具体描述
内容简介
试验优化设计是以数理统计为基础，对试验进行优化设计与统计分析的科学方法，是科技工作者必备的基本技能。《试验优化设计与统计分析》主要介绍了工程技术中常用的试验设计与分析方法及其在生物工程、食品工程、化学工程等技术领域中的应用。
《试验优化设计与统计分析》共分10章，包括试验资料的统计描述、理论分布与抽样分布、统计假设检验与参数估计、方差分析、回归与相关、试验设计基础、正交试验设计、均匀试验设计、回归试验设计、Excel在统计分析中的应用等内容。在系统介绍常用试验设计及其统计分析方法的同时，还重点介绍了试验优化设计方法在工业生产与工程技术中的实际应用，并列举了大量实例，做到理论联系实际，便于理解和自学。深入浅出，通俗易懂，可读性强。
《试验优化设计与统计分析》可作为轻工院校、农业院校、商学院、水产学院、粮食学院等高等院校的食品科学、食品工程、发酵工程、生物工程、食品质量与安全以及化工等专业教学用书，也可用作相关专业的成人教育教材，可供科研人员、工程技术人员、管理人员和试验工作者在学习和查阅时参考。
内页插图
目录
第1章 试验资料的统计描述1．1 常用术语
1．1．1 总体与样本
1．1．2 参数与统计量
1．1．3 准确性与精确性
1．1．4 随机误差与系统误差
1．2 数据资料的整理
1．2．1 数据资料的分类
1．2．2 数据资料的整理
1．3 变数的统计描述
1．3．1 统计特征数
1．3．2 平均数
1．3．3 标准差和变异系数
1．3．4 平均数和标准差的一些运算性质
习题
第2章 理论分布与抽样分布
2．1 理论分布
2．1．1 正态分布
2．1．2 二项分布
2．1．3 泊松分布
2．2 抽样分布
2．2．1 抽样分布意义
2．2．2 统计量的抽样分布
习题
第3章 统计假设检验与参数估计
3．1 假设检验的概念及基本思想
3．1．1 假设检验的概念
3．1．2 假设检验的基本思想
3．1．3 假设检验的基本步骤
3．1．4 假设检验中的两类错误
3．2 关于一个正态总体的假设检验
3．2．1 总体平均值的假设检验
3．2．2 总体方差的假设检验
3．2．3 单边检验
3．3 关于两个正态总体的假设检验
3．3．1 总体平均值之差的假设检验
3．3．2 总体方差之比的假设检验
3．4 二项百分率的假设检验
3．4．1 单个样本百分率的假设检验
3．4．2 两个样本百分率的假设检验
3．5 参数估计
3．5．1 参数的点估计
3．5．2 估计量优劣的衡量标准
3．5．3 参数的区间估计
习题
第4章 方差分析
4．1 概述
4．1．1 方差分析的必要性
4．1．2 方差分析的基本思想
4．2 单因素试验方差分析
4．2．1 方差分析的前提条件
4．2．2 方差分析的原理与步骤
4．2．3 单因素方差分析实例
4．2．4 多重比较
4．2．5 各处理重复数不等的方差分析
4．3 双因素试验方差分析
4．3．1 双因素无重复试验的方差分析
4．3．2 双因素等重复试验的方差分析
4．4 数据转换
4．4．1 平方根转换
4．4．2 对数转换
4．4．3 反正弦转换
习题
第5章 回归与相关
5．1 回归与相关概念
5．2 一元线性回归分析
5．2．1 一元线性回归数学模型
5．2．2 回归参数估计
5．2．3 一元线性回归分析实例
5．2．4 回归方程的显著性检验
5．2．5 直线回归的区间估计
5．3 可直线化的一元非线性回归
5．3．1 双曲线函数
5．3．2 幂函数
5．3．3 指数函数
5．3．4 对数函数
5．3．5 Logistic生长曲线
5．4 相关分析
5．4．1 相关系数
5．4．2 相关系数的显著性检验
