应用统计学系列教材：实验设计 [Design of Experiments] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘文卿 著

图书标签:

• 统计学
• 实验设计
• DOE
• 方差分析
• 统计建模
• 质量控制
• R
• Python
• 数据分析
• 科学研究

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302101413

版次：1

商品编码：11644851

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名： 应用统计学系列教材

外文名称：Design of Experiments

开本：16开

出版时间：2005-02-01

用纸：胶版纸

页数：229

正文语种：中文

编辑推荐

　　《应用统计学系列教材：实验设计》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。

内容简介

　　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。一个实验如果设计得好就会事半而功倍；反之，则会事倍而功半，甚至劳而无功。《应用统计学系列教材：实验设计》注重应用，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、提高产品稳健性等全部简单实用的实验设计方法，各章节问有一定的独立性，读者可以根据自己的情况有选择的学习。
　　《应用统计学系列教材：实验设计》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。

目录

第1章 实验设计概述
1.1 实验设计的类型
1.1.1 什么是实验设计
1.1.2 实验设计的类型
1.2 实验设计的要素与原则
1.2.1 实验设计的基本概念
1.2.2 实验设计的三要素
1.2.3 实验设计的四原则
1.2.4 实验设计四个原则之间的关系
思考与练习

第2章 比较实验与方差分析
2.1 两个处理的水平比较
2.1.1 检验的有关问题
2.1.2 用Excel软件做统计分析
2.1.3 正确选择检验条件
2.1.4 样本量问题
2.2 方差分析
2.2.1 单因素方差分析
2.2.2 双因素方差分析
思考与练习

第3章 单因素优化实验设计
3.1 单因素优化实验设计的适用场合
3.2 均分法
3.3 对分法
3.4 黄金分割法
3.5 分数法
3.6 分批实验法
思考与练习

第4章 多因素优化实验设计
4.1 多因素优化实验概述
4.1.1 多因素优化实验设计的广泛应用
4.1.2 选择实验因素的原则
4.2 因素轮换法
4.3 随机实验
4.4 拉丁方
4.4.1 拉丁方的构造
4.4.2 拉丁方设计
思考与练习

第5章 正交设计
5.1 正交表与正交设计
5.1.1 正交表
5.1.2 用正交表安排实验
5.2 分析实验结果
5.2.1 实验结果的直观分析
5.2.2 实验结果的方差分析
5.3 有交互作用的正交设计
5.3.1 表头设计
5.3.2 分析实验结果
5.4 水平不等的正交设计
5.4.1 用混合水平正交表安排实验
5.4.2 改造正交表
5.5 独立重复实验
5.6 筛选实验
5.7 正交设计与区组设计
5.7.1 拉丁方设计
5.7.2 其他区组设计
思考与练习

第6章 均匀设计
6.1 均匀设计概要
6.1.1 均匀设计的创立
6.1.2 均匀设计表
6.1.3 均匀设计表的构造
6.2 用均匀设计安排实验
6.3 均匀设计的实验结果分析
6.4 均匀设计的灵活应用
6.4.1 水平数较少的均匀设计
6.4.2 混合水平的均匀设计
6.4.3 含有定性因素的均匀设计
6.5 配方均匀设计
6.5.1 配方均匀设计
6.5.2 有约束的配方均匀设计
思考与练习

第7章 稳健性设计
7.1 稳健性设计的概念
7.1.1 稳健性
7.1.2 稳健性设计与三次设计
7.2 稳健性设计的实施方法
7.2.1 实例分析
7.2.2 损失函数与信噪比
7.3 内外表参数设计
7.3.1 直积内外表
7.3.2 综合噪声法
7.4 简单的稳健设计方法
思考与练习

第8章 可靠性设计与寿命实验
8.1 可靠性
8.1.1 可靠性的概念
8.1.2 可靠性的度量
8.2 可靠性设计
8.2.1 应力-强度可靠度设计
8.2.2 系统的可靠性
8.3 可靠性实验
8.3.1 可靠性实验的种类
8.3.2 寿命实验
8.3.3 生存分析
思考与练习

第9章 析因设计及有关的方法
9.1 析因设计
9.1.1 全面实验
9.1.2 部分因子设计
9.1.3 与因子设计相关的内容
9.2 裂区设计
9.3 调优运算
9.3.1 调优运算的基本内容
9.3.2 调优运算的统计分析
9.3.3 调优运算工作表
思考与练习

