試驗設計與數據處理 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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鄭少華，薑奉華 著

圖書標籤:

• 試驗設計
• 數據處理
• 統計學
• 實驗方法
• 科學研究
• 數據分析
• R語言
• SPSS
• 實驗規劃
• 統計推斷

齣版社： 中國建材工業齣版社

ISBN：9787801595782

版次：1

商品編碼：11970711

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2004-03-01

用紙：膠版紙

頁數：200

字數：320000

編輯推薦

《試驗設計與數據處理》可作為高等學校材料科學與工程、化工、機械、農業、醫藥等專業本科生的教材和研究生的參考書，亦可供在科學研究中需要進行大量試驗設計與數據處理工作及相關學科的科研、工程技術、管理技術人員參考。

內容簡介

《試驗設計與數據處理》涉及試驗設計與數據處理以下四個方麵的內容：試驗數據的測量方法，誤差理論及數理統計基礎，正交試驗設計與數據處理，迴歸分析。具體包括：試驗數據的測量，誤差理論，直接測量、間接測量、組閤測量中的數學處理，統計假設檢驗，方差分析法，正交錶及其用法，有交互作用的正交試驗設計，正交錶的構造法，正交試驗設計的方差分析，正交試驗設計中的效應計算與指標值的預估計，直綫迴歸分析，麯綫迴歸分析，多元迴歸分析，如何利用計算機技術解決試驗設計與數據處理中的具體問題。內容簡明扼要，以大量的實例詳細介紹瞭試驗設計與數據處理的方法。

內頁插圖

目錄

第1章 概論
1．1 數據測量的基本概念
1．1．1 基本概念
1．1．2 數據測量的分類
1．2 誤差的基本知識
1．2．1 誤差的概念
1．2．2 誤差的錶示方法
1．2．3 誤差的分類
1．2．4 幾種常見的誤差
1．2．5 幾個重要概念
第2章 誤差理論及數理統計基礎
2．1 誤差理論
2．1．1 隨機誤差及其正態分布
2．1．2 隨機誤差的數理統計
2．1．3 測量中的壞值及剔除
2．1．4 係統誤差
2．1．5 試驗誤差的閤成方法
2．2 直接測量中誤差的評價
2．2．1 等精度測量中的誤差評價
2．2．2 不等精度測量中的誤差評價
2．3 間接測量中誤差的數學處理
2．3．1 間接測量量最可信賴值（即算術平均值）的求法
2．3．2 間接測量中標準誤差傳遞的普遍公式
2．4 組閤測量中誤差的評價
2．4．1 最小二乘法原理
2．4．2 組閤測量中的數據處理及評價
2．5 統計假設檢驗
2．5．1 預備知識
2．5．2 統計檢驗的原理和基本思想
2．5．3 正態性檢驗
2．5．4 u檢驗法
2．5．5 t檢驗法
2．5．6 F檢驗法
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 單因素方差分析法
2．6．4 方差分析的基本假設
2．6．5 多因素方差分析法
第3章 試驗設計
3．1 試驗設計概述
3．1．1 因素的選取
3．1．2 水平的選取
3．2 試驗設計方法
3．3 試驗誤差控製方法
3．4 試驗結果的數據處理方法
第4章 正交實驗設計與數據處理
4．1 正交錶及其用法
4．2 多指標的分析方法
4．2．1 綜閤平衡法
4．2．2 綜閤評分法
4．3 混閤水平的正交試驗設計
4．3．1 混閤水平正交錶及其用法
4．3．2 擬水平法
4．4 有交互作用的正交試驗設計
4．4．1 交互作用錶
4．4．2 水平數相同的有交互作用的正交設計
4．5 正交錶的構造法
4．5．1 阿達瑪矩陣法
4．5．1．1 阿達瑪矩陣
4．5．1．2 水平正交錶的阿達瑪矩陣法
4．5．2 正交拉丁方的方法
4．5．2．1 拉丁方
4．5．2．2 3水平正交錶構造法
4．5．2．3 4水平正交錶構造法
4．5．2．4 混閤型正交錶構造法
4．6 正交試驗設計的方差分析
4．6．1 正交設計方差分析的步驟與格式
4．6．2 3水平正交設計的方差分析
4．6．3 2水平正交設計的方差分析
4. 6. 4 混閤型正交設計的方差分析
……
第5章 迴歸分析
附錄
習題
參考文獻

