優化試驗設計方法及數據分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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何為 等 編

圖書標籤:

• 優化試驗設計
• 試驗設計
• 數據分析
• 統計學
• 實驗方法
• 響應麵法
• 析因設計
• 正交試驗設計
• 優化方法
• 實驗規劃

齣版社： 化學工業齣版社

ISBN：9787122131775

商品編碼：10944078

開本：16開

齣版時間：2012-03-01

頁數：359

內容簡介

《優化試驗設計方法及數據分析》介紹瞭目前在國內外最常用、最有效的幾種優化試驗設計方法與數據分析的基本原理及其在化學、材料、機械、電子、質量管理等眾多領域中的應用。內容包括正交試驗法、優選法基礎、因子設計法、一元和迴歸分析方法、正交多項式迴歸、均勻設計法、單純形優化法、三次設計、穩定性設計、響應麯麵試驗設計及應用分析軟件在數據分析中的應用等。著重介紹方法的原理、應用範圍、優缺點以及如何將這些方法應用到科研和生産實際中，如何運用優化試驗設計方法設計解決科研和生産實際問題的試驗方案、如何設置試驗參數，如何分析試驗數據、如何估計試驗誤差、如何對試驗的結果進行評價。
《優化試驗設計方法及數據分析》可作為高等院校高年級學生及研究生的教材，對從事科研和生産的科研人員及工程技術人員也是一部好的參考書。

目錄

第1章 正交試驗基本方法
1.1 問題的提齣——多因素的試驗問題
1.2 用正交錶安排試驗
1.2.1 指標、因素和水平
1.2.2 正交錶符號的意義
1.2.3 正交錶的正交性
1.2.4 用正交錶安排試驗
1.3 正交試驗的結果分析——極差分析法
1.4 有交互作用的正交試驗
1.4.1 交互作用
1.4.2 關於自由度和正交錶的選用原則
1.4.3 有交互作用的正交試驗及結果分析
習題

第2章 正交試驗結果的統計分析法——方差分析法
2.1 試驗數據構造模型
2.1.1 單因素試驗方差分析的數學模型
2.1.2 正交試驗方差分析的數學模型
2.2 正交試驗的方差分析法
2.2.1 方差分析的必要性
2.2.2 單因素方差分析法
2.2.3 正交試驗的方差分析
2.3 有重復試驗的方差分析
2.4 缺落數據的彌補
2.4.1 試驗有重復的情況
2.4.2 一種處理的數據完全缺落的情況
習題

第3章 多指標問題及正交錶在試驗設計中的靈活運用
3.1 多指標問題的處理方法
3.1.1 綜閤評分法
3.1.2 綜閤平衡法
3.2 水平數不同的正交錶的使用
3.2.1 直接套用混閤正交錶
3.2.2 並列法
3.2.3 擬水平法
3.2.4 混閤水平有交互作用的正交設計
3.3 活動水平與組閤因素法
3.3.1 活動水平法
3.3.2 組閤因素法
3.4 分割試驗法
3.5 部分追加法試驗設計
習題
第4章 Ltu(tq)型正交錶的構造
4.1 概述
4.2 二水平正交錶的構造
4.2.1 二水平運算法則
4.2.2 正交錶與交互作用列錶的構造
4.3 三水平正交錶的構造
4.3.1 三水平運算規則
4.3.2 正交錶與交互作用列錶的構造
4.4 Ltu(tq)型錶的一般構造方法
4.4.1 t水平的運算
4.4.2 正交錶與交互作用列錶的構造
習題

第5章 2k和3k因子設計
5.1 因子設計的一般概念
5.2 2k因子設計
5.2.1 22設計
5.2.2 23設計
5.2.3 一般的2k設計
5.2.4 2k設計的單次重復
5.3 3k因子設計
5.3.1 32設計
5.3.2 33設計
5.3.3 一般的3k設計
習題

第6章 優選法基礎
6.1 概述
6.1.1 優選法的基本步驟
6.1.2 優選法的分類
6.2 單因素優選法
6.2.1 平分法
6.2.2 黃金分割法（0.618）
6.2.3 分數法
6.3 多因素方法——降維法
6.3.1 等高綫法
6.3.2 縱橫對摺法
6.3.3 平行綫法
習題

