优化试验设计方法及数据分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

何为 等 编

图书标签:

• 优化试验设计
• 试验设计
• 数据分析
• 统计学
• 实验方法
• 响应面法
• 析因设计
• 正交试验设计
• 优化方法
• 实验规划

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787122131775

商品编码：10944078

开本：16开

出版时间：2012-03-01

页数：359

内容简介

《优化试验设计方法及数据分析》介绍了目前在国内外最常用、最有效的几种优化试验设计方法与数据分析的基本原理及其在化学、材料、机械、电子、质量管理等众多领域中的应用。内容包括正交试验法、优选法基础、因子设计法、一元和回归分析方法、正交多项式回归、均匀设计法、单纯形优化法、三次设计、稳定性设计、响应曲面试验设计及应用分析软件在数据分析中的应用等。着重介绍方法的原理、应用范围、优缺点以及如何将这些方法应用到科研和生产实际中，如何运用优化试验设计方法设计解决科研和生产实际问题的试验方案、如何设置试验参数，如何分析试验数据、如何估计试验误差、如何对试验的结果进行评价。
《优化试验设计方法及数据分析》可作为高等院校高年级学生及研究生的教材，对从事科研和生产的科研人员及工程技术人员也是一部好的参考书。

目录

第1章 正交试验基本方法
1.1 问题的提出——多因素的试验问题
1.2 用正交表安排试验
1.2.1 指标、因素和水平
1.2.2 正交表符号的意义
1.2.3 正交表的正交性
1.2.4 用正交表安排试验
1.3 正交试验的结果分析——极差分析法
1.4 有交互作用的正交试验
1.4.1 交互作用
1.4.2 关于自由度和正交表的选用原则
1.4.3 有交互作用的正交试验及结果分析
习题

第2章 正交试验结果的统计分析法——方差分析法
2.1 试验数据构造模型
2.1.1 单因素试验方差分析的数学模型
2.1.2 正交试验方差分析的数学模型
2.2 正交试验的方差分析法
2.2.1 方差分析的必要性
2.2.2 单因素方差分析法
2.2.3 正交试验的方差分析
2.3 有重复试验的方差分析
2.4 缺落数据的弥补
2.4.1 试验有重复的情况
2.4.2 一种处理的数据完全缺落的情况
习题

第3章 多指标问题及正交表在试验设计中的灵活运用
3.1 多指标问题的处理方法
3.1.1 综合评分法
3.1.2 综合平衡法
3.2 水平数不同的正交表的使用
3.2.1 直接套用混合正交表
3.2.2 并列法
3.2.3 拟水平法
3.2.4 混合水平有交互作用的正交设计
3.3 活动水平与组合因素法
3.3.1 活动水平法
3.3.2 组合因素法
3.4 分割试验法
3.5 部分追加法试验设计
习题
第4章 Ltu(tq)型正交表的构造
4.1 概述
4.2 二水平正交表的构造
4.2.1 二水平运算法则
4.2.2 正交表与交互作用列表的构造
4.3 三水平正交表的构造
4.3.1 三水平运算规则
4.3.2 正交表与交互作用列表的构造
4.4 Ltu(tq)型表的一般构造方法
4.4.1 t水平的运算
4.4.2 正交表与交互作用列表的构造
习题

第5章 2k和3k因子设计
5.1 因子设计的一般概念
5.2 2k因子设计
5.2.1 22设计
5.2.2 23设计
5.2.3 一般的2k设计
5.2.4 2k设计的单次重复
5.3 3k因子设计
5.3.1 32设计
5.3.2 33设计
5.3.3 一般的3k设计
习题

第6章 优选法基础
6.1 概述
6.1.1 优选法的基本步骤
6.1.2 优选法的分类
6.2 单因素优选法
6.2.1 平分法
6.2.2 黄金分割法（0.618）
6.2.3 分数法
6.3 多因素方法——降维法
6.3.1 等高线法
6.3.2 纵横对折法
6.3.3 平行线法
习题

第7章 回归分析方法
7.1 一元线性回归
7.1.1 回归分析法概述
7.1.2 一元线性回归方程的确定
7.1.3 预报和控制
7.1.4 应用举例
7.1.5 化非线性回归为线性回归
7.2 多元回归分析方法
习题

