Introduction to the Design and Analysis of Experiments pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Canavos, George C./ Koutrouvelis, Ioannis A.

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2008-2

价格:$ 132.58

装帧:

isbn号码:9780136158639

丛书系列:

图书标签:

• 实验设计
• 统计分析
• DOE
• 实验规划
• 数据分析
• 统计学
• 科学研究
• 质量控制
• R语言
• Python

好的，这是一份关于《实验设计与分析导论》这本书的详细简介，旨在描述其核心内容，同时避免提及该书的实际名称，并以专业的学术风格撰写。 --- 实验设计与分析：理论基础、方法论与实践应用 书籍简介 本书是一部全面深入探讨实验设计（Design of Experiments, DOE）理论、方法论及其在各学科领域中实际应用的权威性专著。它旨在为读者提供一个坚实的统计学基础，使他们不仅能够理解如何构建有效的实验方案，更能熟练掌握从数据采集到最终分析的全过程。本书尤其强调实验设计的核心目标——如何以最经济、最科学的方式获取关于因果关系和系统变异性的可靠信息。 第一部分：实验设计的基本原则与统计学基石 本书的开篇部分系统地介绍了实验设计的核心哲学和必要的统计学前置知识。这部分内容是理解后续复杂设计的基石。 1. 实验的本质与目的： 我们首先探讨了科学研究中实验扮演的关键角色，区分了观察性研究与实验研究的根本差异。核心概念包括：处理（Treatments）、实验单位（Experimental Units）、响应变量（Response Variables） 的精确界定。强调了实验设计的根本目的在于控制变异性和量化不确定性，从而得出具有统计显著性的结论。 2. 变异性的分解： 本部分深入讲解了统计学中变异性的来源。自然界和实验系统中的总变异（Total Variation）被分解为可解释的变异（Treatment Variation） 和随机误差（Random Error）。对误差的理解是评估实验有效性的关键。 3. 统计推断的基础： 详细回顾了假设检验（Hypothesis Testing）的原理，包括零假设与备择假设的设定、I型和II型错误（Type I and Type II Errors）的权衡，以及功效（Power）的概念。同时，对置信区间（Confidence Intervals）的解释也被纳入，强调区间估计在量化效应大小方面的价值。 4. 随机化、局部控制与重复： 这是现代实验设计的“三大支柱”。本书对这三个原则进行了深入的阐述和严格的论证： 随机化（Randomization）： 如何通过随机分配实验单位到不同的处理组，来消除未知的混杂因素（Confounding Factors）对结果的系统性偏差。 局部控制（Local Control）： 引入了区组（Blocking） 的概念，解释如何通过将相似的实验单位分组，从而在分析中分离出并移除这部分可预期的变异，以提高实验的灵敏度。 重复（Replication）： 解释了重复的必要性，不仅是为了估计误差，也是为了增加统计功效。 第二部分：经典实验设计结构 本部分专注于介绍最常用和最具代表性的实验设计模型，并详细分析了其统计模型和数据分析方法。 1. 完全随机设计（Completely Randomized Design, CRD）： 适用于实验单位同质性较高的情况。详细推导了其线性模型、平方和的分解，以及使用单因素方差分析（One-Way ANOVA）进行检验的步骤。 2. 随机化区组设计（Randomized Complete Block Design, RCBD）： 针对存在明显异质性的情况，系统讲解了区组变量的选择、设计矩阵的构建，以及如何使用双因素方差分析模型来分离区组效应和处理效应。重点阐述了区组效应的移除如何提高检验的精度。 3. 格方设计（Latin Square Design, LSD）： 介绍了当存在两个相互正交的外部影响因素时（例如，行与列），如何利用这种设计结构来控制两维的变异。书中详细讨论了LSD的适用条件（处理数必须等于行数和列数）以及其限制。 4. 交叉设计（Crossover Designs）： 尤其针对生物学和医学领域，分析了在个体内部进行重复测量的情况。详细探讨了顺序效应（Period Effects）和残留效应（Carryover Effects）的处理方法，重点介绍了双周期交叉设计（如AB/BA）的分析技术。 第三部分：因子设计与效应分析 本部分是本书的重点，专注于多因素实验设计，探讨如何同时考察多个因子及其交互作用。 1. 多因素实验的必要性： 阐述了为何需要设计多因素实验，以揭示因子间的交互作用（Interaction Effects），即一个因子的效应是否依赖于另一个因子的水平。 2. 全因子设计（Factorial Designs）： 详细介绍了$2^k$（因子水平为2的$k$因子）和$n^k$设计。着重讲解了因子效应的计算方法，特别是如何通过对比和差异来估计主效应和高阶交互作用。 3. 效应的估计与检验： 深入讲解了多因素方差分析（Multi-Factor ANOVA）的统计模型，包括因子效应的参数估计、效应的显著性检验，以及交互项的解释。 4. 部分因子设计（Fractional Factorial Designs）： 针对因子数量多、实验资源有限的情况，系统介绍了如何利用分辨率（Resolution）的概念来构建部分因子设计，以经济地筛选出最重要的效应，并讨论了混淆（Aliasing）的风险和管理。 第四部分：混合模型与非正交设计 本书的后半部分拓展到更复杂的、更接近真实世界复杂性的实验结构。 1. 不完全区组设计（Incomplete Block Designs）： 讨论了在资源极其有限或存在许多处理，以至于无法在一个区组内容纳所有处理时，如何设计不完全区组。重点介绍了平衡不完全区组设计（Balanced Incomplete Block Designs, BIBD）的构造原则和分析方法，强调其在处理间效应平衡方面的优势。 2. 响应曲面法（Response Surface Methodology, RSM）： 将实验设计与优化目标相结合。讲解了如何利用中心复合设计（Central Composite Designs）和全因子设计来拟合二次多项式模型，目的是找到最优的工艺参数组合，以最大化或最小化响应变量。 3. 随机效应与混合效应模型： 在处理随机区组、随机处理或其他随机因素时，本书引入了混合效应模型（Mixed Effects Models）的概念。解释了何时应将因子视为固定效应（Fixed Effects），何时视为随机效应（Random Effects），并介绍了方差分量估计的基本方法。 第五部分：实验诊断、稳健性与实践考量 成功的实验设计不仅在于选择了正确的模型，更在于对实验过程的有效管理和对结果的审慎解读。 1. 模型诊断与残差分析： 强调了ANOVA模型假设（正态性、方差齐性、独立性）的检验。详细教授了残差图的绘制与解读，如何识别异常值（Outliers）和异方差性（Heteroscedasticity），以及针对性地采取数据转换（如对数转换）或使用非参数方法。 2. 实验的稳健性与效率： 探讨了实验设计的效率（Efficiency Factor）指标，以及如何通过提高统计功效来确保实验结果的可靠性。 3. 结论的解读与报告： 指导读者如何基于统计检验结果，撰写清晰、无歧义的实验报告，并解释效应大小与统计显著性之间的关系，确保结论的科学严谨性和实践指导意义。 总结 本书通过丰富的实例和严谨的数学推导，旨在培养读者将统计思维融入科学探究的能力。它不仅仅是一本方法的汇编，更是一本关于如何系统性地提问、精确地测量和可靠地回答科学问题的操作指南。掌握本书内容，将使用户有能力设计出高效率、低成本、结果可信的实验方案，无论其研究领域是工程、农业、生物科学还是社会科学。

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