附录1 练习题答案
附录2 实验设计常用数表
表1 t分布临界值表
表2 F分布临界值表
表3 常用正交表
表4 均匀设计表
参考文献

精彩书摘

　　《应用统计学系列教材：实验设计》：
　　
　　对一般情况，如果最初的因素水平数是某个斐波那契数Fn，那么每次实验后剩余的实验次数减小为前一个或前两个（如果只保留两个实验点中间的部分）斐波那契数，这样最多只需要做n次实验就可以找到最优实验值。
　　这个实验的实验指标是单调函数，实际上也可以使用对分法安排实验，并且对分法的实验效率要高于分数法和0.618法，但是对分法只能用于实验指标为单调函数的情况，对单峰函数则不能使用。而分数法和0.618法不仅适用于单峰函数的情况，像本例实验指标为单调函数时，可以通过构造适当的单峰目标函数而得以使用，因此分数法和0.618法是比对分法应用范围更广泛的方法。
　　3.6分批实验法
　　分批实验法在实际使用时有多种不同的方式，这里以前面例3.4中的分数法为例介绍一种简单的方法。由于每次曝光后还需要经过显影等后续的工序才能得到实验结果，所以每次实验都需要一段比较长的时间。但是对这些后续工作，多个实验是可以同时进行的，可以采用分批实验方法。
　　……