第7章 迴歸分析方法
7.1 一元綫性迴歸
7.1.1 迴歸分析法概述
7.1.2 一元綫性迴歸方程的確定
7.1.3 預報和控製
7.1.4 應用舉例
7.1.5 化非綫性迴歸為綫性迴歸
7.2 多元迴歸分析方法
習題

第8章 正交多項式迴歸設計
8.1 概述
8.2 正交多項式迴歸
8.3 正交多項式迴歸設計和迴歸方程的建立
8.3.1 迴歸方程的建立
8.3.2 最優迴歸
8.3.3 迴歸方程的精度
8.3.4 考慮交互效應的正交多項式迴歸
8.4 正交拉丁多元迴歸設計
8.4.1 拉丁方與正交拉丁方
8.4.2 正交拉丁方試驗與正交錶設計試驗
8.4.3 正交拉丁方試驗的分析
8.4.4 正交拉丁方多元迴歸設計
習題

第9章 均勻設計法
9.1 正交設計與均勻設計
9.2 均勻設計錶
9.2.1 等水平均勻設計錶
9.2.2 混閤水平均勻設計錶
9.3 均勻設計基本步驟
9.4 試驗結果的迴歸分析法
習題

第10章 單純形優化法
10.1 概述
10.2 基本單純形
10.2.1 雙因素基本單純形法
10.2.2 新試驗點的計算方法
10.2.3 多因素基本單純形法
10.2.4 p、g的計算
10.2.5 小結
10.2.6 特殊方法
10.3 改進單純形法
10.4 加權形心法
10.5 控製加權形心法
10.6 單純形優化的參數選擇
10.6.1 試驗指標
10.6.2 初始單純形的構成
10.6.3 單純形的收斂
習題

第11章 響應麯麵試驗設計
11.1 響應麯麵法的基本原理
11.2 一階響應麯麵設計方法
11.2.1 自然變量到規範變量的編碼變換
11.2.2 一階響應麯麵的正交設計
11.2.3 最速上升法
11.3 二次響應麯麵的設計與分析
11.3.1 二階響應麯麵的中心復閤設計
11.3.2 二階響應麯麵的Box�睟ehnken設計
11.4 基於多元正交多項式的響應麯麵設計
習題

第12章 三次設計
12.1 三次設計概述
12.1.1 三次設計的定義
12.1.2 係統設計概述
12.1.3 參數設計概述
12.1.4 容差設計概述
12.2 質量損失函數及容差設計
12.2.1 成本相同的假定
12.2.2 質量損失函數及其近似錶達式
12.2.3 機能界限與齣廠公差
12.2.4 容差設計
12.3 依信噪SN比直接擇優
12.3.1 望小特性質量損失函數及SN比
12.3.2 望大特性質量損失函數及SN比
12.4 依偏差均方直接擇優
12.4.1 並聯反饋偏置電路介紹
12.4.2 並聯反饋偏置電路的係統設計
12.4.3 參數擇優設計
習題

第13章 穩定性擇優設計
13.1 穩定性擇優的基礎知識
13.1.1 內乾擾、外乾擾和誤差波動
13.1.2 穩定性擇優概述
13.1.3 穩定性評價指標
13.1.4 容差設計和調整係統偏差中用到的公式
13.2 依偏差均方的穩定性擇優設計
13.2.1 係統設計
13.2.2 參數設計
13.2.3 容差設計
13.2.4 其他
13.3 依信噪SN比的穩定性擇優設計
13.3.1 係統設計——問題的提齣
13.3.2 參數設計
13.3.3 容差設計
習題

第14章 試驗設計與數據分析中的軟件應用
14.1 正交助手在正交設計統計分析中的應用
14.2 DPS在優化試驗設計方法中的應用
14.3 SPSS在均勻試驗設計統計分析中的應用
14.4 Design�睧xpert在響應麯麵設計中的應用
14.5 Minitab在試驗設計數據分析中的應用
14.5.1 有交互作用的正交試驗的方差分析
14.5.2 均勻設計法的多元非綫性迴歸分析
習題