5．4．3 相关系数的计算
5．4．4 相关系数与回归系数的关系
5．5 多元回归分析
5．5．1 多元线性回归
5．5．2 多项式回归
5．6 复相关分析
5．6．1 复相关概念及意义
5．6．2 复相关系数的显著性检验
习题
第6章 试验设计基础
6．1 试验设计概述
6．2 试验设计基本概念
6．2．1 试验指标
6．2．2 试验因素
6．2．3 因素水平
6．2．4 试验处理
6．2．5 全面试验
6．2．6 部分实施试验
6．3 试验误差
6．3．1 试验误差
6．3．2 试验误差的来源
6．3．3 试验误差的控制
6．4 试验设计的基本原则
6．4．1 重复原则
6．4．2 随机化原则
6．4．3 局部控制原则
习题
第7章 正交试验设计
7．1 正交表的构造与性质
7．1．1 正交试验设计的基本思想
7．1．2 正交表的构造
7．1．3 正交表的类型及特点
7．1．4 正交表的基本性质
7．2 正交试验设计的基本程序
7．2．1 正交试验方案设计
7．2．2 试验结果分析
7．3 正交试验设计结果的极差分析
7．3．1 单指标正交试验设计的极差分析
7．3．2 多指标正交试验设计的极差分析
7．3．3 有交互作用正交试验设计及其结果的极差分析
7．3．4 混合水平的正交试验设计及其结果的极差分析
7．4 正交试验设计结果的方差分析
7．4．1 正交试验结果方差分析基本步骤
7．4．2 二水平正交试验结果的方差分析
7．4．3 三水平正交试验结果的方差分析
7．4．4 考虑交互作用正交试验结果的方差分析
7．4．5 混合型正交试验的方差分析
7．5 正交重复试验设计的方差分析
7．6 正交试验设计的灵活应用
7．6．1 并列设计法
7．6．2 拟水平法
7．6．3 拟因素设计法
7．6．4 分割设计法
7．6．5 组合法
7．6．6 赋闲列法
习题
第8章 均匀试验设计
8．1 均匀试验设计的基本概念
8．2 均匀设计表
8．2．1 等水平均匀设计表
8．2．2 不等水平均匀设计表
8．3 均匀试验设计的基本方法
8．3．1 试验方案设计
8．3．2 试验结果分析
8．4 均匀试验设计的应用
8．4．1 试验方案设计
8．4．2 试验结果分析
习题
第9章 回归试验设计
9．1 一次回归正交设计
9．1．1 一次回归正交设计的原理
9．1．2 一次回归正交设计的步骤
9．1．3 一次回归正交设计及统计分析示例
9．2 二次回归组合设计
9．2．1 二次回归设计原理
9．2．2 二次回归正交组合设计
9．2．3 二次回归正交组合设计统计分析
9．2．4 二次回归连贯设计
9．3 回归旋转设计
9．3．1 二次旋转组合设计
9．3．2 二次旋转设计的统计分析
习题
第10章 Excel在统计分析中的应用
10．1 样本统计量计算
10．1．1 常用统计量
10．1．2 统计量计算
10．2 统计假设检验
10．2．1 成对数据资料的假设检验
10．2．2 双样本假设检验
10．3 方差分析
10．3．1 单因素方差分析
10．3．2 双因素方差分析
10．4 多元线性回归
习题
参考文献
附录
用户评价
