Outlines & Highlights for Design and Analysis of Experiments by Douglas C. Montgomery, ISBN pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:AIPI

作者:Cram101 Textbook Reviews

出品人:

页数:58

译者:

出版时间:2010-01-08

价格:USD 26.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781616549251

丛书系列:

图书标签:

实验设计
统计学
蒙哥马利
数据分析
工程统计
质量控制
实验规划
回归分析
方差分析
工业实验

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具体描述

《实验设计与分析：精炼要点与洞察》简介本书旨在为 Douglas C. Montgomery 经典著作《Design and Analysis of Experiments》提供一套精炼的辅助学习材料，专注于提炼核心概念、关键方法论以及实际应用中的重要洞察。本书并非对原著内容的直接复述或简化，而是通过结构化的梳理，帮助读者更深入地理解实验设计与分析领域的基石原理。本书特点：聚焦核心概念：本书将原著中抽象的理论概念转化为易于理解的要点，例如随机化、重复、区组化等基本原则的意义与作用，以及不同实验模型（如单因素、多因素、析因设计、响应面法等）的设计逻辑与适用场景。每一章节都力求抓住该主题最本质的数学模型和统计推断依据。精选关键方法论：针对实验数据分析的核心技术，如方差分析 (ANOVA)、回归分析、多重比较检验、模型诊断等，本书会详细阐述其基本思想、计算步骤（在概念层面而非冗余的数学推导），以及在实际问题中如何选择和应用最恰当的分析工具。重点在于理解方法的“为什么”和“如何用”。突出实践应用与案例：实验设计的最终目的是解决实际问题。本书会提取原著中或通过作者自身理解，提炼出一些具有代表性的应用案例，展示如何将理论知识转化为解决工程、科学、管理等领域实际挑战的具体步骤。这些案例将侧重于突出设计选择、数据收集、结果解释以及如何从实验中获得可操作的结论。强调统计思维与决策：除了技术层面的讲解，本书同样重视培养读者的统计思维能力。如何科学地提出假设，如何设计能够有效检验这些假设的实验，如何在获得分析结果后做出合理的统计决策，这些都将是本书探讨的重点。理解统计显著性背后的真正含义，以及如何避免常见的误读与误用。结构化学习路径：本书的组织结构将紧密围绕实验设计与分析的逻辑流程展开，从初步的概念介绍，到各类实验设计的构建，再到数据分析与结果解读。这种结构化的呈现方式有助于读者建立起一个清晰的学习框架，逐步掌握从问题定义到最终结论的全过程。助益深入理解：通过对原著关键内容的精炼和重构，本书旨在帮助读者克服阅读复杂技术文献时可能遇到的障碍，巩固对关键知识点的记忆，并激发进一步探索原著更深入内容的兴趣。它提供了一个“触手可及”的知识框架，为读者构建牢固的学科基础。内容提要（概览）：本书将首先回顾实验研究的基本原理和统计学基础，接着深入探讨各种经典的实验设计类型，包括但不限于：单因素实验设计：如完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计等，重点分析它们的特点、适用条件以及方差分析的核心思想。多因素实验设计：深入讲解析因设计（包括全析因和部分析因设计）的概念、交互作用的理解与分析，以及如何高效地安排实验。响应面方法 (RSM)：介绍如何通过实验设计来优化过程变量，找到最佳的响应值。其他相关设计：如重复测量设计、混合模型设计等，根据原著内容进行有选择性的提炼。在数据分析部分，本书将详述如何运用方差分析、回归模型、对比检验以及模型诊断技术来解释实验结果。强调统计推断的有效性和结果的可靠性。本书的最终目标是使读者能够自信地参与到实验设计与分析的整个流程中，能够批判性地评估实验方案，并能够准确地解释分析结果，从而在各自的专业领域做出更明智的决策。本书为那些希望系统提升实验设计与分析能力，或在学习原著过程中寻求更清晰、更具条理化辅助材料的读者而设计。