第8章 正交多项式回归设计
8.1 概述
8.2 正交多项式回归
8.3 正交多项式回归设计和回归方程的建立
8.3.1 回归方程的建立
8.3.2 最优回归
8.3.3 回归方程的精度
8.3.4 考虑交互效应的正交多项式回归
8.4 正交拉丁多元回归设计
8.4.1 拉丁方与正交拉丁方
8.4.2 正交拉丁方试验与正交表设计试验
8.4.3 正交拉丁方试验的分析
8.4.4 正交拉丁方多元回归设计
习题

第9章 均匀设计法
9.1 正交设计与均匀设计
9.2 均匀设计表
9.2.1 等水平均匀设计表
9.2.2 混合水平均匀设计表
9.3 均匀设计基本步骤
9.4 试验结果的回归分析法
习题

第10章 单纯形优化法
10.1 概述
10.2 基本单纯形
10.2.1 双因素基本单纯形法
10.2.2 新试验点的计算方法
10.2.3 多因素基本单纯形法
10.2.4 p、g的计算
10.2.5 小结
10.2.6 特殊方法
10.3 改进单纯形法
10.4 加权形心法
10.5 控制加权形心法
10.6 单纯形优化的参数选择
10.6.1 试验指标
10.6.2 初始单纯形的构成
10.6.3 单纯形的收敛
习题

第11章 响应曲面试验设计
11.1 响应曲面法的基本原理
11.2 一阶响应曲面设计方法
11.2.1 自然变量到规范变量的编码变换
11.2.2 一阶响应曲面的正交设计
11.2.3 最速上升法
11.3 二次响应曲面的设计与分析
11.3.1 二阶响应曲面的中心复合设计
11.3.2 二阶响应曲面的Box�睟ehnken设计
11.4 基于多元正交多项式的响应曲面设计
习题

第12章 三次设计
12.1 三次设计概述
12.1.1 三次设计的定义
12.1.2 系统设计概述
12.1.3 参数设计概述
12.1.4 容差设计概述
12.2 质量损失函数及容差设计
12.2.1 成本相同的假定
12.2.2 质量损失函数及其近似表达式
12.2.3 机能界限与出厂公差
12.2.4 容差设计
12.3 依信噪SN比直接择优
12.3.1 望小特性质量损失函数及SN比
12.3.2 望大特性质量损失函数及SN比
12.4 依偏差均方直接择优
12.4.1 并联反馈偏置电路介绍
12.4.2 并联反馈偏置电路的系统设计
12.4.3 参数择优设计
习题

第13章 稳定性择优设计
13.1 稳定性择优的基础知识
13.1.1 内干扰、外干扰和误差波动
13.1.2 稳定性择优概述
13.1.3 稳定性评价指标
13.1.4 容差设计和调整系统偏差中用到的公式
13.2 依偏差均方的稳定性择优设计
13.2.1 系统设计
13.2.2 参数设计
13.2.3 容差设计
13.2.4 其他
13.3 依信噪SN比的稳定性择优设计
13.3.1 系统设计——问题的提出
13.3.2 参数设计
13.3.3 容差设计
习题

第14章 试验设计与数据分析中的软件应用
14.1 正交助手在正交设计统计分析中的应用
14.2 DPS在优化试验设计方法中的应用
14.3 SPSS在均匀试验设计统计分析中的应用
14.4 Design�睧xpert在响应曲面设计中的应用
14.5 Minitab在试验设计数据分析中的应用
14.5.1 有交互作用的正交试验的方差分析
14.5.2 均匀设计法的多元非线性回归分析
习题

