试验设计与数据处理(李云雁)(第三版)

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李云雁,胡传荣 著



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发表于2024-12-24

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图书介绍

出版社: 化学工业出版社
ISBN:9787122299901
版次:3
商品编码:12231780
包装:平装
开本:16开
出版时间:2017-09-01
用纸:胶版纸
页数:298
字数:475000
正文语种:475000


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图书描述

编辑推荐

适读人群 :本书可以作为化工、食品、制药、生物、材料、轻工、环境、农林等相关专业本科生或研究生教学用书,也可供工程技术人员、科研人员和教师参考。

该教材在内容上涉及到科学研究和工业生产中常用的试验设计和数据处理方法,能将常用的计算机软件应用与数据处理结合起来,适应时代的发展,可激发了学生的学习积极性。
该教材注重试验设计和数据处理方法的应用,没有太多深奥难懂的数学术语,语言通俗,层次清晰,难度适中,书中列举了大量与多专业有关的例题和习题,有利于教师备课和学生自学。
该教材注重理论联系实际,能够与不同专业结合起来,适用面广,可供化工、化学、食品、制药、生物、材料、环境、农林等专业选用。
本书修订前已经重印21次,荣获中国石油和化学工业畅销教材奖一等奖,取得了社会效益,经济效益双丰收。

内容简介

本书结合大量实例,介绍了一些常用的试验设计及试验数据处理方法在科学试验和工业生产中的实际应用,并介绍了计算机在试验数据处理中的强大功能。全书分为9章,其中前4章介绍了试验数据的误差、图表、方差和回归分析处理方法,第5~9章介绍了优选法、正交设计、均匀设计、回归正交设计和配方试验设计方法。本书信息量大,图文并茂,实例丰富,注重理论联系实际,力求深入浅出,重点突出,主次分明,便于自学。
新版附配有数字多媒体资源 大量拓展学习,以二维码链接,方便读者,增加阅读性。

作者简介

李云雁,武汉轻工大学,教授,从事全校试验设计与数据处理教学工作20余年,进行化学工程和农产品加工等方面的教学和科研工作。主编教材1部,获得湖北省人民政府教学成果二等奖1项,获得湖北省人民政府科技进步二等奖1项,获得武汉市科技进步奖1项。

目录

0引言
0.1试验设计与数据处理的发展概况1
0.2试验设计与数据处理的意义2

1试验数据的误差分析
1.1真值与平均值3
1.1.1真值3
1.1.2平均值3
1.2误差的基本概念6
1.2.1绝对误差6
1.2.2相对误差6
1.2.3算术平均误差8
1.2.4标准误差8
1.3试验数据误差的来源及分类8
1.3.1随机误差8
1.3.2系统误差9
1.3.3过失误差9
1.4试验数据的精准度9
1.4.1精密度9
1.4.2正确度11
1.4.3准确度11
1.5试验数据误差的统计检验12
1.5.1随机误差的检验12
1.5.2系统误差的检验14
1.5.3异常值的检验18
1.6有效数字和试验结果的表示21
1.6.1有效数字21
1.6.2有效数字的运算22
1.6.3有效数字的修约规则23
1.7误差的传递23
1.7.1误差传递基本公式23
1.7.2常用函数的误差传递公式24
1.7.3误差传递公式的应用25
1.8Excel在误差分析中的应用27
1.8.1试验数据的输入27
1.8.2Excel公式和函数的应用32
1.8.3数据分析工具库40
1.8.4Excel 在χ2检验中应用42
1.8.5Excel在F检验中的应用44
1.8.6Excel在t检验中应用46
习题51

2试验数据的表图表示法
2.1列表法53
2.2图示法54
2.2.1常用数据图55
2.2.2坐标系的选择61
2.3计算机绘图软件在图表绘制中的应用62
2.3.1Excel在图表绘制中的应用62
*2.3.2Origin在图形绘制中的应用简介77
习题86

3试验的方差分析
3.1单因素试验的方差分析88
3.1.1单因素试验方差分析基本问题88
3.1.2单因素试验方差分析基本步骤89
3.1.3Excel在单因素试验方差分析中的应用92
3.2双因素试验的方差分析94
3.2.1双因素重复试验的方差分析95
3.2.2双因素重复试验的方差分析96
3.2.3Excel在双因素方差分析中的应用99
习题102

4试验数据的回归分析
4.1基本概念104
4.2一元线性回归分析105
4.2.1一元线性回归方程的建立105
4.2.2一元线性回归效果的检验107
4.3多元线性回归分析111
4.3.1多元线性回归方程111
4.3.2多元线性回归方程显著性检验114
4.3.3因素主次的判断方法116
4.3.4试验优方案的预测117
4.4非线性回归分析119
4.4.1一元非线性回归分析119
4.4.2一元多项式回归122
4.4.3多元非线性回归124
4.4.4试验优方案的预测126
4.5Excel在回归分析中的应用127
4.5.1“规划求解”在回归分析中的应用127
4.5.2Excel内置函数在回归分析中的应用132
4.5.3Excel图表功能在回归分析中的应用133
4.5.4分析工具库在回归分析中的应用136
习题139