附錄
附錄1 常用正交錶
附錄2 標準正態分布錶
附錄3 F分布錶
附錄4 t分布錶
附錄5 均勻設計錶
附錄6 正交多項式錶
參考文獻

前言/序言

優化試驗設計方法是自然科學研究方法論領域中的一個分支學科，它是一項通用技術，主要應用於提高試驗效率、優化産品設計、改進工藝技術、強化質量管理等方麵，是國內外許多重點大學的化學、化工、電子、機械、材料、生物、醫學、農學及管理等類專業的專業技術基礎課程，是當代科學技術和工程技術人員必須掌握的技術方法。
試驗設計技術最早是由英國人費歇爾（R A Fisher）等人帶頭發展起來的，並首先應用在農業田間試驗中。第二次世界大戰後，其基本技術被引進到日本，發展為質量管理的主要方法之一。以田口玄一教授為首的一批研究工作者，開發瞭各種正交錶的應用技巧和分析方法，使費歇爾用於農業試驗的方法獲得瞭改造和刷新。新的正交試驗設計技術由於具有試驗結果重復性好、可靠性高、適用麵寬、試驗次數少、配置容易、分析簡便等優點而得到普及，成為質量管理的重要工具。
我國在此領域起步較晚，由我國著名數學傢華羅庚教授於20世紀70年代初，嚮全國推廣應用優化試驗設計方法的一個分支--優選法。在此之前，此方法雖然也在生産上應用，但並沒有引起廣泛的重視。到瞭20世紀70年代中期，優選法已在全國各行各業取得瞭巨大的成果，效果十分顯著，多用在化工、電子、材料、建工、建材、石油、冶金、機械、交通、電力、水利、紡織、醫療衛生、輕工、食品等方麵。不僅如此，問題的類型也在逐漸增多，有配方配比的選擇，生産工藝條件的選擇，工程設計參數的確定，儀器、儀錶的調試以及近似計算等。
隨著優選法的應用範圍不斷擴大，優選法的理論及方法必將日趨完善。而近期發展起來的優化試驗設計方法如正交試驗法、迴歸分析法、正交多項式迴歸法、均勻設計法、單純形法等，應用範圍更加廣泛，更為有效，本書對這些方法都將做詳盡的論述。
本書作者從1989年起編寫瞭《優化試驗設計方法》（約30萬字）講義，用於大學化學及材料專業高年級學生及研究生的教材；1994年，由何為主編，電子科技大學齣版社齣版瞭《優化實驗設計法及其在化學中的應用》（32萬字）一書；2004年，何為教授再版瞭《優化實驗設計法及其在化學中的應用》（共62萬字），第二版中補充瞭已在發達國傢成功使用的新的試驗設計方法--因子設計方法、三次設計法、穩定性設計和可靠性設計法等內容。
本教材編寫的宗旨是保持並發揚原有特色，麵嚮21世紀寫齣具有改革創新、貼近科研和生産實際的、有實用價值的教材。全書共分14章，即在原教材《優化試驗設計法及其在化學中的應用》第二版的基礎上，增加瞭“響應麯麵試驗設計”和“試驗設計與數據分析中的軟件應用”兩章，刪除瞭“鮑威爾優化法及應用”一章，並對全書內容進行瞭修改與更新，補充編者在科學研究中，應用優化試驗設計方法取得科研成果的成功案例，力求保持教材的科學性、先進性和實用性。為瞭便於教學，每章增加瞭內容提要和習題，還提供瞭與本書配套的多媒體教學課件，從客觀上保證瞭教學質量。
本書第1、2、3、9、10章由何為教授編寫，第6、7、8章由薛衛東教授編寫，第4、5、11、14章由唐斌副教授編寫，第12、13章及附錄由周國雲博士編寫。全書由何為教授、薛衛東教授修改、整理定稿。重慶大學張勝濤教授對全書進行瞭審定，在此深錶謝意。
在編寫本書的過程中，參考瞭國內外的書籍和資料（主要書目列於書末的參考文獻），引用瞭其中的一些內容和實例，在此對所有的作者錶示誠摯的感謝。
對於書中存在的錯誤和不妥之處，懇請讀者提齣寶貴意見。
編者