附录
附录1 常用正交表
附录2 标准正态分布表
附录3 F分布表
附录4 t分布表
附录5 均匀设计表
附录6 正交多项式表
参考文献

前言/序言

优化试验设计方法是自然科学研究方法论领域中的一个分支学科，它是一项通用技术，主要应用于提高试验效率、优化产品设计、改进工艺技术、强化质量管理等方面，是国内外许多重点大学的化学、化工、电子、机械、材料、生物、医学、农学及管理等类专业的专业技术基础课程，是当代科学技术和工程技术人员必须掌握的技术方法。
试验设计技术最早是由英国人费歇尔（R A Fisher）等人带头发展起来的，并首先应用在农业田间试验中。第二次世界大战后，其基本技术被引进到日本，发展为质量管理的主要方法之一。以田口玄一教授为首的一批研究工作者，开发了各种正交表的应用技巧和分析方法，使费歇尔用于农业试验的方法获得了改造和刷新。新的正交试验设计技术由于具有试验结果重复性好、可靠性高、适用面宽、试验次数少、配置容易、分析简便等优点而得到普及，成为质量管理的重要工具。
我国在此领域起步较晚，由我国著名数学家华罗庚教授于20世纪70年代初，向全国推广应用优化试验设计方法的一个分支--优选法。在此之前，此方法虽然也在生产上应用，但并没有引起广泛的重视。到了20世纪70年代中期，优选法已在全国各行各业取得了巨大的成果，效果十分显著，多用在化工、电子、材料、建工、建材、石油、冶金、机械、交通、电力、水利、纺织、医疗卫生、轻工、食品等方面。不仅如此，问题的类型也在逐渐增多，有配方配比的选择，生产工艺条件的选择，工程设计参数的确定，仪器、仪表的调试以及近似计算等。
随着优选法的应用范围不断扩大，优选法的理论及方法必将日趋完善。而近期发展起来的优化试验设计方法如正交试验法、回归分析法、正交多项式回归法、均匀设计法、单纯形法等，应用范围更加广泛，更为有效，本书对这些方法都将做详尽的论述。
本书作者从1989年起编写了《优化试验设计方法》（约30万字）讲义，用于大学化学及材料专业高年级学生及研究生的教材；1994年，由何为主编，电子科技大学出版社出版了《优化实验设计法及其在化学中的应用》（32万字）一书；2004年，何为教授再版了《优化实验设计法及其在化学中的应用》（共62万字），第二版中补充了已在发达国家成功使用的新的试验设计方法--因子设计方法、三次设计法、稳定性设计和可靠性设计法等内容。
本教材编写的宗旨是保持并发扬原有特色，面向21世纪写出具有改革创新、贴近科研和生产实际的、有实用价值的教材。全书共分14章，即在原教材《优化试验设计法及其在化学中的应用》第二版的基础上，增加了“响应曲面试验设计”和“试验设计与数据分析中的软件应用”两章，删除了“鲍威尔优化法及应用”一章，并对全书内容进行了修改与更新，补充编者在科学研究中，应用优化试验设计方法取得科研成果的成功案例，力求保持教材的科学性、先进性和实用性。为了便于教学，每章增加了内容提要和习题，还提供了与本书配套的多媒体教学课件，从客观上保证了教学质量。
本书第1、2、3、9、10章由何为教授编写，第6、7、8章由薛卫东教授编写，第4、5、11、14章由唐斌副教授编写，第12、13章及附录由周国云博士编写。全书由何为教授、薛卫东教授修改、整理定稿。重庆大学张胜涛教授对全书进行了审定，在此深表谢意。
在编写本书的过程中，参考了国内外的书籍和资料（主要书目列于书末的参考文献），引用了其中的一些内容和实例，在此对所有的作者表示诚挚的感谢。
对于书中存在的错误和不妥之处，恳请读者提出宝贵意见。
编者

