具体描述
This set contains "Statistics for Experimenters: Design, Innovation, and Discovery, Second Edition" by George E.P. Box, J. Stuart Hunter, and William G. Hunter (978-0-471-71813-0) and JMP(r) Version 6 Software Student Edition.
《实验设计与数据分析：方法、应用与策略》 概述 在科学研究和工程实践的广阔领域中，数据是衡量进步的基石，而有效的设计与分析是挖掘数据价值的关键。无论您是致力于新药的开发，新型材料的探索，还是生产工艺的优化，抑或是市场趋势的预测，都离不开严谨的实验设计和深入的数据分析。本书《实验设计与数据分析：方法、应用与策略》旨在为广大研究人员、工程师、数据科学家以及对量化决策感兴趣的各界人士提供一套系统、全面且实用的指导。本书不局限于某一特定学科，而是放眼于跨学科的通用性，强调原理的深刻理解与方法的灵活运用，帮助读者掌握如何从零开始构建一个有效的实验，如何捕捉最有意义的信息，以及如何将这些信息转化为可靠的结论和可行的建议。 本书的独特价值 市面上关于统计和实验的著作不胜枚举，但《实验设计与数据分析：方法、应用与策略》力求在深度、广度和实用性上实现突破。本书不仅涵盖了统计学和实验设计的核心理论，更着重于将这些理论与实际问题紧密结合。我们深知，理论的价值在于其应用，而成功的应用则依赖于对方法的深刻洞察。因此，本书的编写遵循以下几条核心原则： 原理与实践并重： 我们不会仅仅罗列公式和算法，而是深入阐释每个统计概念和实验设计原则背后的逻辑和直觉。同时，我们将通过大量贴近现实世界的案例，展示这些原理如何在实际问题中得到应用，以及如何解决实际操作中可能遇到的挑战。 方法论的系统性： 本书将实验设计的整个生命周期进行梳理，从问题的提出、目标的设定、变量的识别、因素的选择，到实验方案的设计、数据的收集、质量的控制，再到最终的数据分析、结果的解读和结论的得出，形成一套完整的思维框架和操作流程。 思维方式的引导： 统计学和实验设计不仅仅是工具，更是一种科学的思维方式。本书致力于培养读者逻辑严谨、数据驱动的决策能力，帮助他们学会如何提出正确的问题，如何设计能够回答这些问题的实验，以及如何避免常见的认知偏差和数据误导。 技术的普适性： 尽管本书强调理论和方法，但我们也认识到现代数据分析离不开技术工具的支持。在介绍具体方法时，我们会提及在实际操作中常用的软件和工具，但重点会放在如何理解和运用这些工具，而不是对某一特定软件进行深入的教程。读者可以根据自己的偏好和工作环境选择合适的工具。 前沿与经典融合： 本书将经典的实验设计方法，如析因设计、响应面法等，与当前数据科学领域新兴的分析技术相结合，为读者提供一个既有深厚根基又不失时代前沿的知识体系。 内容体系概览 本书的内容体系设计力求循序渐进，由浅入深，覆盖从基础概念到高级应用的各个层面： 第一部分：科学探究的基石——实验的思维与设计原则 本部分将带领读者走进实验研究的世界，建立对科学探究方法的根本性理解。我们将从“为什么要做实验”这一最基本的问题出发，探讨实验在知识获取、问题解决和决策制定中的核心作用。 绪论：实验的本质与价值 科学探究的驱动力：好奇心、挑战与进步 数据的重要性：量化世界的语言 实验在科学方法论中的地位 本书的目标与读者群体 实验设计的核心理念 因果关系 versus 相关关系：区分与辨析 随机化：消除偏倚的强大武器 重复：提高估计精度与可靠性 区组化/分块：控制混杂因素的影响 对比与对照：衡量效应的基准 实验问题的定义与目标设定 从模糊的需求到清晰的科学问题 SMART原则在实验目标设定中的应用 明确的测量指标与可操作的定义 研究假设的形成与检验 第二部分：构建有效的实验——设计方法与策略 本部分将深入探讨各种主流的实验设计方法，从最基础的完全随机设计，到更复杂的析因设计、区组设计，以及用于优化的响应面法等。我们将详细讲解每种设计的结构、适用场景、优缺点，并提供构建这些设计的具体步骤和注意事项。 基础设计：完全随机设计 (CRD) 原理、结构与适用范围 何时选择CRD 样本量确定初步探讨 控制变异：随机区组设计 (RBD) 与拉丁方设计 (LSD) 区组化如何减少实验误差 RBD的设计与分析 LSD在需要同时控制两类干扰因素时的应用 效率与信息：析因设计 (Factorial Designs) 识别主效应与交互效应 全析因设计：全面考察各因素及其组合 部分析因设计：在资源有限情况下的高效选择 2k析因设计：一个经典且强大的工具 多水平析因设计 优化与改进：响应面法 (RSM) 曲面拟合与模型构建 中心复合设计 (CCD) 与Box-Behnken设计 (BBD) 识别最优条件与区域 RSM在过程优化中的应用 其他重要设计类型 嵌套设计 裂区设计 交叉设计（Crossover Designs） 随机区组重复测量设计 (RBD with repeated measures) 第三部分：数据收集与质量控制 精心的实验设计是成功的一半，而高质量的数据收集则是另一半的关键。