《數據驅動的智能決策：從理論到實踐的應用指南》 在信息爆炸的時代，如何從海量數據中挖掘有價值的洞察，並將其轉化為切實可行的商業策略，是每一個組織麵臨的挑戰。本書並非聚焦於抽象的統計理論或特定的算法推演，而是緻力於搭建一座連接理論模型與實際應用場景的橋梁。我們旨在為讀者提供一套係統化的方法論，幫助他們在復雜多變的環境中，通過嚴謹的數據分析，做齣更明智、更具前瞻性的決策。 本書的齣發點是數據分析的根本目的：驅動優化和改進。我們深知，再精妙的分析方法，如果無法落地生根，轉化為可執行的行動，就如同空中樓閣。因此，本書的每一章節都圍繞著“如何用數據說話”、“如何從數據中發現問題”、“如何驗證解決方案的有效性”以及“如何持續迭代優化”這些核心問題展開。 第一部分：數據理解與問題定義 在著手任何數據分析之前，清晰地理解業務背景和準確地定義問題至關重要。本部分將引導讀者深入探討： 業務場景的診斷與數據需求的梳理：如何與業務方有效溝通，挖掘真實的痛點和潛在的機遇。識彆哪些數據是關鍵的，哪些信息是缺失的，並規劃數據的收集策略。 問題陳述的藝術：將模糊的業務睏惑轉化為可量化的、可分析的問題。學習如何設定清晰的分析目標和評估成功的標準。 數據資産的盤點與質量評估：瞭解現有數據的構成、來源、可能存在的偏見和局限性。初步的數據探索性分析（EDA）將幫助我們建立對數據的直觀認識。 第二部分：數據分析的實操框架 本部分將介紹一係列實用的數據分析框架和工具，重點在於其應用邏輯和解決問題的思路，而非復雜的數學推導。 描述性分析的深度挖掘：超越簡單的統計指標，學習如何通過可視化和對比分析，揭示數據的趨勢、模式和異常。理解不同行業和業務場景下，描述性分析的應用側重點。 診斷性分析的溯源之路：當問題齣現時，如何利用數據找到根本原因？本節將介紹關聯分析、因果推斷的初步概念（在不依賴復雜實驗設計的前提下），以及如何通過數據對比來驗證假設。 預測性分析的洞察未來：學習如何構建簡單有效的預測模型，以預估未來的趨勢、用戶行為或市場變化。我們將側重於模型的可解釋性和實際應用價值，而非追求極緻的預測精度。例如，如何利用曆史銷售數據預測未來需求，或者分析用戶畫像預測購買傾嚮。 規範性分析的行動指南：在理解現狀、診斷問題並預測未來後，如何基於數據給齣最佳的行動建議？本節將探討優化類問題的思考方式，例如如何通過數據分析找到最優的營銷投入組閤，或者如何調整産品參數以提升用戶滿意度。 第三部分：數據洞察的落地與迭代 再好的分析也需要轉化為實際行動，並不斷適應變化。 數據驅動的實驗與驗證：在不依賴嚴謹的試驗設計方法論的前提下，本書將介紹如何在現有條件下，通過 A/B 測試、用戶分群、對照組分析等方式，來驗證不同策略的有效性。例如，如何在上綫新功能前，通過小範圍的用戶測試來收集反饋。 數據可視化與溝通的藝術：如何將復雜的分析結果轉化為清晰、直觀的圖錶和報告，有效地傳達給非技術背景的決策者。掌握數據敘事的技巧，讓數據成為強有力的溝通工具。 構建持續優化的反饋循環：數據分析不是一次性的任務，而是一個持續的過程。學習如何建立數據監測機製，跟蹤關鍵指標，並根據新的數據不斷調整策略。 數據倫理與負責任的分析：在數據分析過程中，保障數據隱私、避免偏見、並以閤乎道德的方式使用數據，是至關重要的。本節將探討這些實踐層麵的考量。 本書的特色： 強調“為什麼”和“怎麼做”：我們不僅介紹分析方法，更側重於解釋這些方法為何有效，以及如何在實際業務中落地應用。 案例驅動：書中將穿插來自不同行業（零售、電商、金融、醫療等）的實際案例，展示數據分析在解決真實商業問題中的威力。 非技術門檻：雖然涉及數據分析，但本書將盡量使用通俗易懂的語言，避免過於專業的術語，以便更廣泛的讀者群體理解和應用。 注重決策導嚮：所有分析方法和工具的應用，最終都指嚮一個目標：為決策提供支持，幫助讀者做齣更明智的選擇。 如果您渴望提升在數據時代的決策能力，如果您希望讓數據成為您工作的助推器，而非阻礙，那麼《數據驅動的智能決策：從理論到實踐的應用指南》將是您的得力夥伴。本書將幫助您構建一套屬於自己的數據分析思維模式，在數據洪流中找到清晰的航嚮，實現業務的持續增長和優化。

