Design and Analysis of Experiments, Minitab Manual pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Montgomery, Douglas C.

出品人:

页数:128

译者:

出版时间:2010-4

价格:376.00元

装帧:

isbn号码:9780470169902

丛书系列:

图书标签:

• 实验设计
• 统计分析
• Minitab
• 数据分析
• 统计学
• 实验规划
• 质量控制
• 回归分析
• 方差分析
• 统计软件

实验设计与分析：理论与实践的深度探索 图书名称： 实验设计与分析：理论与实践的深度探索 图书简介： 本书旨在为读者提供一套全面、深入且极具实践指导意义的实验设计与分析知识体系。它不仅涵盖了实验设计（DoE）的经典理论基础，更聚焦于如何将这些理论有效地应用于解决现实世界中的复杂工程、科学和管理问题。本书的编写目标是培养读者系统化的实验思维，使他们能够独立规划、执行、分析和解释复杂的实验研究，从而优化流程、提高产品质量并加速创新。 第一部分：实验设计的基石与思维框架 本书的开篇部分奠定了坚实的理论基础，引导读者理解实验设计作为一种科学方法论的核心价值。 第一章：实验设计的本质与重要性 本章首先探讨了科学研究与工程实践中“控制”与“变异”的关键角色。我们将深入剖析什么是有效的实验，区分观察性研究与实验性研究的根本差异。重点阐述了实验设计如何帮助我们识别因果关系，而非仅仅是相关性。我们将引入“效率”、“有效性”和“经济性”作为衡量实验设计质量的关键指标。 第二章：变异性的理解与管理 变异性是所有实验的固有挑战。本章详细讲解了随机误差、系统误差以及混淆变量（Confounders）的来源和性质。读者将学习如何通过适当的实验布局（如随机化、均衡化和重复）来量化和最小化（或至少是隔离）不可避免的变异性。我们将引入变异性在统计模型中的角色，为后续的方差分析（ANOVA）打下基础。 第三章：统计学基础回顾与实验推理 为确保读者能够有效运用后续的统计工具，本章对必需的统计学概念进行精确回顾。内容包括概率分布（正态分布、卡方分布、F分布）、参数估计（点估计与区间估计）、假设检验的基本逻辑（零假设与备择假设、I类和II类错误）。特别强调了统计功效（Power）的概念，以及在实验规划阶段如何确定所需的样本量，以确保实验结果具有足够的统计敏感性来检测预期的效应。 第二部分：经典实验布局的精细化构建 本部分是本书的核心，系统地介绍了最常用、最强大的一系列实验设计方案。 第四章：完全随机化设计（CRD）与随机区组设计（RBD） CRD作为最基础的设计，其适用范围和局限性将被清晰界定。随后，我们深入探讨随机区组设计。本章将详细解析区组（Blocks）的作用机制——如何有效地隔离一个或多个已知的、非实验因素的变异源。我们将提供详尽的ANOVA模型设定、平方和分解以及事后多重比较（Post-hoc Tests）方法的选择指南，例如Tukey HSD和Fisher’s LSD。 第五章：因子设计：全因子与分数因子设计 因子设计是理解多因素交互作用的关键。本章首先聚焦于$2^k$因子设计，展示如何用最少的试验次数考察多个因素及其所有阶的交互作用。随后，我们将进入更具挑战性的分数因子设计。我们将详细解释折叠（Aliasing）的概念，如何通过选择适当的分辨率（Resolution III, IV, V）来平衡估计主效应、低阶交互作用与高阶交互作用之间的冲突。如何选择合适的分数因子设计（如$2^{k-p}$），并进行混淆效应的识别与分析，将是本章的重点。 第六章：响应曲面法（RSM） 当实验目标转向系统优化，而非仅仅是因素筛选时，RSM成为不可或缺的工具。本章区分了中心复合设计（CCD）和Box-Behnken设计（BBD）的优缺点及其适用场景。我们将详细讲解二阶模型的建立、回归分析的执行，以及如何利用梯度法（Steepest Ascent/Descent）和Saddle Point分析，最终通过轮廓图（Contour Plots）和三维响应曲面图，找到流程的最佳操作点。 第三部分：高级实验设计与特殊应用 本部分面向需要处理更复杂、更受限制实验环境的读者。 第七章：不完全区组设计（Incomplete Block Designs） 在处理具有大量处理因素或受限于试验资源时，完全区组设计可能过于严格。本章引入了不完全区组设计，特别是平衡不完全区组设计（BIBD）。我们将解释如何构建BIBD，如何计算平衡性度量，并展示如何使用调整后的均数（Adjusted Means）进行效应估计和方差分析。 第八章：嵌套设计与交叉设计 对于具有层级结构的实验（例如，工厂-生产线-操作员），嵌套设计是必要的。本章将解析嵌套模型的ANOVA结构，特别是如何区分嵌套效应与混合效应。此外，我们将探讨交叉设计（Crossover Designs），它们在生物制药和临床试验中用于同一受试者接受不同处理的场景，强调周期效应和残留效应的处理方法。 第九章：稳健设计（Taguchi Methods）与参数/公差设计 面对实际生产中难以控制的“噪音因子”（Noise Factors），稳健设计提供了解决方案。本章详细介绍田口（Taguchi）的参数设计（Parameter Design）和公差设计（Tolerance Design）。重点在于信噪比（Signal-to-Noise Ratio, S/N）的计算、目标函数（Objective Function）的设定，以及如何利用正交表（Orthogonal Arrays）在有限的试验次数内优化系统的稳健性，使其对环境波动不敏感。 第四部分：数据分析、诊断与模型验证 一个好的设计需要稳健的分析来支撑。本部分关注数据质量和模型可靠性。 第十章：模型诊断与残差分析 实验数据分析并非一劳永逸的公式套用。本章强调了模型假设的检验，包括正态性、独立性、方差齐性（Homogeneity of Variances）。我们将系统介绍图形化诊断工具（如正态概率图、残差散点图、杠杆值图）以及正式的检验方法（如Levene检验、Bartlett检验）。针对违反假设的情况，我们将提供数据转换（如Box-Cox转换）和非参数方法的指导。 第十一章：混合效应模型与贝叶斯视角（简介） 对于具有重复测量或复杂层级结构的数据，传统的ANOVA模型往往力不从心。本章将简要介绍线性混合效应模型（LMM）的基本概念，说明如何区分固定效应和随机效应。此外，我们将提供对贝叶斯实验设计的概念性介绍，对比其与频率学派方法的异同，为读者拓展更前沿的分析视野。 第十二章：实验的验证与持续改进 实验设计的最终目标是实施改进。本章讨论了如何利用实验结果指导工程决策，以及如何建立一个持续改进的循环（PDCA循环）。重点在于区分“确认试验”（Confirmation Runs）的重要性，确保优化后的设置在实际环境中稳定可靠。 本书结构严谨，逻辑清晰，理论讲解深入浅出，并辅以大量的、贴近实际工业案例的分析指导，旨在使读者不仅掌握“如何计算”，更能理解“为何如此设计”，从而成为一名高效的实验科学家或工程师。

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