《应用统计学系列教材：实验设计》 导论 在科学研究、工程开发、市场分析乃至社会科学的各个领域，我们都离不开对现象进行深入的观察和严谨的探究。而“实验设计”正是这样一种系统性的科学方法论，它指导我们如何规划、执行和分析实验，以获取最有效、最可靠的结论。本书《应用统计学系列教材：实验设计》旨在为读者提供一套全面而深入的实验设计理论和实践指南，帮助大家掌握运用统计学工具解决实际问题的能力。 本书的编写立足于“应用”的宗旨，强调理论的实践价值，力求将抽象的统计概念与生动的案例相结合。我们深知，纸上谈兵无法真正掌握实验设计的精髓，唯有通过理解其背后的逻辑、掌握其核心方法，并在实际操作中加以运用，才能真正融会贯通。因此，本书不仅阐述了实验设计的基本原理和统计模型，更着重于指导读者如何根据具体的研究问题，选择最恰当的实验方案，并对实验结果进行科学的解读与决策。 本书结构与内容概述 本书共分为若干章节，循序渐进地引导读者进入实验设计的世界。 第一部分：实验设计的基石 第一章：引言与基本概念 本章将首先阐述实验设计的必要性与重要性，解释为何在信息爆炸的时代，严谨的实验设计比以往任何时候都更为关键。我们将探讨什么是“科学方法”，以及实验设计在其中扮演的角色。 我们会引入一些基础性的概念，例如“因子”（factor）、“水平”（level）、“响应变量”（response variable）、“误差”（error）、“重复”（replicate）、“随机化”（randomization）等。通过清晰的定义和直观的例子，帮助读者建立对这些核心术语的正确理解。 我们将区分“观察性研究”与“实验性研究”，强调实验设计在控制混杂因素、建立因果关系方面的独特优势。 最后，本章将展望本书后续内容，为读者勾勒出学习的蓝图。 第二章：实验设计的基本原则 本章将深入探讨实验设计的三个核心原则：随机化、重复和区组化（Blocking）。 随机化是统计学实验设计的基石，它能有效避免系统性偏差，确保各处理组之间的可比性。我们将详细讲解不同类型的随机化方法，如完全随机化、随机分组等，并讨论其适用场景。 重复是指在同一条件下多次进行实验，这对于估计实验误差、提高结果的精确度和统计功效至关重要。我们将解释为什么需要重复，以及如何选择合适的重复次数。 区组化是一种更高级的实验设计技术，用于控制实验中存在的非实验因素（例如，不同批次的原料、不同时间段的操作、不同操作员等）的影响。我们将介绍如何将实验单元分组（区组），并在每个区组内进行随机化，以减小非实验因素对结果的干扰。 第三章：单个因子实验的设计与分析 本章将聚焦于最简单的实验设计类型——单因子完全随机设计（One-Way Completely Randomized Design, CRD）。 我们将详细介绍CRD的适用条件、实验方案的设计步骤，包括如何确定因子及其水平，如何进行随机分配。 在分析方面，本章将重点讲解单因素方差分析（One-Way Analysis of Variance, ANOVA）。我们将阐述ANOVA的基本原理，如何分解总变异，如何检验各处理组均值之间是否存在显著差异。 此外，我们还将介绍多重比较方法（Multiple Comparisons），如Tukey HSD、Bonferroni等，用于在ANOVA检验出差异后，进一步找出具体是哪些处理组之间存在差异，以及比较的含义。 本章还将讨论ANOVA的假设条件（正态性、方差齐性）以及如何检验和处理违反假设的情况。 第二部分：多因子实验设计 第四章：析因设计（Factorial Designs） 在现实研究中，通常会同时考察多个因子对响应变量的影响，并且关心这些因子之间是否存在交互作用（Interaction）。析因设计正是处理这种情况的强大工具。 本章将介绍两因子析因设计，包括主要效应（main effects）和交互作用的含义。我们将深入讲解如何设计和分析一个两因子实验，例如，两因子完全随机设计。 我们将阐述两因子方差分析（Two-Way ANOVA），包括如何分解总变异为因子A效应、因子B效应、因子A与B的交互作用效应以及残差。 我们将重点解释交互作用的含义，以及如何通过图表（如交互作用图）来直观地理解和分析交互作用。 第五章：多水平与多因子析因设计 本章将把析因设计推广到更多因子和更多水平的情况。 我们将介绍k因子析因设计（k-Factorial Designs），以及如何处理因子包含两个以上水平的情况。 我们将讨论部分析因设计（Fractional Factorial Designs）。当因子数量很多时，全因子设计可能导致实验次数过大，成本过高。部分析因设计通过牺牲部分高阶交互作用的信息，来减少实验运行次数，是经济高效的研究工具。我们将介绍如何选择合适的部分析因设计，以及如何进行混淆（aliasing）分析。 本章还会简要介绍响应面方法（Response Surface Methodology, RSM）中的一些初步概念，为后续章节做铺垫。 