評分☆☆☆☆☆

讀完《優化試驗設計方法及數據分析》這本書，我仿佛完成瞭一次“認知升級”。我一直以來都認為，科學研究的核心在於“發現”，而書中的內容讓我意識到，在“發現”之前，更重要的是“設計”。沒有好的設計，即使是再聰明的頭腦，也可能在海量無效的嘗試中迷失方嚮。作者在書中花瞭大量篇幅來講解不同類型的試驗設計，從最基礎的單因素、多因素設計，到更復雜的正交設計、拉丁方設計，再到能夠捕捉非綫性關係的響應麵設計，他都做瞭非常細緻的梳理。我印象最深刻的是關於“混淆”和“交互作用”的解釋，這些概念在實際研究中非常關鍵，卻往往被初學者忽略。作者用清晰的語言和直觀的圖示，說明瞭如何通過閤理的試驗設計來避免這些問題，如何有效地分離齣不同因素的影響，以及如何探究因素之間的協同效應。在數據分析方麵，他同樣展現瞭深厚的功底。他不僅介紹瞭ANOVA、迴歸分析等經典方法，更重要的是，他強調瞭如何根據試驗設計的要求來選擇閤適的數據分析工具，以及如何對分析結果進行審慎的解讀。我特彆欣賞他在書中提齣的“模型診斷”的概念，這提醒我們，即使得到瞭統計學上的“顯著性”結果，也不能盲目相信，還需要對模型的擬閤度和假設條件進行嚴格的檢驗。這本書並非一本簡單的“菜譜”，它更像是一本“內功心法”，教會我們如何在數據和模型的世界裏進行“以少勝多”的智慧博弈。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，在科學研究中，數據分析固然重要，但“好”的數據來源，即通過科學的試驗設計，纔是保證分析結果可靠性的基礎。《優化試驗設計方法及數據分析》這本書，正是抓住瞭這一核心要點。作者在書中詳細地闡述瞭多種優化試驗設計方法，例如全因子設計、部分因子設計、響應麵法等等。我尤其對書中關於“最小二乘法”等原理的講解印象深刻，這讓我理解瞭這些設計方法是如何在數學上保證其效率和可靠性的。他不僅僅是介紹瞭方法，更重要的是，他強調瞭如何根據具體的科研問題來選擇最閤適的試驗設計方案，如何通過閤理的安排來最大限度地減少誤差，以及如何有效地識彆和控製實驗中的各種乾擾因素。在數據分析的篇幅中，作者也同樣錶現齣色。他並沒有簡單地堆砌統計公式，而是強調瞭如何將試驗設計的要求貫穿於數據分析的全過程，如何根據試驗數據的特點來選擇恰當的統計模型，以及如何審慎地解讀分析結果，避免過度概括。這本書為我打開瞭一個全新的視角，讓我看到，科學研究的嚴謹性，體現在從試驗設計到數據分析的每一個環節。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，可以說是我在科研道路上的一次“撥雲見日”。我一直以來都覺得，試驗數據的重要性毋庸置疑，但如何有效地從數據中提取信息，以及如何設計齣能夠産生高質量數據的試驗，卻是我一直感到睏惑的地方。《優化試驗設計方法及數據分析》這本書，恰好彌補瞭我的這一知識盲點。作者在書中循序漸進地介紹瞭各種試驗設計的原理和方法，從基礎的單因素、多因素設計，到更為復雜的正交設計、拉丁方設計，再到能夠優化多因素組閤的響應麵法，他都進行瞭非常詳盡的講解。我尤其對書中關於“資源優化”的理念印象深刻，它讓我明白，通過閤理的試驗設計，不僅可以提高研究效率，還能極大地節約人力、物力和財力。在數據分析方麵，作者同樣錶現齣瞭非凡的專業素養。他不僅僅是簡單介紹統計公式，而是強調瞭如何根據試驗設計的特點來選擇最閤適的數據分析模型，如何審慎地解讀分析結果，以及如何識彆數據中的潛在偏差。書中豐富的案例分析，讓我能夠更好地理解這些抽象的概念，並將它們應用到實際的研究中。總而言之，這本書為我提供瞭一個係統性的框架，讓我能夠以一種更加科學、更加高效的方式來開展我的研究工作。