《数据驱动的智能决策：从理论到实践的应用指南》 在信息爆炸的时代，如何从海量数据中挖掘有价值的洞察，并将其转化为切实可行的商业策略，是每一个组织面临的挑战。本书并非聚焦于抽象的统计理论或特定的算法推演，而是致力于搭建一座连接理论模型与实际应用场景的桥梁。我们旨在为读者提供一套系统化的方法论，帮助他们在复杂多变的环境中，通过严谨的数据分析，做出更明智、更具前瞻性的决策。 本书的出发点是数据分析的根本目的：驱动优化和改进。我们深知，再精妙的分析方法，如果无法落地生根，转化为可执行的行动，就如同空中楼阁。因此，本书的每一章节都围绕着“如何用数据说话”、“如何从数据中发现问题”、“如何验证解决方案的有效性”以及“如何持续迭代优化”这些核心问题展开。 第一部分：数据理解与问题定义 在着手任何数据分析之前，清晰地理解业务背景和准确地定义问题至关重要。本部分将引导读者深入探讨： 业务场景的诊断与数据需求的梳理：如何与业务方有效沟通，挖掘真实的痛点和潜在的机遇。识别哪些数据是关键的，哪些信息是缺失的，并规划数据的收集策略。 问题陈述的艺术：将模糊的业务困惑转化为可量化的、可分析的问题。学习如何设定清晰的分析目标和评估成功的标准。 数据资产的盘点与质量评估：了解现有数据的构成、来源、可能存在的偏见和局限性。初步的数据探索性分析（EDA）将帮助我们建立对数据的直观认识。 第二部分：数据分析的实操框架 本部分将介绍一系列实用的数据分析框架和工具，重点在于其应用逻辑和解决问题的思路，而非复杂的数学推导。 描述性分析的深度挖掘：超越简单的统计指标，学习如何通过可视化和对比分析，揭示数据的趋势、模式和异常。理解不同行业和业务场景下，描述性分析的应用侧重点。 诊断性分析的溯源之路：当问题出现时，如何利用数据找到根本原因？本节将介绍关联分析、因果推断的初步概念（在不依赖复杂实验设计的前提下），以及如何通过数据对比来验证假设。 预测性分析的洞察未来：学习如何构建简单有效的预测模型，以预估未来的趋势、用户行为或市场变化。我们将侧重于模型的可解释性和实际应用价值，而非追求极致的预测精度。例如，如何利用历史销售数据预测未来需求，或者分析用户画像预测购买倾向。 规范性分析的行动指南：在理解现状、诊断问题并预测未来后，如何基于数据给出最佳的行动建议？本节将探讨优化类问题的思考方式，例如如何通过数据分析找到最优的营销投入组合，或者如何调整产品参数以提升用户满意度。 第三部分：数据洞察的落地与迭代 再好的分析也需要转化为实际行动，并不断适应变化。 数据驱动的实验与验证：在不依赖严谨的试验设计方法论的前提下，本书将介绍如何在现有条件下，通过 A/B 测试、用户分群、对照组分析等方式，来验证不同策略的有效性。例如，如何在上线新功能前，通过小范围的用户测试来收集反馈。 数据可视化与沟通的艺术：如何将复杂的分析结果转化为清晰、直观的图表和报告，有效地传达给非技术背景的决策者。掌握数据叙事的技巧，让数据成为强有力的沟通工具。 构建持续优化的反馈循环：数据分析不是一次性的任务，而是一个持续的过程。学习如何建立数据监测机制，跟踪关键指标，并根据新的数据不断调整策略。 数据伦理与负责任的分析：在数据分析过程中，保障数据隐私、避免偏见、并以合乎道德的方式使用数据，是至关重要的。本节将探讨这些实践层面的考量。 本书的特色： 强调“为什么”和“怎么做”：我们不仅介绍分析方法，更侧重于解释这些方法为何有效，以及如何在实际业务中落地应用。 案例驱动：书中将穿插来自不同行业（零售、电商、金融、医疗等）的实际案例，展示数据分析在解决真实商业问题中的威力。 非技术门槛：虽然涉及数据分析，但本书将尽量使用通俗易懂的语言，避免过于专业的术语，以便更广泛的读者群体理解和应用。 注重决策导向：所有分析方法和工具的应用，最终都指向一个目标：为决策提供支持，帮助读者做出更明智的选择。 如果您渴望提升在数据时代的决策能力，如果您希望让数据成为您工作的助推器，而非阻碍，那么《数据驱动的智能决策：从理论到实践的应用指南》将是您的得力伙伴。本书将帮助您构建一套属于自己的数据分析思维模式，在数据洪流中找到清晰的航向，实现业务的持续增长和优化。

