试验设计与数据处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郑少华，姜奉华 著

图书标签:

• 试验设计
• 数据处理
• 统计学
• 实验方法
• 科学研究
• 数据分析
• R语言
• SPSS
• 实验规划
• 统计推断

出版社： 中国建材工业出版社

ISBN：9787801595782

版次：1

商品编码：11970711

包装：平装

开本：16

出版时间：2004-03-01

用纸：胶版纸

页数：200

字数：320000

编辑推荐

《试验设计与数据处理》可作为高等学校材料科学与工程、化工、机械、农业、医药等专业本科生的教材和研究生的参考书，亦可供在科学研究中需要进行大量试验设计与数据处理工作及相关学科的科研、工程技术、管理技术人员参考。

内容简介

《试验设计与数据处理》涉及试验设计与数据处理以下四个方面的内容：试验数据的测量方法，误差理论及数理统计基础，正交试验设计与数据处理，回归分析。具体包括：试验数据的测量，误差理论，直接测量、间接测量、组合测量中的数学处理，统计假设检验，方差分析法，正交表及其用法，有交互作用的正交试验设计，正交表的构造法，正交试验设计的方差分析，正交试验设计中的效应计算与指标值的预估计，直线回归分析，曲线回归分析，多元回归分析，如何利用计算机技术解决试验设计与数据处理中的具体问题。内容简明扼要，以大量的实例详细介绍了试验设计与数据处理的方法。

内页插图

目录

第1章 概论
1．1 数据测量的基本概念
1．1．1 基本概念
1．1．2 数据测量的分类
1．2 误差的基本知识
1．2．1 误差的概念
1．2．2 误差的表示方法
1．2．3 误差的分类
1．2．4 几种常见的误差
1．2．5 几个重要概念
第2章 误差理论及数理统计基础
2．1 误差理论
2．1．1 随机误差及其正态分布
2．1．2 随机误差的数理统计
2．1．3 测量中的坏值及剔除
2．1．4 系统误差
2．1．5 试验误差的合成方法
2．2 直接测量中误差的评价
2．2．1 等精度测量中的误差评价
2．2．2 不等精度测量中的误差评价
2．3 间接测量中误差的数学处理
2．3．1 间接测量量最可信赖值（即算术平均值）的求法
2．3．2 间接测量中标准误差传递的普遍公式
2．4 组合测量中误差的评价
2．4．1 最小二乘法原理
2．4．2 组合测量中的数据处理及评价
2．5 统计假设检验
2．5．1 预备知识
2．5．2 统计检验的原理和基本思想
2．5．3 正态性检验
2．5．4 u检验法
2．5．5 t检验法
2．5．6 F检验法
2．6 方差分析法
2．6．1 概述
2．6．2 方差分析的原理
2．6．3 单因素方差分析法
2．6．4 方差分析的基本假设
2．6．5 多因素方差分析法
第3章 试验设计
3．1 试验设计概述
3．1．1 因素的选取
3．1．2 水平的选取
3．2 试验设计方法
3．3 试验误差控制方法
3．4 试验结果的数据处理方法
第4章 正交实验设计与数据处理
4．1 正交表及其用法
4．2 多指标的分析方法
4．2．1 综合平衡法
4．2．2 综合评分法
4．3 混合水平的正交试验设计
4．3．1 混合水平正交表及其用法
4．3．2 拟水平法
4．4 有交互作用的正交试验设计
4．4．1 交互作用表
4．4．2 水平数相同的有交互作用的正交设计
4．5 正交表的构造法
4．5．1 阿达玛矩阵法
4．5．1．1 阿达玛矩阵
4．5．1．2 水平正交表的阿达玛矩阵法
4．5．2 正交拉丁方的方法
4．5．2．1 拉丁方
4．5．2．2 3水平正交表构造法
4．5．2．3 4水平正交表构造法
4．5．2．4 混合型正交表构造法
4．6 正交试验设计的方差分析
4．6．1 正交设计方差分析的步骤与格式
4．6．2 3水平正交设计的方差分析
4．6．3 2水平正交设计的方差分析
4. 6. 4 混合型正交设计的方差分析
……
第5章 回归分析
附录
习题
参考文献

