Practical Guide to Designed Experiments pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Marcel Dekker Inc

作者:Funkenbusch, Paul

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2004-11

价格:$ 131.02

装帧:HRD

isbn号码:9780824753887

丛书系列:

图书标签:

实验设计
统计学
质量控制
数据分析
工业工程
六西格玛
DOE
实验规划
可靠性工程
优化方法

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具体描述

Many engineers and scientists have receive little or no training in designed experiments, and many courses that are available tend to be either abstract and divorced from practical considerations or strictly practical-lacking the rigor and depth necessary for true, long-term understanding. "Practical Guide to Designed Experiments: A Unified Modular Approach" bridges that gap, presenting the essential material in a manner that permits rapid application to practical problems but also provides the structure and understanding necessary for long-term growth. It covers two-level and three-level full and fractional factorial design and also includes the L12 and L18 designs popularized by Taguchi.The author describes the role and selection of the system response for measurement and optimization and discusses both conventional and Taguchi approaches, noting their similarities and differences. Clearly written and well organized, this text shows how the components of experimental design fit and work together. Offering an abundance of examples, case studies, and practice problems, it is highly suited to anyone with a basic science or engineering background but little or no previous exposure to matrix experiments or other elements of planned experimentation.

现代工程与科学的基石：数据驱动决策的实践蓝图图书名称：现代数据驱动决策的系统化方法 ISBN 待定目标读者：工程师、科学家、质量管理专业人士、数据分析师、以及所有需要通过严谨实验设计来解决复杂工程和科学问题的专业人士。 --- 内容简介：在当今高度竞争和快速迭代的技术环境中，仅仅依靠直觉或试错法已不足以支撑创新的持续发展和产品质量的稳步提升。本《现代数据驱动决策的系统化方法》旨在提供一套全面、深入且高度实用的理论框架与操作指南，帮助读者掌握如何从零开始构建、执行、分析和优化那些能够产生最高效、最可靠洞察力的实验与数据收集过程。本书的核心理念是：数据的质量和实验的结构直接决定了决策的有效性。我们不再满足于事后分析已有的数据，而是专注于“如何主动设计”能回答特定业务或科学问题的最优实验结构。本书结构严谨，内容涵盖从基础的统计学原理到尖端的高级实验设计技术，并辅以大量的工业和科研案例，确保理论与实践的完美结合。 --- 第一部分：实验设计的哲学与基础（The Foundations）本部分为读者打下坚实的理论基础，理解“为什么”设计实验比“如何”分析数据更为关键。第一章：从混沌到洞察——数据驱动思维的转变区分观察性研究与实验研究的本质差异。引入“可控性”与“随机性”在科学发现中的核心作用。阐述“最小化偏差，最大化信息获取”的设计目标。第二章：统计学基石的稳固重塑深入探讨变异性的来源与分解：系统误差与随机误差的辨析。假设检验的完整流程回顾：零假设、备择假设、P值的真正含义，以及I类和II类错误的风险管理。幂次分析（Power Analysis）的实战应用：如何提前确定所需的样本量，避免“无效”或“过度”实验。第三章：处理复杂系统的核心工具——因子与水平定义因子（Factors）和水平（Levels）：构建实验单元的基石。探索因子选择的标准：从筛选关键输入到精细调优。深入分析连续变量与分类变量在设计中的不同处理方式。 --- 第二部分：经典实验设计的实践部署（The Core Methodologies）本部分详细介绍了工业界和学术界最常用、最有效的实验设计技术，重点在于如何最大化信息收益并最小化实验成本。第四章：完全随机化设计（CRD）与随机区组设计（RBD） CRD：何时适用以及其局限性分析。 RBD：如何通过有效分组（Blocking）来消除或隔离已知来源的干扰变异，实现更精细的比较。案例分析：农业试验与小型工艺优化。第五章：因子设计（Factorial Designs）的威力 $2^k$ 因子设计：全因子设计的效率和优势，特别是对主效应和二阶交互作用的识别。部分因子设计（Fractional Factorial Designs）：在资源受限情况下，如何巧妙地利用混淆（Aliasing）原理进行高效筛选。交互作用的深度解读：识别和量化因子间的非线性影响。第六章：稳健性与响应曲面法（Response Surface Methodology - RSM）响应曲面法简介：从因子筛选到精确定量优化过程的平滑过渡。一阶模型与二阶模型：如何选择合适的拟合模型来逼近真实响应面。 Box-Behnken 设计与中心复合设计（CCD）：在曲面探索中的策略性应用。 --- 第三部分：超越线性的高级设计与现代挑战（Advanced Topics）本部分聚焦于处理更复杂的系统、非线性关系以及现代工业面临的特殊约束条件。第七章：处理不平衡与分层数据的设计不平衡数据处理：在现实中，何时以及如何处理不完整的实验数据。嵌套设计（Nested Designs）：针对具有层次结构的数据（如工厂、生产线、批次）的分析方法。重复测量设计（Repeated Measures）：适用于追踪随时间变化的响应变量，处理时间序列数据的相关性问题。第八章：田口方法与稳健设计（Taguchi Methods and Robust Design）信号因子与噪声因子分离：区分可控因素和不可控干扰因素。田口参数设计：如何在存在噪声的情况下，设计出对环境变化不敏感的产品或工艺。信噪比（SNR）的计算与应用：从平均性能到变异性控制的转变。第九章：混合模型与非参数方法的融合当传统ANOVA假设被打破时：混合效应模型在复杂实验中的必要性。非参数检验的应用场景：在样本量小或分布未知时的替代方案。第十章：实验过程的优化与自动化贝叶斯实验设计（Bayesian DOE）：如何将先验知识融入到实验设计中，实现更快速的收敛。动态实验设计（Sequential Experimentation）：在数据产生的同时实时调整后续实验点的策略。软件工具箱的实战指南：针对主流统计软件（如R, Python库, 或专业DOE软件）进行设计生成、分析报告的详细操作流程演示。 --- 本书的独特价值：本书不仅仅是理论的堆砌，更是一份操作手册。它强调从业务问题出发，逆向推导出最优的实验方案。通过详尽的步骤指导和批判性的案例分析，读者将学会识别设计中的潜在陷阱，选择最经济高效的路径来获取高置信度的决策依据。掌握本书内容，意味着您将能够自信地将您的产品开发、流程改进和科学研究建立在坚不可摧的实验证据之上。