评分☆☆☆☆☆

读完《优化试验设计方法及数据分析》这本书，我仿佛完成了一次“认知升级”。我一直以来都认为，科学研究的核心在于“发现”，而书中的内容让我意识到，在“发现”之前，更重要的是“设计”。没有好的设计，即使是再聪明的头脑，也可能在海量无效的尝试中迷失方向。作者在书中花了大量篇幅来讲解不同类型的试验设计，从最基础的单因素、多因素设计，到更复杂的正交设计、拉丁方设计，再到能够捕捉非线性关系的响应面设计，他都做了非常细致的梳理。我印象最深刻的是关于“混淆”和“交互作用”的解释，这些概念在实际研究中非常关键，却往往被初学者忽略。作者用清晰的语言和直观的图示，说明了如何通过合理的试验设计来避免这些问题，如何有效地分离出不同因素的影响，以及如何探究因素之间的协同效应。在数据分析方面，他同样展现了深厚的功底。他不仅介绍了ANOVA、回归分析等经典方法，更重要的是，他强调了如何根据试验设计的要求来选择合适的数据分析工具，以及如何对分析结果进行审慎的解读。我特别欣赏他在书中提出的“模型诊断”的概念，这提醒我们，即使得到了统计学上的“显著性”结果，也不能盲目相信，还需要对模型的拟合度和假设条件进行严格的检验。这本书并非一本简单的“菜谱”，它更像是一本“内功心法”，教会我们如何在数据和模型的世界里进行“以少胜多”的智慧博弈。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，可以说是我在科研道路上的一次“拨云见日”。我一直以来都觉得，试验数据的重要性毋庸置疑，但如何有效地从数据中提取信息，以及如何设计出能够产生高质量数据的试验，却是我一直感到困惑的地方。《优化试验设计方法及数据分析》这本书，恰好弥补了我的这一知识盲点。作者在书中循序渐进地介绍了各种试验设计的原理和方法，从基础的单因素、多因素设计，到更为复杂的正交设计、拉丁方设计，再到能够优化多因素组合的响应面法，他都进行了非常详尽的讲解。我尤其对书中关于“资源优化”的理念印象深刻，它让我明白，通过合理的试验设计，不仅可以提高研究效率，还能极大地节约人力、物力和财力。在数据分析方面，作者同样表现出了非凡的专业素养。他不仅仅是简单介绍统计公式，而是强调了如何根据试验设计的特点来选择最合适的数据分析模型，如何审慎地解读分析结果，以及如何识别数据中的潜在偏差。书中丰富的案例分析，让我能够更好地理解这些抽象的概念，并将它们应用到实际的研究中。总而言之，这本书为我提供了一个系统性的框架，让我能够以一种更加科学、更加高效的方式来开展我的研究工作。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的，不仅仅是知识的积累，更是一种思维模式的转变。在此之前，我总觉得做实验就是“大概如此”地进行，然后期待着幸运女神的眷顾。但《优化试验设计方法及数据分析》这本书，让我明白了原来实验设计本身就是一门艺术，一门科学。《优化试验设计方法及数据分析》这本书，让我彻底改变了对试验和数据分析的看法。作者在书中详尽地介绍了全因子设计、部分因子设计、响应面法等多种优化试验设计方法，并用生动形象的语言解释了每种方法的原理和应用场景。我尤其喜欢他对“因果关系”和“相关关系”的区分，以及如何通过试验设计来尽可能地证明因果关系。在数据分析的部分，作者同样展现了其深厚的功底。他不仅仅是介绍各种统计检验方法，更重要的是，他强调了如何根据试验设计的特点来选择最合适的数据分析方法，如何解读分析结果，以及如何避免常见的统计误区。他用大量的实例说明了这些方法的实际应用，让我能够更直观地理解这些抽象的统计概念。这本书让我意识到，科学研究的效率和质量，很大程度上取决于我们对试验设计和数据分析的理解深度。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，在科学研究中，数据分析固然重要，但“好”的数据来源，即通过科学的试验设计，才是保证分析结果可靠性的基础。《优化试验设计方法及数据分析》这本书，正是抓住了这一核心要点。作者在书中详细地阐述了多种优化试验设计方法，例如全因子设计、部分因子设计、响应面法等等。我尤其对书中关于“最小二乘法”等原理的讲解印象深刻，这让我理解了这些设计方法是如何在数学上保证其效率和可靠性的。他不仅仅是介绍了方法，更重要的是，他强调了如何根据具体的科研问题来选择最合适的试验设计方案，如何通过合理的安排来最大限度地减少误差，以及如何有效地识别和控制实验中的各种干扰因素。在数据分析的篇幅中，作者也同样表现出色。他并没有简单地堆砌统计公式，而是强调了如何将试验设计的要求贯穿于数据分析的全过程，如何根据试验数据的特点来选择恰当的统计模型，以及如何审慎地解读分析结果，避免过度概括。这本书为我打开了一个全新的视角，让我看到，科学研究的严谨性，体现在从试验设计到数据分析的每一个环节。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像是一位经验丰富的导师，在我探索科学研究的道路上，为我指明了方向。在此之前，我常常因为实验结果的不确定性而感到困惑，有时会花费大量的时间和资源进行反复试验，却依然无法得出清晰的结论。 《优化试验设计方法及数据分析》这本书，通过系统地介绍各种试验设计方法，让我明白了如何“事半功倍”。作者在书中详尽地阐述了全因子设计、部分因子设计、区组设计等多种经典方法，并用生动的案例说明了它们在不同领域的应用。我尤其对响应面法印象深刻，作者不仅解释了其原理，还演示了如何利用它来寻找最佳的实验条件组合，这对于很多需要优化参数的实验来说，无疑是一个巨大的福音。更重要的是，这本书并没有止步于试验设计，它还深入讲解了与设计紧密相关的数据分析技术。作者通过清晰的讲解和直观的图示，让我理解了如何利用统计学工具来解读试验数据，如何进行假设检验，如何评估模型的拟合优度，以及如何避免常见的统计陷阱。他强调了在数据分析过程中，要始终与试验设计的目标相结合，从而得出有意义的结论。这本书不仅仅是理论的堆砌，它充满了实践指导意义，让我能够将所学的知识应用到实际的研究工作中，提高实验效率，提升研究的科学性和可靠性。