評分☆☆☆☆☆

我一直以為，科學研究就是不斷的“試錯”和“碰運氣”，直到我翻開瞭《優化試驗設計方法及數據分析》這本書。這本書徹底改變瞭我對實驗和數據的認知。作者用一種非常係統且易於理解的方式，講解瞭如何通過“優化試驗設計”來提高研究的效率和結論的可靠性。他首先詳細介紹瞭各種經典的試驗設計方法，比如全因子設計、部分因子設計、正交設計等等，並解釋瞭它們各自的優缺點以及適用範圍。我尤其喜歡書中關於“交互作用”的講解，它讓我明白瞭許多看似獨立的因素，其實會相互影響，而閤理的試驗設計能夠幫助我們揭示這些隱藏的關聯。在數據分析方麵，這本書同樣給我帶來瞭很多啓發。作者不僅僅介紹瞭各種統計檢驗方法，更重要的是，他強調瞭如何根據試驗設計的特點來選擇最閤適的數據分析方法，以及如何去審慎地解讀分析結果，避免過度推斷。他用大量的實例說明瞭這些方法的實際應用，讓我能夠更直觀地理解這些抽象的統計概念。讀完這本書，我感覺自己仿佛獲得瞭一把“萬能鑰匙”，能夠更有效地規劃和執行我的科學實驗，從而更快、更準確地獲得有價值的研究成果。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，仿佛在我心中打開瞭一扇全新的窗戶，讓我得以窺見科學研究背後那嚴謹而巧妙的邏輯。在此之前，我一直以為做實驗就是隨機地去嘗試，然後根據結果來判斷，這種“碰運氣”式的做法，雖然偶爾也能得到一些發現，但效率低下，而且難以保證結論的可靠性。翻開《優化試驗設計方法及數據分析》這本書，我纔真正理解到，原來每一次實驗的設置，都蘊含著深刻的數學原理和統計思想。作者深入淺齣地介紹瞭各種優化試驗設計的模型，比如全因子設計、部分因子設計、響應麵法等等。他不僅僅是列齣瞭這些方法的名稱，更是細緻地講解瞭它們是如何構建的，每一種設計方法的優勢和局限性在哪裏，以及在什麼樣的情況下最適閤應用。我尤其被響應麵法所吸引，它能夠在一個多維度的空間內，通過少量試驗點就找到最優的條件組閤，這種“四兩撥韆斤”的智慧，讓我對試驗設計的能力有瞭全新的認識。作者在書中用大量的實例來佐證理論，這些實例涵蓋瞭化學、生物、工程等多個領域，讓我能夠直觀地感受到這些抽象的統計概念是如何轉化為實際應用中的強大工具的。而且，他對數據分析部分的闡述也同樣齣色，他不僅僅介紹瞭常用的統計檢驗方法，還強調瞭如何根據試驗設計的特點來選擇最閤適的分析方法，如何解讀分析結果，如何規避常見的誤區。讀完這本書，我感覺自己像是獲得瞭一把能夠精準操控實驗的“鑰匙”，未來的研究工作將不再是盲目的探索，而是有條不紊的科學推進。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的衝擊，在於它徹底顛覆瞭我對“數據”的看法。過去，我總覺得數據就是實驗得來的原始數值，它們本身是客觀的，而分析的意義在於從中找齣一些有用的信息。然而，《優化試驗設計方法及數據分析》這本書讓我明白，數據並非孤立的存在，它們是試驗設計過程的産物，而試驗設計的閤理性，直接決定瞭數據的質量和分析的價值。作者在書中花瞭很大篇幅來講解如何“設計”齣有價值的數據，而不是僅僅“收集”數據。他詳細闡述瞭各種試驗設計的原理，比如DOE（試驗設計），以及如何在保證信息量的同時，盡量減少試驗次數和成本。我特彆喜歡他對“隨機化”和“重復”等基本原則的強調，這些看似簡單的方法，卻是保證試驗結果可靠性的基石。而且，他對不同試驗設計方法的應用場景也做瞭清晰的劃分，例如，什麼時候應該采用全因子設計，什麼時候更適閤采用部分因子設計，何時響應麵法能夠發揮最大作用。在數據分析的部分，作者也同樣齣色，他不僅僅是羅列統計公式，更重要的是，他強調瞭如何根據試驗設計的特點來選擇最閤適的數據分析方法，如何理解和解釋分析結果，如何識彆數據中的潛在偏差。這本書讓我意識到，好的數據分析，始於好的試驗設計，而好的試驗設計，是科學研究效率和質量的倍增器。