说实话，拿到这本书的时候，我并没有抱有太大的期望，因为我之前接触过不少关于实验设计和统计分析的书籍，有些过于理论化，有些则过于简单，总是感觉无法真正解决我遇到的实际问题。然而，《试验优化设计与统计分析》这个书名，却让我眼前一亮。我一直认为，科学研究的进步，离不开对实验的优化和对结果的深度挖掘。很多时候，我们可能会觉得实验的结果“差不多”，但却忽略了更精细的优化空间，以及更深层次的统计洞察。我希望这本书能够提供一套系统性的框架，教会我如何从“能够获得结果”提升到“获得最优结果”。我特别期待它在“优化设计”方面能有所突破，例如如何设计出更具信息量的实验，如何在不增加过多成本的情况下，获取更全面的数据，以及如何运用一些先进的设计方法来解决复杂的问题。同时，我也对书中的“统计分析”部分充满了好奇。我希望它能够以一种清晰易懂的方式，讲解各种统计工具的原理和应用，让我能够更好地理解和解读实验数据，并且能够将统计分析的结果转化为有力的科学论证。这本书，对我来说，就像是一把开启科学研究新篇章的钥匙，我迫不及待地想用它来探索更多的可能性。
评分当我拿到这本书时，坦白说，我并没有预设太高的期望值，因为我之前接触过一些关于实验设计的书籍，但它们要么过于理论化，要么过于浅显，总感觉搔不到痒处。然而，《试验优化设计与统计分析》这个书名，却意外地引起了我的注意。我一直觉得，在我的研究工作中，实验设计的质量直接影响到我最终的研究成果的可靠性和价值。很多时候，我能够获得数据，但如何从中提取出最有用的信息，如何设计出能够最大化我们所能学到的知识的实验，这对我来说一直是一个挑战。我希望这本书能够提供一套系统性的方法，教会我如何“聪明地”做实验，而不是“费力地”做实验。我特别希望它能在“优化设计”方面给我带来启发，例如如何选择最关键的实验因子，如何设置实验条件，以及如何通过更少的实验次数来获得更全面的信息。同时，我也非常看重书中的“统计分析”部分。我希望它能清晰地解释各种统计方法，并且提供如何在实际应用中选择和应用这些方法的指导。我希望这本书能够让我摆脱那种“凭感觉”做实验的困境，而是能够用一种更加严谨、科学的方式来指导我的研究。这本书，在我看来，就像是一本指导手册，让我能够在复杂的实验世界中找到方向。
评分坦白说，拿到这本书的时候，我的心情是略带审慎的。我之前接触过一些关于实验设计和统计的书籍，但它们要么过于偏重理论，让我觉得难以落地，要么过于简单，无法满足我深入探索的需求。然而，《试验优化设计与统计分析》这个书名，却有一种直击人心的力量。我一直认为，科学研究的质量，很大程度上取决于实验设计的严谨性和统计分析的深度。在我的工作中（再次保持模糊性），我经常需要处理大量的实验数据，并且需要在这些数据的基础上做出重要的决策。我希望这本书能够为我提供一套系统的方法论，帮助我改进我的实验设计，使其更加高效、更有信息量。我尤其关注“优化设计”这一部分，希望能从中学习到如何用更少的实验次数，获得更全面的认知。同时，我也非常看重书中的“统计分析”部分。我希望它能够清晰地解释各种统计方法，并且能够指导我如何在实际应用中选择和运用这些方法，从而避免因为统计上的误区而导致研究结论的偏差。这本书，对我来说，就像是一本“秘籍”，我期待它能帮助我掌握提升研究能力的关键技巧。
评分当我翻开这本书时，说实话，我内心是充满了期待的。我一直觉得，科学研究中最令人着迷的部分，莫过于如何通过精巧的设计和严谨的分析，去揭示事物的本质。然而，在实际操作中，我常常会遇到一些瓶颈，比如如何设计一个既能回答核心问题，又能在资源允许的情况下完成的实验，以及如何从纷繁复杂的数据中，准确地提取出有价值的信息。这本书的名字，《试验优化设计与统计分析》，恰好点明了这两个关键领域。我特别希望它能教会我如何“优化”我的实验设计，让我的实验更具信息量，更有效率。我希望书中能提供一些具体的指导，例如如何选择最合适的实验因素，如何设置最优的实验水平，以及如何通过一些现代化的设计方法来提升实验的整体质量。同时，我也对书中的“统计分析”部分抱有很高的期望。我希望它能够以一种清晰易懂的方式，讲解各种统计方法，并且能够帮助我理解这些方法背后的逻辑。我希望我能够学会如何根据实验设计，选择最合适的统计工具，如何正确地解读统计结果，并且如何将这些结果有效地用于支持我的科学论断。这本书，对我来说，就像是科学研究中的一枚“指南针”，它将指引我走向更科学、更严谨的研究之路。