第三部分：高级实验设计与模型 第六章：随机区组设计（Randomized Block Designs, RBD） 本章将详细介绍随机区组设计（RBD），以及拉丁方设计（Latin Square Designs, LSD）。 RBD是在完全随机设计的基础上，引入区组概念，用于控制一个主要的非实验性影响源。我们将深入讨论RBD的设计原理、方差分析模型，以及与CRD的比较。 LSD是一种更严格的设计，适用于当存在两个相互独立的、影响实验结果的非实验性因素时。我们将解释LSD的设计要求、局限性，以及如何进行方差分析。 第七章：裂区设计（Split-Plot Designs） 在某些实验中，由于客观条件的限制，某些因子（称为“粗区因子”）只能在大区组上进行随机化，而另一些因子（称为“细区因子”）则可以在小区的水平上进行随机化。这就需要用到裂区设计。 本章将详细介绍裂区设计的结构、实验方案设计，以及其方差分析的特殊之处，包括不同类型的误差项。我们将探讨裂区设计在农业、工业生产等领域的应用。 第八章：响应面方法（Response Surface Methodology, RSM） 响应面方法是一种系统性的统计方法，用于优化一个或多个响应变量，当响应变量是连续性的，并且受到一个或多个因子影响时。 本章将介绍RSM的基本思想，包括如何建立响应变量与因子之间的数学模型（通常是二次模型）。 我们将详细讲解一次模型和二次模型的设计，如中心复合设计（Central Composite Design, CCD）和Box-Behnken设计（Box-Behnken Design, BBD）。 本章还将介绍如何通过等高线图、三维图等可视化工具来探索响应曲面，寻找最优条件，并进行模型诊断。 第四部分：实验设计的实践与应用 第九章：实验数据的收集、整理与初步分析 本章将关注实验过程中实际操作的细节。 我们将讨论数据收集计划的制定，包括如何设计数据记录表，如何进行准确的测量。 我们会讲解数据预处理的步骤，如数据清洗、缺失值处理、异常值检测。 本章还将介绍一些初步的数据分析方法，如描述性统计（均值、标准差、中位数等）、数据可视化（散点图、直方图、箱线图）等，这些都有助于我们理解数据的分布特征，并为后续的统计分析提供依据。 第十章：实验设计中的统计软件应用 在现代科学研究中，统计软件是进行实验设计和数据分析不可或缺的工具。 本章将介绍如何使用主流的统计软件（例如，R、SAS、SPSS等）来实现本书介绍的各种实验设计和分析方法。 我们将提供具体的软件操作示例，演示如何输入数据、运行方差分析、进行多重比较、拟合响应面模型等。 本章旨在帮助读者将理论知识转化为实际操作技能，熟练运用软件解决实际问题。 第十一章：案例分析与专题讨论 为了加深读者对实验设计的理解，本章将呈现一系列来自不同领域的实际案例。 这些案例将覆盖农学、医学、工程、质量控制、市场营销等多个学科，展示实验设计在解决具体问题中的强大生命力。 我们将对每个案例进行详细的分析，包括问题背景、实验设计选择、数据分析过程、结论解读以及实际建议。 此外，本章还会对一些专题性内容进行讨论，例如： 非参数实验设计（当数据不满足参数检验的假设时） 重复测量设计（当同一个实验单元被测量多次时） 嵌套设计（也称为层级设计） 混料设计（当混合物是响应变量时） 最优设计（如何寻找“最佳”的实验点组合） 实验设计的伦理问题 小样本实验的设计策略 第十二章：实验设计的总结与展望 本章将对全书内容进行回顾和总结，帮助读者梳理核心概念和方法。 我们将再次强调实验设计在科学研究和实际应用中的重要性，以及学习实验设计的价值。 最后，我们将对实验设计的未来发展趋势进行展望，鼓励读者在掌握了基础知识后，继续深入学习和探索，将实验设计应用于更广泛的领域，为解决更复杂的问题提供科学的解决方案。 学习方法与建议 为了最大程度地从本书中获益，我们建议读者： 1. 扎实掌握基础概念：确保理解每一章的关键术语和原理，不要急于跳过。 2. 勤于练习：书后附带的习题是检验学习成果的重要途径，务必认真完成。 3. 结合实际：尝试将所学知识应用于自己感兴趣的研究领域或工作中，思考如何设计实验来解决实际问题。 4. 善用软件：熟练掌握统计软件的操作，可以将复杂的计算和分析变得高效和准确。 5. 持续学习：实验设计是一个不断发展的领域，鼓励读者通过阅读相关文献、参加学术会议等方式，保持知识的更新。 目标读者 本书适合以下读者： 高等院校统计学、数学、工程学、农学、医学、心理学、经济学、管理学等相关专业本科生和研究生。 从事科研工作的研究人员，希望提升实验设计和数据分析能力的学者。 在工业界、农业、医药、市场等领域工作的专业人士，需要进行产品开发、工艺优化、效果评估等工作的从业人员。 对科学研究方法和数据分析感兴趣的任何人士。 结语 《应用统计学系列教材：实验设计》不仅仅是一本理论书籍，更是一本实践指南。我们希望通过严谨的内容、清晰的阐述和丰富的案例，帮助读者掌握运用统计学原理进行科学实验设计的能力，从而在各自的研究和工作中取得更卓越的成就。