評分☆☆☆☆☆

《優化試驗設計方法及數據分析》這本書，無疑是我近來閱讀過的最有價值的專業書籍之一。它不僅僅是提供瞭一些方法和技巧，更重要的是，它教會瞭我一種全新的思考模式。在沒有閱讀這本書之前，我常常陷入一種“大海撈針”式的實驗狀態，即投入大量的時間和精力，卻往往隻能得到模糊不清的結果。這本書讓我明白，原來“設計”是如此重要。作者詳細介紹瞭包括全因子設計、部分因子設計、響應麵法等多種優化試驗設計方法，並深入淺齣地解釋瞭每種方法的原理、優缺點以及適用場景。我尤其被書中關於“降維”和“濃縮信息”的講解所吸引，它讓我理解瞭如何在有限的試驗次數內，獲取最多的有效信息。同時，書中關於數據分析的部分也同樣精彩。作者不僅僅是講解瞭常用的統計方法，更強調瞭如何根據試驗設計的特性來選擇閤適的分析工具，以及如何進行嚴謹的結果解釋，避免常見的統計誤區。他用大量的實例來佐證理論，這些實例讓我能夠清晰地看到，理論是如何在實踐中發揮作用的。這本書不僅提升瞭我對試驗設計和數據分析的理解，更重要的是，它讓我看到瞭如何更高效、更科學地進行研究，為我的科研之路注入瞭新的活力。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，《優化試驗設計方法及數據分析》這本書，與其說是一本技術手冊，不如說是一次思維的啓濛。長久以來，我對試驗和數據分析的認識都停留在一種比較粗淺的層麵，總覺得隻要多做幾次實驗，多跑幾次統計分析，就能得到想要的結果。這本書的齣現，徹底顛覆瞭我這種 naive 的想法。作者以極其嚴謹的態度，為我揭示瞭試驗設計背後的深刻邏輯。他詳細介紹瞭全因子設計、部分因子設計、區組設計等多種核心方法，並用清晰的語言和生動的圖示，解釋瞭每種設計的核心思想、優勢以及局限性。我特彆欣賞他對“效率”和“信息量”的權衡的闡述，這讓我理解到，並不是試驗次數越多越好，關鍵在於如何通過巧妙的設計，用最少的資源獲取最多的有效信息。在數據分析的部分，作者同樣展現瞭其深厚的功底。他不僅僅是介紹常用的統計學工具，更重要的是，他強調瞭如何將試驗設計的目標與數據分析緊密結閤，如何從復雜的數據中提煉齣有價值的結論，以及如何規避常見的統計陷阱。這本書讓我意識到，科學研究不僅僅是“發現”，更是“設計”。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像是一位經驗豐富的導師，在我探索科學研究的道路上，為我指明瞭方嚮。在此之前，我常常因為實驗結果的不確定性而感到睏惑，有時會花費大量的時間和資源進行反復試驗，卻依然無法得齣清晰的結論。 《優化試驗設計方法及數據分析》這本書，通過係統地介紹各種試驗設計方法，讓我明白瞭如何“事半功倍”。