评分这本书，坦白说，我拿到的时候，还对它抱有一些模糊的期待。我一直对科学研究中的“如何做得更好”这件事挺感兴趣的，尤其是在实验设计这个环节。我总觉得，很多时候我们做的实验，虽然也出了结果，但总感觉效率不高，或者说，可能还有更优化的路径可以走。这本书的名字，《试验优化设计与统计分析》，听起来就直击要害，似乎能提供一套系统的方法论。我翻开目录，看到里面讲到了因子设计、响应面方法、DOE等等，这些术语我虽然有些耳闻，但具体怎么落地，如何真正运用到我的研究课题中，我一直感觉心里没底。我希望这本书能够像一位经验丰富的导师，循序渐进地讲解，从最基础的概念讲起，然后逐步深入到各种高级的设计技巧。我特别期待它能给出一些具体的案例分析，最好是跟我所处的研究领域（姑且不说我的具体领域是什么，但可以想象一下，可能是化工、生物医药、或者材料科学等需要大量实验的领域）相关的，这样我才能更直观地理解这些理论的实际应用价值。当然，我也明白，理论和实践之间总会有一定的距离，但我相信，如果书中的讲解足够清晰透彻，并且提供了有效的指导，我一定能从中受益匪浅，让我的实验设计更加科学、高效，最终得到更可靠的研究结论。这本书，就像一张藏宝图，我正期待它能指引我找到通往更优实验结果的宝藏。
评分拿到这本书的时候，我脑海中闪过的第一个念头是：“终于有这么一本书了！”我一直觉得，在很多科学研究领域，我们对实验的“优化”和对结果的“精细分析”做得还远远不够。很多时候，我们倾向于采用一些传统的方法，或者凭经验来设计实验，但往往忽略了更系统、更高效的可能性。这本书的名字，《试验优化设计与统计分析》，似乎正好弥补了这一点。我尤其关注“优化设计”这个概念，因为它直接关系到我们能否用最少的资源、最有效的方式来获取最多的信息。我希望这本书能够教会我如何系统地规划实验，如何识别影响实验结果的关键因素，以及如何设计出能够最大化我们对系统理解的实验。同时，我也对“统计分析”部分充满期待。我深知，没有扎实的统计分析，再精妙的实验设计也可能黯然失色。我希望这本书能够以一种易于理解的方式，讲解各种统计方法，并且能够指导我如何在实际研究中正确地运用这些方法，从而得出更加可靠和有说服力的结论。我希望这本书能够帮助我建立起一个更加科学、严谨的实验研究体系，让我在未来的工作中，能够更加自信地面对各种复杂的科研问题。这本书，对我来说，就像是一盏指路明灯，照亮我通往更科学研究之路。
评分说实话，我拿到这本书的时候，内心是充满了好奇的。我一直觉得，很多时候我们做的实验，可能只是在“摸石头过河”，缺乏系统性的指导。我有时候会觉得，如果当初在设计实验的时候，能够更周全地考虑一些因素，或许结果会更好，甚至可以避免一些不必要的弯路。这本书的名字，《试验优化设计与统计分析》，让我觉得它可能就是我一直在寻找的那种指导。我特别关注其中的“优化设计”部分。我希望它能教我如何跳出固有的思维模式，用一种更科学、更系统的方式来规划我的实验。我希望能学到一些能够帮助我减少实验次数，同时又能获得更全面、更可靠结果的方法。我希望书中能提供一些实用的技巧和案例，让我能够将书中的理论知识转化为实际操作。而且，我一直认为，实验设计和统计分析是密不可分的。没有扎实的统计分析，再好的实验设计也可能无法得出有意义的结论。我希望这本书在统计分析部分，能够深入浅出，让我能够理解各种统计方法的原理，并且知道如何在实际应用中正确地使用它们。我希望这本书能够帮助我建立起一个清晰的实验设计和统计分析的思维框架，让我在未来的研究中，能够更加从容和自信。这本书，对我来说，就像是一条通往科学真理的捷径，我迫不及待地想要踏上这条道路。