好的，這是一本關於環境監測與可持續發展的圖書簡介。 環境監測與可持續發展：理論、方法與實踐 圖書簡介 在二十一世紀，人類社會與自然環境之間的互動日益復雜，環境問題的緊迫性要求我們建立一套科學、係統、高效的環境監測與評估體係。本書《環境監測與可持續發展：理論、方法與實踐》旨在為環境科學、生態學、環境工程、地理信息科學等領域的學者、研究人員、政策製定者以及一綫技術人員，提供一個全麵、深入且具有實踐指導意義的知識框架。 本書結構嚴謹，內容涵蓋瞭從環境要素的基本概念到尖端監測技術的應用，再到如何將監測數據轉化為可持續發展政策的完整鏈條。我們不僅探討瞭傳統監測方法的局限性，更重點介紹瞭新興的、融閤瞭信息技術的現代化監測範式。 第一部分：環境科學基礎與監測理念的革新 第一章：可持續發展目標與環境監測的時代意義 本章首先迴顧瞭可持續發展（SDGs）的曆史演進，特彆是其對環境質量的嚴格要求。環境監測不再僅僅是“發現問題”，而是“驅動解決方案”的關鍵環節。我們深入探討瞭從“汙染控製”到“生態係統服務管理”的理念轉變，並闡述瞭在氣候變化、生物多樣性喪失等全球性挑戰下，實時、準確、精細化環境監測的必要性。 第二章：生態係統健康評估的理論框架 環境係統的復雜性要求我們超越單一汙染物的監測。本章聚焦於生態係統健康（Ecosystem Health）的概念模型，包括壓力-狀態-響應（PSR）模型、驅動力-壓力-狀態-影響-響應（DPSIR）模型在現代環境管理中的應用與修正。重點討論瞭如何量化生態係統的韌性（Resilience）和承載力（Carrying Capacity），為構建多尺度、多尺度的健康指標體係奠定理論基礎。 第三章：環境監測網絡的規劃與優化 一個有效的監測係統需要科學的站點布局和采樣策略。本章詳細介紹瞭如何根據區域特徵、汙染源分布和目標指標的變異性來設計監測網絡。內容包括最優采樣點的選擇算法、時間序列數據的采樣頻率確定、以及如何利用地理信息係統（GIS）進行空間插值和不確定性分析，確保監測數據的代錶性和可靠性。 第二部分：多介質環境監測的關鍵技術 本書的第二部分是技術核心，詳細介紹瞭當前主流和前沿的環境監測技術及其在不同環境介質中的應用。 第四章：大氣環境質量的立體監測 大氣監測是本書的重點之一。我們詳細闡述瞭傳統的氣體采樣與實驗室分析技術，如氣相色譜法（GC）、高分辨質譜法（HRMS）在持久性有機汙染物（POPs）和揮發性有機物（VOCs）分析中的應用。更側重於連續在綫監測係統（CEMS）的原理、校準維護以及顆粒物（PM2.5/PM10）的實時光學監測技術。此外，還探討瞭利用遙感技術（如衛星AOD反演、差分吸收光譜DOAS）進行區域乃至全球尺度的氣溶膠和痕量氣體監測的最新進展。 第五章：水體生態與汙染物的追蹤溯源 水環境監測涉及物理、化學和生物學指標的綜閤評估。本章深入講解瞭水質標準體係的構建，包括溶解氧、生化需氧量（BOD）、化學需氧量（COD）的精確測定。在汙染物分析方麵，重點介紹瞭水體痕量金屬的原子吸收/發射光譜法，以及利用液相色譜-串聯質譜（LC-MS/MS）對新興汙染物（如藥物殘留、內分泌乾擾物EDCs）的超靈敏檢測方法。同時，生態水質評價（如生物多樣性指數、水生生物群落結構分析）被視為評估水體長期健康狀況的關鍵。 第六章：土壤與沉積物環境的地球化學監測 土壤作為環境係統中的“儲庫”和“屏障”，其監測尤為關鍵。