评分☆☆☆☆☆

《优化试验设计方法及数据分析》这本书，无疑是我近来阅读过的最有价值的专业书籍之一。它不仅仅是提供了一些方法和技巧，更重要的是，它教会了我一种全新的思考模式。在没有阅读这本书之前，我常常陷入一种“大海捞针”式的实验状态，即投入大量的时间和精力，却往往只能得到模糊不清的结果。这本书让我明白，原来“设计”是如此重要。作者详细介绍了包括全因子设计、部分因子设计、响应面法等多种优化试验设计方法，并深入浅出地解释了每种方法的原理、优缺点以及适用场景。我尤其被书中关于“降维”和“浓缩信息”的讲解所吸引，它让我理解了如何在有限的试验次数内，获取最多的有效信息。同时，书中关于数据分析的部分也同样精彩。作者不仅仅是讲解了常用的统计方法，更强调了如何根据试验设计的特性来选择合适的分析工具，以及如何进行严谨的结果解释，避免常见的统计误区。他用大量的实例来佐证理论，这些实例让我能够清晰地看到，理论是如何在实践中发挥作用的。这本书不仅提升了我对试验设计和数据分析的理解，更重要的是，它让我看到了如何更高效、更科学地进行研究，为我的科研之路注入了新的活力。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《优化试验设计方法及数据分析》这本书，与其说是一本技术手册，不如说是一次思维的启蒙。长久以来，我对试验和数据分析的认识都停留在一种比较粗浅的层面，总觉得只要多做几次实验，多跑几次统计分析，就能得到想要的结果。这本书的出现，彻底颠覆了我这种 naive 的想法。作者以极其严谨的态度，为我揭示了试验设计背后的深刻逻辑。他详细介绍了全因子设计、部分因子设计、区组设计等多种核心方法，并用清晰的语言和生动的图示，解释了每种设计的核心思想、优势以及局限性。我特别欣赏他对“效率”和“信息量”的权衡的阐述，这让我理解到，并不是试验次数越多越好，关键在于如何通过巧妙的设计，用最少的资源获取最多的有效信息。在数据分析的部分，作者同样展现了其深厚的功底。他不仅仅是介绍常用的统计学工具，更重要的是，他强调了如何将试验设计的目标与数据分析紧密结合，如何从复杂的数据中提炼出有价值的结论，以及如何规避常见的统计陷阱。这本书让我意识到，科学研究不仅仅是“发现”，更是“设计”。