评分我收到这本书的时候，说实话，心里是抱着一种“试试看”的心态。我一直认为，科学研究的核心在于如何获取可靠的证据，而实验设计和统计分析无疑是获取这些证据的两个关键环节。我所从事的研究领域（同样，保持模糊性，但暗示其与实验相关）经常需要我在有限的时间和资源下，设计出能够回答核心科学问题的实验。然而，我常常感到，我的实验设计并非最优，甚至有时候会因为设计上的不足，而导致最终的结论不够令人信服。这本书的名字，《试验优化设计与统计分析》，直接击中了我的痛点。我非常期待它能够在我“优化设计”方面提供实质性的帮助。我希望它能教授我一些能够系统性地改进实验设计的方法，例如如何识别关键因素，如何进行有效的因子筛选，以及如何运用一些现代化的实验设计技术来提高效率和降低成本。同时，我也对其中的“统计分析”部分寄予厚望。我希望这本书能够帮助我理解统计分析的精髓，而不是仅仅停留在公式的堆砌。我希望我能够学会如何根据实验设计选择合适的统计方法，如何正确地解读统计结果，并且如何将统计结果有效地转化为有说服力的科学论证。这本书，对我来说，更像是一张通往更高科研境界的地图，我希望能在这张地图的指引下，找到属于我的科学高峰。
评分拿到这本书的时候，说实话，我内心是有些忐忑的。我一直认为，统计分析是科学研究的基石，而实验设计则是构建这座大厦的蓝图。我的工作（同样，避免具体描述工作内容，但暗示其与科研相关）经常需要我面对海量的数据，并且需要从这些数据中提炼出有意义的信息。过去，我常常感到力不从心，感觉自己像是大海捞针，虽然偶尔也能找到一两根针，但效率低下，而且总怀疑自己错过了更多更好的信息。这本书的书名，《试验优化设计与统计分析》，听起来就像是为我量身定做的。我特别关注的是“优化设计”这几个字，因为我总是觉得，现有的实验方法还有很大的改进空间，我们不应该满足于“能出结果”，而是应该追求“出最好的结果”。我希望这本书能教会我如何系统地规划实验，如何在有限的资源下，以最少的实验次数，获得最丰富、最可靠的信息。同时，我对统计分析部分也抱有极高的期望。我希望它能讲解清晰，不会让我望而却步。很多时候，统计学的书籍总是充斥着复杂的公式和抽象的概念，这让我觉得难以消化。我更倾向于能够理解统计方法背后的逻辑，并且知道在什么情况下应该使用哪种统计工具。我希望这本书能够在这方面提供帮助，让我能够更加自信地处理和解读实验数据，从而做出更明智的决策。这本书，对我来说，更像是一把解锁数据奥秘的金钥匙，我迫不及待地想要尝试使用它。
评分拿到这本书的时候，我内心是充满好奇和期待的。我一直认为，科学研究的进步，离不开对实验的精妙设计和对数据的深度解读。然而，我常常觉得，自己在实验设计方面还有很大的提升空间，有时候会觉得“做得还不错”，但总觉得还有更优化的可能。这本书的名字，《试验优化设计与统计分析》，似乎正好触及了我内心最关心的领域。我特别希望它能在“优化设计”方面给我带来启发，例如如何系统地规划实验，如何识别并控制关键的实验变量，以及如何通过更科学的设计方法来提高实验的效率和可靠性。同时，我也对其中的“统计分析”部分抱有很高的期望。我希望这本书能够以一种清晰易懂的方式，讲解各种统计工具的原理和应用，让我能够更加自信地处理和解读实验数据。我希望我能够通过这本书，建立起一套更加系统、更加科学的实验研究方法论，让我的研究工作能够迈上一个新的台阶。这本书，对我来说，就像是开启科学研究智慧之门的一把钥匙，我迫不及待地想要去探索它所蕴含的知识。
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