本章聚焦於土壤重金屬的形態分析，強調瞭化學形態分離技術在評估汙染物生物有效性和遷移風險中的核心作用。此外，本書還覆蓋瞭土壤有機質、土壤微生物群落結構分析（高通量測序技術在土壤健康評估中的應用），以及利用X射綫熒光光譜（XRF）進行快速現場無損分析的技術。 第七章：新興技術在環境監測中的融閤應用 本章展望瞭環境監測的未來方嚮。詳細介紹瞭物聯網（IoT）傳感器網絡在構建低成本、高密度監測係統中的部署策略。無人機（UAV）遙感技術在災害性環境事件（如溢油、固體廢物堆放）快速評估中的應用案例。最後，探討瞭大數據分析、機器學習在海量監測數據中的趨勢預測、異常點識彆和模型校準方麵的潛力。 第三部分：數據處理、信息集成與決策支持 環境監測的最終價值在於其對決策的指導作用。本部分專注於如何將原始數據轉化為可操作的知識。 第八章：環境數據的質量保證與控製（QA/QC） 嚴謹的QA/QC流程是監測結果可信的基石。本章係統闡述瞭從樣品采集、運輸、實驗室分析到數據報告的每一個環節的質量控製措施，包括標準物質的使用、方法的驗證、精密度與準確度的評估，以及數據溯源性的管理。 第九章：環境信息係統的構建與可視化 本章講解瞭如何整閤來自不同來源（地麵站、遙感、實驗室）的數據，建立統一的環境信息管理平颱（EIMS）。重點介紹瞭空間數據庫的構建、時間序列分析工具的應用，以及如何通過交互式可視化儀錶盤（Dashboard）將復雜的環境狀況直觀地呈現給管理者和公眾。 第十章：環境風險評估與可持續性決策模型 本書的結論部分將監測科學與管理實踐緊密結閤。通過介紹環境風險評估（ERA）的定量方法，如暴露評估和毒理學數據整閤，讀者可以學會如何科學地界定汙染風險等級。最後，探討瞭如何利用綜閤監測結果，輔助製定區域環境容量標準、製定汙染減排路徑圖，並評估不同政策乾預措施對實現區域可持續發展目標的貢獻度。 《環境監測與可持續發展：理論、方法與實踐》力求成為環境科學研究與應用領域的一部重要參考書，它不僅傳授“如何測量”，更引導讀者思考“測量是為瞭什麼”，最終服務於構建一個健康、平衡、可持續的人地係統。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常吸引人，是一種沉靜而專業的風格，讓人一眼就能感受到這是一本關於嚴謹學術研究的著作。我一直對如何更科學地進行實驗以及如何從海量數據中提取有價值的信息非常感興趣。在市麵上搜尋相關書籍時，這本書的名字立刻吸引瞭我，它直接點齣瞭我最關心的兩個核心問題——“試驗設計”和“數據處理”。我個人在進行一些小型課題研究時，常常會感到在實驗方案的設計上不夠周全，導緻後續數據分析時遇到瓶頸，要麼是樣本量不足，要麼是變量設置不夠精細，以至於結果不夠有說服力。而數據處理方麵，雖然我能掌握一些基礎的統計方法，但麵對更復雜的模型和更龐大的數據集時，就顯得力不從心瞭。這本書的標題就像為我量身定做的一樣，它承諾能係統地解決我在科研實踐中遇到的這些難題，提供一套科學、高效的方法論。我非常期待這本書能深入淺齣地講解如何從零開始構建一個嚴謹的試驗，並提供切實可行的數據處理技巧，幫助我提升科研的效率和質量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都讓我感到驚喜。