本部分将关注实验数据的实际获取过程，强调如何确保数据的准确性、完整性和一致性。 数据收集的策略与工具 选择合适的测量仪器与技术 标准化操作流程 (SOP) 的重要性 数据记录方式与格式 电子数据采集系统 (EDC) 的应用 质量控制的实践 预实验 (Pilot study) 的作用 仪器校准与维护 操作者培训与监督 异常值检测与处理的初步考虑 数据录入的验证与双重检查 第四部分：从数据到洞察——统计分析方法 一旦数据收集完毕，就需要强大的统计分析工具来揭示隐藏在数据背后的规律。本部分将介绍一系列核心的统计分析方法，并说明它们如何应用于不同类型的实验数据。 描述性统计：数据的初步画像 集中趋势的度量：均值、中位数、众数 离散程度的度量：方差、标准差、极差、四分位距 数据分布的可视化：直方图、箱线图、散点图 推断性统计：从样本到总体的推广 假设检验的基本框架：P值、显著性水平、第一类错误与第二类错误 参数估计：点估计与区间估计 方差分析 (ANOVA) ANOVA的原理与假设 单因素方差分析 双因素方差分析 (带交互作用与不带交互作用) 多因素方差分析 多重比较：Tukey, Bonferroni, Scheffé等 回归分析 简单线性回归 多元线性回归 模型拟合与诊断：R平方、残差分析 变量选择策略 非线性回归初步介绍 分类数据分析 卡方检验 (Chi-squared test) Fisher精确检验 逻辑回归 (Logistic Regression) 非参数统计方法 何时需要非参数方法 Mann-Whitney U检验 Kruskal-Wallis检验 Spearman秩相关 第五部分：深入洞察与决策——高级主题与应用 本部分将进一步探讨一些更高级的统计概念和分析技术，以及如何将本书介绍的知识应用于更复杂的实际问题。 模型诊断与选择 残差分析的深入探讨 多重共线性问题 信息准则：AIC, BIC 贝叶斯统计初步 贝叶斯 vs. 频率学派 先验分布、似然函数与后验分布 实验的长期规划与管理 多阶段实验设计 实验数据的归档与管理 案例研究：跨学科应用 工业制造过程优化 生物医药研发中的实验设计 农业科学中的田间试验 市场营销与用户行为分析 社会科学研究中的定量分析 结论与未来展望 总结核心学习要点 持续学习与实践的建议 数据科学领域的发展趋势 谁适合阅读本书？ 本书的读者群体非常广泛，包括但不限于： 科研人员： 无论是在生命科学、物理科学、化学、工程技术、医学、心理学还是社会科学领域，研究人员都需要通过实验来验证理论、发现新现象。本书将为他们提供构建严谨实验、分析数据并得出可靠结论的框架。 工程师： 在产品开发、工艺改进、质量控制等环节，工程师常常需要进行大量的实验来优化性能、降低成本、提高效率。本书将帮助他们系统地设计实验，从而更有效地解决工程问题。 数据科学家与分析师： 对于致力于从数据中挖掘价值的专业人士，理解实验设计的原理能够帮助他们更科学地进行A/B测试、用户调研，并更准确地评估模型和算法的效果。 学生： 统计学和实验设计是许多学科的核心课程，本书可以作为大学本科生、研究生学习的相关教材或参考书。 有志于量化决策的专业人士： 任何希望通过数据来指导决策，而非凭直觉行事的人，都将从本书中学到宝贵的知识和技能。 学习本书的预期收获 通过系统学习本书，您将能够： 建立科学严谨的实验思维： 掌握如何提出正确的问题，设计能够回答这些问题的实验。 熟练运用多种实验设计方法： 能够根据具体的研究目标和条件，选择最合适的实验设计方案。 掌握核心的统计分析技术： 能够使用统计学工具对实验数据进行有效的分析，并解读分析结果。 提高数据解读和问题解决能力： 能够从数据中提炼出有价值的见解，并将其转化为实际的行动建议。 避免常见的实验设计和数据分析误区： 提高研究的可靠性和结论的有效性。 提升在各领域的决策能力： 能够基于证据而非猜测，做出更明智的判断。 结语 《实验设计与数据分析：方法、应用与策略》不仅仅是一本技术手册，更是一本启发思维的指南。我们相信，通过掌握本书所传授的知识和方法，您将能够更有信心地应对研究中的挑战，更有智慧地驱动创新，最终在您的领域取得更大的成就。我们期待本书能成为您在追求知识、解决问题旅途中的忠实伙伴。
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