评分☆☆☆☆☆

我一直以为，科学研究就是不断的“试错”和“碰运气”，直到我翻开了《优化试验设计方法及数据分析》这本书。这本书彻底改变了我对实验和数据的认知。作者用一种非常系统且易于理解的方式，讲解了如何通过“优化试验设计”来提高研究的效率和结论的可靠性。他首先详细介绍了各种经典的试验设计方法，比如全因子设计、部分因子设计、正交设计等等，并解释了它们各自的优缺点以及适用范围。我尤其喜欢书中关于“交互作用”的讲解，它让我明白了许多看似独立的因素，其实会相互影响，而合理的试验设计能够帮助我们揭示这些隐藏的关联。在数据分析方面，这本书同样给我带来了很多启发。作者不仅仅介绍了各种统计检验方法，更重要的是，他强调了如何根据试验设计的特点来选择最合适的数据分析方法，以及如何去审慎地解读分析结果，避免过度推断。他用大量的实例说明了这些方法的实际应用，让我能够更直观地理解这些抽象的统计概念。读完这本书，我感觉自己仿佛获得了一把“万能钥匙”，能够更有效地规划和执行我的科学实验，从而更快、更准确地获得有价值的研究成果。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，仿佛在我心中打开了一扇全新的窗户，让我得以窥见科学研究背后那严谨而巧妙的逻辑。在此之前，我一直以为做实验就是随机地去尝试，然后根据结果来判断，这种“碰运气”式的做法，虽然偶尔也能得到一些发现，但效率低下，而且难以保证结论的可靠性。翻开《优化试验设计方法及数据分析》这本书，我才真正理解到，原来每一次实验的设置，都蕴含着深刻的数学原理和统计思想。作者深入浅出地介绍了各种优化试验设计的模型，比如全因子设计、部分因子设计、响应面法等等。他不仅仅是列出了这些方法的名称，更是细致地讲解了它们是如何构建的，每一种设计方法的优势和局限性在哪里，以及在什么样的情况下最适合应用。我尤其被响应面法所吸引，它能够在一个多维度的空间内，通过少量试验点就找到最优的条件组合，这种“四两拨千斤”的智慧，让我对试验设计的能力有了全新的认识。作者在书中用大量的实例来佐证理论，这些实例涵盖了化学、生物、工程等多个领域，让我能够直观地感受到这些抽象的统计概念是如何转化为实际应用中的强大工具的。而且，他对数据分析部分的阐述也同样出色，他不仅仅介绍了常用的统计检验方法，还强调了如何根据试验设计的特点来选择最合适的分析方法，如何解读分析结果，如何规避常见的误区。读完这本书，我感觉自己像是获得了一把能够精准操控实验的“钥匙”，未来的研究工作将不再是盲目的探索，而是有条不紊的科学推进。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的冲击，在于它彻底颠覆了我对“数据”的看法。过去，我总觉得数据就是实验得来的原始数值，它们本身是客观的，而分析的意义在于从中找出一些有用的信息。然而，《优化试验设计方法及数据分析》这本书让我明白，数据并非孤立的存在，它们是试验设计过程的产物，而试验设计的合理性，直接决定了数据的质量和分析的价值。作者在书中花了很大篇幅来讲解如何“设计”出有价值的数据，而不是仅仅“收集”数据。他详细阐述了各种试验设计的原理，比如DOE（试验设计），以及如何在保证信息量的同时，尽量减少试验次数和成本。我特别喜欢他对“随机化”和“重复”等基本原则的强调，这些看似简单的方法，却是保证试验结果可靠性的基石。而且，他对不同试验设计方法的应用场景也做了清晰的划分，例如，什么时候应该采用全因子设计，什么时候更适合采用部分因子设计，何时响应面法能够发挥最大作用。在数据分析的部分，作者也同样出色，他不仅仅是罗列统计公式，更重要的是，他强调了如何根据试验设计的特点来选择最合适的数据分析方法，如何理解和解释分析结果，如何识别数据中的潜在偏差。这本书让我意识到，好的数据分析，始于好的试验设计，而好的试验设计，是科学研究效率和质量的倍增器。

评分☆☆☆☆☆

看着还可以，希望能休会。

评分☆☆☆☆☆

印刷质量不错，内容实用。

评分☆☆☆☆☆

有用

评分☆☆☆☆☆

还不错还不错还不错还不错还不错还不错

评分☆☆☆☆☆

可以，可以，可以，可以，可以，可以，可以，

评分☆☆☆☆☆

对多种实验数据处理方法讲解透彻

评分☆☆☆☆☆

买来用做工具书，内容涉及比较广，可以参考

评分☆☆☆☆☆

还不错，需要认真学习

评分☆☆☆☆☆

内容很全面，看了有很大收获