我本以為它會專注於某一種特定的試驗設計方法或者某一種數據處理技術，但事實證明，它是一本非常全麵的指南。從最基礎的概率統計概念，到復雜的多元統計分析，這本書幾乎涵蓋瞭進行科學研究所需的方方麵麵。我尤其欣賞作者對於統計軟件應用的介紹，比如如何使用R語言或者Python進行數據分析，這對於我這樣需要處理大量數據的研究者來說，無疑是一大福音。書中提供瞭許多代碼示例，可以讓我直接上手操作，快速掌握數據處理的技巧。而且，作者在講解過程中，始終保持著一種鼓勵探索的語氣，引導讀者獨立思考，而不是被動接受。這種教學方式讓我感覺自己不僅僅是在學習知識，更是在培養一種科學研究的思維方式。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書，我立刻被其嚴謹的邏輯和清晰的結構所摺服。作者並沒有上來就堆砌各種復雜的公式和理論，而是從試驗設計的根本齣發，層層遞進地講解。開篇對不同類型試驗設計的介紹，如完全隨機設計、區組設計、析差設計等，都配有非常貼切的實際案例，讓我對這些抽象的概念有瞭直觀的理解。書中對於如何確定試驗因素、水平以及隨機化的意義講解得尤為透徹，這正是我過去常常忽略的關鍵環節。在數據處理的部分，作者的講解更是細緻入微。從數據的清洗、整理，到各種常用統計方法的選擇與應用，再到更高級的迴歸分析、方差分析等，都有非常詳盡的步驟和實例演示。我特彆喜歡書中對於每種統計方法適用條件的說明，以及在不同情況下如何選擇最閤適方法的指導。這使得我在麵對實際數據時，不再感到迷茫，能夠更有針對性地進行分析，從而得到更可靠的研究結論。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在職工程師，我一直在尋找能夠將理論知識與實際工作相結閤的讀物。我所在的行業對産品性能的優化和工藝流程的改進有著持續的需求，而這些往往離不開嚴謹的實驗驗證和精細的數據分析。《試驗設計與數據處理》這本書恰好滿足瞭我的這一需求。書中的內容不僅僅停留在學術層麵，而是非常注重實際應用。例如，在講解析差設計時，作者結閤瞭工業生産中的具體場景，演示瞭如何用有限的試驗次數來識彆關鍵影響因素，並找齣最佳工藝參數組閤。這對於我優化生産流程、降低成本有著極大的啓發。此外，書中關於數據可視化和報告撰寫的章節也讓我受益匪淺。清晰的數據圖錶和有說服力的報告能夠有效地嚮管理層傳達研究成果，推動決策的製定。總而言之，這本書為我提供瞭一套係統性的工具箱，能夠幫助我在日常工作中更科學、更高效地解決問題。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受是科研的魅力所在。它讓我明白，一個看似簡單的實驗，背後卻蘊含著精密的邏輯和嚴謹的設計。書中對各種偏差來源的分析，如選擇偏差、測量偏差等，以及如何通過閤理的試驗設計來規避這些偏差，讓我對實驗的可靠性有瞭全新的認識。而數據處理部分，則讓我看到瞭數據背後的故事。通過各種統計模型和可視化手段，我能夠洞察隱藏在數字中的規律，理解變量之間的復雜關係。書中對假設檢驗、置信區間的講解，讓我學會如何客觀地評估研究結果的有效性，避免過度解讀。這本書的閱讀過程，就像是帶領我進行瞭一場探索科學真理的旅程，讓我對科學研究充滿瞭敬畏和熱愛。它不僅教會瞭我“怎麼做”，更讓我理解瞭“為什麼這樣做”，這對我未來的學術道路具有深遠的意義。