作者在書中詳盡地闡述瞭全因子設計、部分因子設計、區組設計等多種經典方法，並用生動的案例說明瞭它們在不同領域的應用。我尤其對響應麵法印象深刻，作者不僅解釋瞭其原理，還演示瞭如何利用它來尋找最佳的實驗條件組閤，這對於很多需要優化參數的實驗來說，無疑是一個巨大的福音。更重要的是，這本書並沒有止步於試驗設計，它還深入講解瞭與設計緊密相關的數據分析技術。作者通過清晰的講解和直觀的圖示，讓我理解瞭如何利用統計學工具來解讀試驗數據，如何進行假設檢驗，如何評估模型的擬閤優度，以及如何避免常見的統計陷阱。他強調瞭在數據分析過程中，要始終與試驗設計的目標相結閤，從而得齣有意義的結論。這本書不僅僅是理論的堆砌，它充滿瞭實踐指導意義，讓我能夠將所學的知識應用到實際的研究工作中，提高實驗效率，提升研究的科學性和可靠性。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的，不僅僅是知識的積纍，更是一種思維模式的轉變。在此之前，我總覺得做實驗就是“大概如此”地進行，然後期待著幸運女神的眷顧。但《優化試驗設計方法及數據分析》這本書，讓我明白瞭原來實驗設計本身就是一門藝術，一門科學。《優化試驗設計方法及數據分析》這本書，讓我徹底改變瞭對試驗和數據分析的看法。作者在書中詳盡地介紹瞭全因子設計、部分因子設計、響應麵法等多種優化試驗設計方法，並用生動形象的語言解釋瞭每種方法的原理和應用場景。我尤其喜歡他對“因果關係”和“相關關係”的區分，以及如何通過試驗設計來盡可能地證明因果關係。在數據分析的部分，作者同樣展現瞭其深厚的功底。他不僅僅是介紹各種統計檢驗方法，更重要的是，他強調瞭如何根據試驗設計的特點來選擇最閤適的數據分析方法，如何解讀分析結果，以及如何避免常見的統計誤區。他用大量的實例說明瞭這些方法的實際應用，讓我能夠更直觀地理解這些抽象的統計概念。這本書讓我意識到，科學研究的效率和質量，很大程度上取決於我們對試驗設計和數據分析的理解深度。

評分☆☆☆☆☆

內容比較基礎，軟件部分比較實用

評分☆☆☆☆☆

書挺新的書挺新的書挺新的書挺新的

評分☆☆☆☆☆

有點軟，感覺是盜版，不是很好

評分☆☆☆☆☆

滿意

評分☆☆☆☆☆

③我們的教師為瞭控製課堂，總擔心秩序失控而嚴格紀律，導緻緊張有餘而輕鬆不足。輕鬆的氛圍，使學生沒有思想顧忌，沒有思想負擔，提問可以自由發言，討論可以暢所欲言，迴答不用擔心受怕，辯論不用針鋒相對。同學們的任何猜想、幻想、設想都受到尊重、都盡可能讓他們自己做解釋，在聆聽中交流想法、

評分☆☆☆☆☆

有用

評分☆☆☆☆☆

專業

評分☆☆☆☆☆

試驗設計的好書

評分☆☆☆☆☆

有點髒，不知道怎麼搞的