5优选法
5.1单因素优选法141
5.1.1来回调试方法141
5.1.2黄金分割法(0.618法)142
5.1.3分数法142
5.1.4对分法143
5.1.5抛物线法144
5.1.6分批试验法145
5.1.7逐步提高法(爬山法)146
5.1.8多峰情况147
5.2双因素优选法147
5.2.1对开法147
5.2.2旋升法148
5.2.3平行线法150
5.2.4按格上升法150
5.2.5翻筋斗法150
习题151

6正交试验设计
6.1概述153
6.1.1正交表153
6.1.2正交试验设计的优点155
6.1.3正交试验设计的基本步骤157
6.2正交试验设计结果的直观分析法158
6.2.1单指标正交试验设计及其结果的直观分析158
6.2.2多指标正交试验设计及其结果的直观分析162
6.2.3有交互作用的正交试验设计及其结果的直观分析166
6.2.4混合水平的正交试验设计及其结果的直观分析170
6.2.5Excel在直观分析中应用172
6.3正交试验设计结果的方差分析法176
6.3.1方差分析的基本步骤与格式176
6.3.2二水平正交试验的方差分析178
6.3.3三水平正交试验的方差分析181
6.3.4混合水平正交试验的方差分析185
6.3.5Excel在方差分析中应用190
习题192

7均匀设计
7.1均匀设计表194
7.1.1等水平均匀设计表194
7.1.2混合水平均匀设计表196
7.2均匀设计基本步骤197
7.3均匀设计的应用198
习题203

8回归正交试验设计
8.1一次回归正交试验设计及结果分析204
8.1.1一次回归正交设计的基本方法204
8.1.2一次回归方程的建立206
8.1.3回归方程及偏回归系数的方差分析207
8.2二次回归正交组合设计217
8.2.1二次回归正交组合设计表217
8.2.2二次回归正交组合设计的应用221
*8.3二次回归正交旋转组合设计232
习题238

9配方试验设计
9.1配方试验设计约束条件240
9.2单纯形配方设计241
9.2.1单纯形的概念241
9.2.2单纯形格子点设计241
9.2.3单纯形重心设计246
*9.3配方均匀设计248
9.4Excel在配方设计中的应用251
习题254

附录
参考文献
二维码索引

前言/序言

前言
在科学和工程等需要试验和观测的学科专业中,经常需要通过有计划的试验设计,以及试验数据合理的分析和处理,来寻找所研究对象的变化规律,以达到各种实用的目的。
全书分为9章,前4章主要的内容属于“数据处理”的范畴,介绍了误差分析、数据图表表示、方差分析和回归分析,这些数据处理方法,可以让我们找到试验数据背后的规律,为科研和生产提供理论依据;第5章到第9章属于“试验设计”的范畴,介绍了优选法、正交试验设计方法、均匀设计方法、回归正交试验设计方法和配方试验设计方法等,选择合理的试验设计方法,能有效地提高试验效率。
为了适应计算机和信息网络技术的快速发展,本书在保留第二版章节体系的基础上,对书中使用的一些统计软件进行升级,并提供了配套的数字化学习资源,读者可以扫描资源地址二维码进入学习。本书作为教材时,可根据学时数,有选择性地进行教学;建议使用多媒体教学,并鼓励学生多使用计算机完成作业。本教材提供多媒体课件,读者可到化学工业出版社的相关网页上下载,或发邮件至cipedu@163.com索取。
本书自第一版出版以来,受到许多同行和读者的支持和鼓励,并提出了不少宝贵意见,在此表示感谢。
由于笔者学识水平所限,虽然经过努力,但仍不免存在疏漏和不足之处,恳请读者指正。
李云雁
2017年5月

第二版前言
本书第二版基本保留了原有的章节和体系,进一步加强了计算机在试验数据处理中的应用,将第一版第10章的内容分散到每章,并弱化了数学理论公式的推导和使用;在内容上,第1章增加了试验数据误差的统计检验方法,第2章增加了三角图和三维图,第3章删除了三种方差分析的简化计算公式,第4章在偏回归系数显著性检验法中增加了t检验法,第8章增加了回归正交旋转组合设计和响应面分析法,第5、6、7、9章基本维持原有内容不变。由于第二版在内容上比原版有所增加,作为教材时,可根据所学专业和课时数,有选择性的进行教学;建议使用多媒体教学,并鼓励学生多使用计算机完成作业。
本教材提供多媒体课件,可到化学工业出版社的相关网页上下载;或发邮件至cipedu@163.com索取。
本书自第一版出版以来,受到许多同行和读者的支持和鼓励,并提出了不少宝贵意见,在此表示感谢。
由于作者学识水平所限,虽然经过努力,但仍不免存在不足之处,恳请读者指正。
李云雁
2008年6月
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很经典的书,自学很适合,没有繁琐的推理,容易理解

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比想象中难,太多公式了,看得头晕

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