好的，这是一本关于环境监测与可持续发展的图书简介。 环境监测与可持续发展：理论、方法与实践 图书简介 在二十一世纪，人类社会与自然环境之间的互动日益复杂，环境问题的紧迫性要求我们建立一套科学、系统、高效的环境监测与评估体系。本书《环境监测与可持续发展：理论、方法与实践》旨在为环境科学、生态学、环境工程、地理信息科学等领域的学者、研究人员、政策制定者以及一线技术人员，提供一个全面、深入且具有实践指导意义的知识框架。 本书结构严谨，内容涵盖了从环境要素的基本概念到尖端监测技术的应用，再到如何将监测数据转化为可持续发展政策的完整链条。我们不仅探讨了传统监测方法的局限性，更重点介绍了新兴的、融合了信息技术的现代化监测范式。 第一部分：环境科学基础与监测理念的革新 第一章：可持续发展目标与环境监测的时代意义 本章首先回顾了可持续发展（SDGs）的历史演进，特别是其对环境质量的严格要求。环境监测不再仅仅是“发现问题”，而是“驱动解决方案”的关键环节。我们深入探讨了从“污染控制”到“生态系统服务管理”的理念转变，并阐述了在气候变化、生物多样性丧失等全球性挑战下，实时、准确、精细化环境监测的必要性。 第二章：生态系统健康评估的理论框架 环境系统的复杂性要求我们超越单一污染物的监测。本章聚焦于生态系统健康（Ecosystem Health）的概念模型，包括压力-状态-响应（PSR）模型、驱动力-压力-状态-影响-响应（DPSIR）模型在现代环境管理中的应用与修正。重点讨论了如何量化生态系统的韧性（Resilience）和承载力（Carrying Capacity），为构建多尺度、多尺度的健康指标体系奠定理论基础。 第三章：环境监测网络的规划与优化 一个有效的监测系统需要科学的站点布局和采样策略。本章详细介绍了如何根据区域特征、污染源分布和目标指标的变异性来设计监测网络。内容包括最优采样点的选择算法、时间序列数据的采样频率确定、以及如何利用地理信息系统（GIS）进行空间插值和不确定性分析，确保监测数据的代表性和可靠性。 第二部分：多介质环境监测的关键技术 本书的第二部分是技术核心，详细介绍了当前主流和前沿的环境监测技术及其在不同环境介质中的应用。 第四章：大气环境质量的立体监测 大气监测是本书的重点之一。我们详细阐述了传统的气体采样与实验室分析技术，如气相色谱法（GC）、高分辨质谱法（HRMS）在持久性有机污染物（POPs）和挥发性有机物（VOCs）分析中的应用。更侧重于连续在线监测系统（CEMS）的原理、校准维护以及颗粒物（PM2.5/PM10）的实时光学监测技术。此外，还探讨了利用遥感技术（如卫星AOD反演、差分吸收光谱DOAS）进行区域乃至全球尺度的气溶胶和痕量气体监测的最新进展。 第五章：水体生态与污染物的追踪溯源 水环境监测涉及物理、化学和生物学指标的综合评估。本章深入讲解了水质标准体系的构建，包括溶解氧、生化需氧量（BOD）、化学需氧量（COD）的精确测定。在污染物分析方面，重点介绍了水体痕量金属的原子吸收/发射光谱法，以及利用液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）对新兴污染物（如药物残留、内分泌干扰物EDCs）的超灵敏检测方法。同时，生态水质评价（如生物多样性指数、水生生物群落结构分析）被视为评估水体长期健康状况的关键。 第六章：土壤与沉积物环境的地球化学监测 土壤作为环境系统中的“储库”和“屏障”，其监测尤为关键。本章聚焦于土壤重金属的形态分析，强调了化学形态分离技术在评估污染物生物有效性和迁移风险中的核心作用。此外，本书还覆盖了土壤有机质、土壤微生物群落结构分析（高通量测序技术在土壤健康评估中的应用），以及利用X射线荧光光谱（XRF）进行快速现场无损分析的技术。 第七章：新兴技术在环境监测中的融合应用 本章展望了环境监测的未来方向。详细介绍了物联网（IoT）传感器网络在构建低成本、高密度监测系统中的部署策略。无人机（UAV）遥感技术在灾害性环境事件（如溢油、固体废物堆放）快速评估中的应用案例。最后，探讨了大数据分析、机器学习在海量监测数据中的趋势预测、异常点识别和模型校准方面的潜力。 第三部分：数据处理、信息集成与决策支持 环境监测的最终价值在于其对决策的指导作用。本部分专注于如何将原始数据转化为可操作的知识。 第八章：环境数据的质量保证与控制（QA/QC） 严谨的QA/QC流程是监测结果可信的基石。本章系统阐述了从样品采集、运输、实验室分析到数据报告的每一个环节的质量控制措施，包括标准物质的使用、方法的验证、精密度与准确度的评估，以及数据溯源性的管理。 第九章：环境信息系统的构建与可视化 本章讲解了如何整合来自不同来源（地面站、遥感、实验室）的数据，建立统一的环境信息管理平台（EIMS）。重点介绍了空间数据库的构建、时间序列分析工具的应用，以及如何通过交互式可视化仪表盘（Dashboard）将复杂的环境状况直观地呈现给管理者和公众。 第十章：环境风险评估与可持续性决策模型 本书的结论部分将监测科学与管理实践紧密结合。