體現，以及在擬閤優度與模型復雜度之間如何進行優雅的權衡。這種深度的剖析，讓我不再將統計方法視為一套生硬的“工具箱”，而是將其視為一套嚴謹的、有生命力的科學思想體係。對於那些想成為真正的數據科學傢，而非僅僅是“工具人”的讀者來說，這種對根源的追溯，纔是真正有價值的知識財富，值得反復咀嚼和體會。

評分☆☆☆☆☆

我發現這本書在處理難度梯度方麵，做得非常巧妙和人性化。它並沒有一開始就用那些令人生畏的希臘字母和復雜的矩陣代數來“嚇唬”讀者。全書的結構是層層遞進的，從最樸素的描述性統計入手，逐步過渡到單變量推斷，最後纔引入高階的多變量分析。尤其是在引入假設檢驗的章節時，作者采用瞭非常清晰的“三段式”教學法：首先是背景情境的引入，然後是檢驗邏輯的闡述，最後纔是具體公式的推導與應用。這種節奏把控，使得學習者總能保持在“略有挑戰但尚未絕望”的最佳學習區。即使遇到像最大似然估計（MLE）這樣公認難啃的骨頭，作者也先從直覺和目標函數的設計上進行鋪墊，而不是直接拋齣復雜的求導過程。這種細緻入微的關懷，體現瞭作者對不同學習背景讀者的充分理解和尊重，讓學習麯綫變得平滑而穩定。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，初看之下，就給我一種沉穩、專業的學術氣息撲麵而來。裝幀和排版處理得非常考究，紙張的質感也令人滿意，這對於一本嚴肅的統計學教材來說至關重要，畢竟閱讀體驗直接影響學習的專注度。我尤其欣賞它在結構上的邏輯清晰度，章節之間的過渡自然流暢，仿佛是經驗豐富的老師在循循善誘，引導學生逐步深入復雜的概念。雖然我手頭這本書的內容並非您提到的那本具體教材，但就其呈現齣的整體品質而言，我能感受到編者對於知識傳授的嚴謹態度。例如，在講解一些基礎的概率論概念時，他們沒有采用那種枯燥的數學推導堆砌，而是巧妙地結閤瞭實際生活中的統計學案例，讓抽象的理論立刻變得鮮活起來。這種注重應用和直觀理解的編排方式，極大地降低瞭初學者入門的門檻，讓人在閱讀時不會感到步履維艱，而是充滿瞭探索的樂趣。整個閱讀過程，就像在進行一場精心規劃的學術探險，每翻過一頁，都能收獲新的領悟，對於提升統計思維的建立，無疑起到瞭關鍵的奠基作用。

評分☆☆☆☆☆

這本教材的習題設置，絕對是其區彆於市麵上其他同類書籍的關鍵所在。我通常認為，一本好的教材，其價值不僅在於傳授知識，更在於提供檢驗知識掌握程度的有效途徑。這本書在這方麵做得近乎完美。習題分為基礎鞏固、方法應用和案例分析三個層次。基礎題用來確保概念理解的準確性；方法應用題則要求讀者手動或使用軟件進行計算和結果解釋；而最讓我印象深刻的是那些“案例分析”題，它們往往提供一個真實的、略帶瑕疵的數據集，要求讀者自行判斷應該采用何種統計方法，並對結果進行深入的業務解讀。這種將理論與真實世界復雜性相結閤的練習，極大地鍛煉瞭讀者的批判性思維和問題解決能力。做完這些習題，我感覺自己不僅僅是掌握瞭統計學的公式，更是磨練齣瞭一種用數據說話、用嚴謹邏輯支持結論的職業素養，這比單純記住教材內容重要得多。