评分☆☆☆☆☆

我花了将近一个月的时间才把第一部分啃完，坦率地说，它对读者的基础要求不低，绝不是那种轻描淡写、人人都可轻松驾驭的入门读物。它似乎更像是为那些已经对统计学有一定了解，但希望将理论知识与实际数据分析能力深度融合的进阶学习者量身打造的。书中对每一个核心统计模型的推导过程都进行了详尽的铺陈，每一步逻辑的衔接都如同精密机械的咬合，毫不含糊。对于公式的引入，作者没有简单地罗列，而是先用通俗的语言描述其背后的思想动机，再辅以严谨的数学表达，这种“先知其然，后知其所以然”的教学方式，极大地增强了理论的“粘性”。读完一章后，我常常能感受到一种知识体系在脑海中被重新构建的过程，而不是零散概念的堆砌。当然，这意味着学习的曲线会比较陡峭，需要投入大量精力去反复消化，但这种通过“硬啃”换来的深刻理解，远比那些囫囵吞枣的知识点要牢固得多。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，拿到手的时候，那种扎实的质感和沉甸甸的分量感，立刻就给人一种专业和可靠的印象。封面采用了一种深邃的蓝色调，配上简洁有力的白色字体，显得既现代又不失学术的严谨。内页的纸张选择也十分考究，纸质平滑，墨色清晰，即便是长时间阅读也不会让眼睛感到疲惫。排版布局方面，作者显然在易读性上下了很大功夫，章节标题和正文的区分明确，关键公式和图表的标注都非常清晰，这对于需要频繁查阅和对照的读者来说，简直是福音。尤其值得称赞的是，书中的插图和示意图，不仅仅是作为装饰存在，它们精准地捕捉了抽象概念的核心，很多原本需要花费大量时间去想象和推导的复杂过程，通过一张图就能豁然开朗。这种对细节的关注，体现了编者对读者体验的深度考量，让人感觉到，这本书不仅仅是一本知识的载体，更是一件精心打磨的工具，能实实在在地提升学习和研究的效率。

评分☆☆☆☆☆

如果你期待在这本书中找到大量现成的、即插即用的软件操作指南，可能会感到一丝失望，因为它显然将重点放在了统计思想的内核，而非特定的软件界面或代码实现上。这本书更像是一份强大的“理论蓝图”和“方法论辞典”，它提供了基石，但如何在 R、Python 或其他专业软件中实现这些蓝图，则需要学习者自行去桥接。但这恰恰是它的高明之处——理论的永恒性远超工具的迭代速度。书中的数学推导和逻辑框架一旦掌握，无论未来统计软件如何更新换代，其核心的统计思维都不会过时。这种对基础的坚守，使得这本书具有极高的“保质期”，它传授的是一种分析问题的底层逻辑，而不是昙花一现的操作技巧。对于希望建立长期稳固的统计分析能力的人来说，这种侧重内核的做法无疑是更明智的选择。

评分☆☆☆☆☆

这本书在案例选择和应用层面的广度上，展现出了令人印象深刻的视野。它并没有局限于传统的经济学或生物统计学范畴，而是大量引入了工程质量控制、市场行为分析乃至更前沿的实验数据处理场景。我特别欣赏作者将复杂理论与具体行业痛点对接的能力。例如，在讨论多因素方差分析时，书中列举了一个关于新药剂效能与患者年龄、剂量组合的实验设计案例，这个案例的复杂性和现实意义完美地结合在一起，使得抽象的“交互效应”不再是教科书上的名词，而是实际决策中必须考虑的关键因素。更妙的是，每个案例的讨论都深入到了“为什么这样设计”的哲学层面，而不仅仅是教你如何套用公式进行计算。它引导读者思考实验的伦理边界、样本量的最优配置以及结果的解释性，这种全方位的训练，对于培养一个有洞察力的研究人员至关重要。

评分☆☆☆☆☆

从阅读体验的流畅度来看，本书的语言风格是极其克制和精准的，没有丝毫多余的形容词或煽情的笔触，每一个句子都直奔主题，信息密度极高。这使得它在信息传递效率上达到了极致，但也对读者的专注力提出了更高的要求。我发现自己不得不频繁地停下来，回头查阅前文的定义或符号说明，因为作者默认读者会保持高度的连贯性记忆。这种严谨的学术叙事方式，虽然让阅读过程更具挑战性，但同时也保证了知识的准确无误。它更像是一本高水平的“工具手册”或“专家参考书”，而不是一本用来消遣的读物。对于那些习惯了口语化、碎片化知识输入的学习者而言，最初的适应期可能会比较漫长，但这正是它作为一本严肃的学术著作所应有的姿态——它要求你主动走进它构建的严密逻辑世界，而非被动地接受喂食。

评分☆☆☆☆☆

21世纪统计学系列教材

评分☆☆☆☆☆

很好。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

挺好的

评分☆☆☆☆☆

质量很好 物有所值……

评分☆☆☆☆☆

21世纪统计学系列教材

评分☆☆☆☆☆

好好好，正版

评分☆☆☆☆☆

很好。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

可以读一读，正版图书，包装不错。

评分☆☆☆☆☆

很好