通过介绍环境风险评估（ERA）的定量方法，如暴露评估和毒理学数据整合，读者可以学会如何科学地界定污染风险等级。最后，探讨了如何利用综合监测结果，辅助制定区域环境容量标准、制定污染减排路径图，并评估不同政策干预措施对实现区域可持续发展目标的贡献度。 《环境监测与可持续发展：理论、方法与实践》力求成为环境科学研究与应用领域的一部重要参考书，它不仅传授“如何测量”，更引导读者思考“测量是为了什么”，最终服务于构建一个健康、平衡、可持续的人地系统。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都让我感到惊喜。我本以为它会专注于某一种特定的试验设计方法或者某一种数据处理技术，但事实证明，它是一本非常全面的指南。从最基础的概率统计概念，到复杂的多元统计分析，这本书几乎涵盖了进行科学研究所需的方方面面。我尤其欣赏作者对于统计软件应用的介绍，比如如何使用R语言或者Python进行数据分析，这对于我这样需要处理大量数据的研究者来说，无疑是一大福音。书中提供了许多代码示例，可以让我直接上手操作，快速掌握数据处理的技巧。而且，作者在讲解过程中，始终保持着一种鼓励探索的语气，引导读者独立思考，而不是被动接受。这种教学方式让我感觉自己不仅仅是在学习知识，更是在培养一种科学研究的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我立刻被其严谨的逻辑和清晰的结构所折服。作者并没有上来就堆砌各种复杂的公式和理论，而是从试验设计的根本出发，层层递进地讲解。开篇对不同类型试验设计的介绍，如完全随机设计、区组设计、析差设计等，都配有非常贴切的实际案例，让我对这些抽象的概念有了直观的理解。书中对于如何确定试验因素、水平以及随机化的意义讲解得尤为透彻，这正是我过去常常忽略的关键环节。在数据处理的部分，作者的讲解更是细致入微。从数据的清洗、整理，到各种常用统计方法的选择与应用，再到更高级的回归分析、方差分析等，都有非常详尽的步骤和实例演示。我特别喜欢书中对于每种统计方法适用条件的说明，以及在不同情况下如何选择最合适方法的指导。这使得我在面对实际数据时，不再感到迷茫，能够更有针对性地进行分析，从而得到更可靠的研究结论。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在职工程师，我一直在寻找能够将理论知识与实际工作相结合的读物。我所在的行业对产品性能的优化和工艺流程的改进有着持续的需求，而这些往往离不开严谨的实验验证和精细的数据分析。《试验设计与数据处理》这本书恰好满足了我的这一需求。书中的内容不仅仅停留在学术层面，而是非常注重实际应用。例如，在讲解析差设计时，作者结合了工业生产中的具体场景，演示了如何用有限的试验次数来识别关键影响因素，并找出最佳工艺参数组合。这对于我优化生产流程、降低成本有着极大的启发。此外，书中关于数据可视化和报告撰写的章节也让我受益匪浅。清晰的数据图表和有说服力的报告能够有效地向管理层传达研究成果，推动决策的制定。总而言之，这本书为我提供了一套系统性的工具箱，能够帮助我在日常工作中更科学、更高效地解决问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，是一种沉静而专业的风格，让人一眼就能感受到这是一本关于严谨学术研究的著作。我一直对如何更科学地进行实验以及如何从海量数据中提取有价值的信息非常感兴趣。在市面上搜寻相关书籍时，这本书的名字立刻吸引了我，它直接点出了我最关心的两个核心问题——“试验设计”和“数据处理”。我个人在进行一些小型课题研究时，常常会感到在实验方案的设计上不够周全，导致后续数据分析时遇到瓶颈，要么是样本量不足，要么是变量设置不够精细，以至于结果不够有说服力。而数据处理方面，虽然我能掌握一些基础的统计方法，但面对更复杂的模型和更庞大的数据集时，就显得力不从心了。这本书的标题就像为我量身定做的一样，它承诺能系统地解决我在科研实践中遇到的这些难题，提供一套科学、高效的方法论。我非常期待这本书能深入浅出地讲解如何从零开始构建一个严谨的试验，并提供切实可行的数据处理技巧，帮助我提升科研的效率和质量。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是科研的魅力所在。它让我明白，一个看似简单的实验，背后却蕴含着精密的逻辑和严谨的设计。书中对各种偏差来源的分析，如选择偏差、测量偏差等，以及如何通过合理的试验设计来规避这些偏差，让我对实验的可靠性有了全新的认识。而数据处理部分，则让我看到了数据背后的故事。通过各种统计模型和可视化手段，我能够洞察隐藏在数字中的规律，理解变量之间的复杂关系。书中对假设检验、置信区间的讲解，让我学会如何客观地评估研究结果的有效性，避免过度解读。这本书的阅读过程，就像是带领我进行了一场探索科学真理的旅程，让我对科学研究充满了敬畏和热爱。它不仅教会了我“怎么做”，更让我理解了“为什么这样做”，这对我未来的学术道路具有深远的意义。