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任露泉 著

图书标签:

• 试验设计
• 优化
• 统计
• 实验
• 科学研究
• 数据分析
• 质量控制
• 过程优化
• 响应面法
• 正交试验设计

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030254375

版次：31

商品编码：12280761

包装：平装

开本：32开

出版时间：2018-01-01

页数：268

正文语种：中文

内容简介

本书从技术与应用观点出发，重点阐述了试验设计及其数据处理的**化方法和各种分析技术，以进一步提升试验没计的水平及其优化的成效。《BR》　　全书共分11章，除介绍试验设计的基本原理、常用方法外，还介绍了试验设计的**方法、**研究成果及应用实例。此外，还介绍了试验设计的常用统计软件。

目录

前言
导论
0.1 最优化
0.2 试验优化
0.3 试验设计
0.4 试验设计常用优良性
0.5 试验设计优化分析
0.6 试验设计的应用

第1章 正交试验设计
1.1 基本概念
1.2 正交表
1.3 正交试验设计的基本方法
1.4 有交互作用的正交试验设计
1.5 混合正交表试验设计
1.6 正交试验设计常用方法概述
1.7 改造正交表试验设计
1.8 调整因素及其水平试验设计
1.9 拟因素试验设计
1.10 多指标试验设计
1.11 正交试验设计的效应分析

第2章 干扰控制试验设计
2.1 试验干扰
2.2 试验设计的基本原则
2.3 单向干扰控制区组设计
2.4 两向干扰控制区组设计
2.5 尤登方区组设计

第3章 正交试验设计的方差分析
3.1 极差分析与方差分析
3.2 正交试验设计方差分析
3.3 重复试验的方差分析
3.4等水平试验设计方差分析
3.5 非饱和正交设计方差分析
3.6组设计方差分析
3.7 误差分析与试验水平

第4章 稳健试验设计
4.1 引言
4.2 基本概念
4.3 SN比试验设计
4.4 稳健设计
4.5 内外表因素相关联参数设计
4.6 内外表因素无关联参数设计
4.7 综合误差因素参数设计
4.8 质量特性灵敏度分析
4.9 容差设计
4.10 动态特性设计
4.11 稳健性技术开发设计

第5章 广义试验设计
5.1 广义试验
5.2 故障判析设计
5.3 寿命试验设计
5.4 市场分析试验设计
5.5 数学试验设计
5.6 生产计划试验设计

第6章 调优运算
6.1 调优运算的特点
6.2 二因素调优运算
6.3 三因素调优运算
6.4 多因素调优运算

第7章 均匀设计
7.1 均匀性
7.2 均匀设计表
7.3 均匀试验设计
7.4 均匀设计结果分析
7.5 等水平均匀设计
7.6 混合因素均匀设计

第8章 试验设计优化分析
8.1 最优试验设计
8.2 试验设计优良性分析
8.3 试验设计适用性分析
8.4 超饱和试验设计

第9章 数据处理优化分析
9.1 试验数据处理的最优化
9.2 极差修正优化分析
9.3 缺失数据弥补优化分析
9.4 梯度干扰控制的秩协方差分析

第10章 探索性数据分析
10.1 引言
10.2 基本概念
10.3 茎叶图
10.4 字母值
10.5 箱线图

第11章 试验设计常用统计软件
11.1 统计软件的选用原则
11.2 SAS软件系统
11.3 SPSS for Windows软件
11.4 试验设计专用软件
参考文献
附录
附录1 常用正交表
附录2 随机数字表(部分)
附录3 F(f1，f2)表
附录4 正交多项式表(N=2～11)
附录5 均匀设计表(部分)

好的，为您提供一个关于一本名为《试验设计及其优化》的书籍的详细介绍，内容将完全聚焦于该书可能涵盖的主题，并避免提及您提供的书名本身。 --- 《科学研究中的实验方法与统计推断》 —— 赋能数据驱动的决策制定 书籍概述 本书旨在为科研人员、工程师、质量管理专家以及需要依赖严谨数据分析进行决策的专业人士，提供一套全面而深入的实验设计（Design of Experiments, DOE）理论框架与实用工具集。在知识经济时代，任何创新和改进都必须建立在可靠的实验证据之上。本书不仅系统梳理了实验设计的经典原理，更紧密结合现代数据科学和工业实践，阐述了如何构建高效、经济且能最大化信息获取的实验方案。我们相信，有效的实验设计是连接科学假设与可信结论的桥梁，是实现流程优化、产品改进和系统理解的基石。 全书结构严谨，逻辑清晰，从基础的统计学概念切入，逐步深入到复杂的实验布局和高级的优化策略。我们力求在理论深度与操作可行性之间找到最佳平衡点，确保读者不仅理解“为何”要如此设计实验，更能掌握“如何”高效地实施和分析这些实验。 第一部分：实验设计的统计学基础与核心概念 本部分是理解后续高级设计的理论基石。我们首先回顾了推断性统计学的基本要素，包括随机变量、概率分布、抽样理论以及假设检验的核心逻辑（如P值、置信区间、I型与II型错误）。 随后，本书重点介绍了影响实验结果可靠性的关键因素：变异性。我们详细区分了处理（因素）效应、随机误差以及系统误差的来源，强调了“控制”变异性的重要性。核心概念“可重复性”和“再现性”被置于突出的位置进行阐述。 接着，我们系统讲解了随机化、均衡化（Blocking）和重复（Replication）这三大设计支柱的科学内涵及其在实验设计中的具体应用。通过大量实例，读者将学会如何利用这些工具来隔离和量化不同来源的变异，从而更清晰地观察到我们真正感兴趣的处理效应。 第二部分：经典实验布局——从简单到复杂 本部分是实验设计方法的具体展开，涵盖了最常用且最有效的实验布局模式。 1. 完全随机化设计（CRD）与随机化区组设计（RBD）： 适用于因素较少、实验环境相对均一或存在明显环境梯度的情况。我们详细分析了何时选择RBD来控制区组间的异质性，并提供了方差分析（ANOVA）的详细步骤和解读指南。 2. 全因子设计（Full Factorial Designs）： 当研究的因素数量不多，且我们对所有因素的主效应和所有可能的交互作用都感兴趣时，全因子设计是首选。本书详细讲解了$2^k$、$3^k$等因子水平组合的设计，并重点阐述了如何通过主效应和高阶交互作用的分析，揭示因素间的复杂关系。特别地，我们深入讨论了如何通过交互作用项来判断特定因素组合下效应是否会发生变化。 3. 分数因子设计（Fractional Factorial Designs）： 随着研究因素数量的增加，全因子设计会变得过于昂贵和耗时。本章将引入分数因子设计的概念，指导读者如何根据“混淆关系”（Aliasing）的经济性原则，选择最高效的实验分数，以在有限的资源内获取关于主要效应和低阶交互作用的可靠信息。 4. 响应曲面法（Response Surface Methodology, RSM）： 当实验目标从识别关键因素转向优化系统性能时，RSM成为核心工具。本部分将详细介绍如何利用中心复合设计（CCD）和全因子设计（Box-Behnken Design, BBD）来拟合二次多项式模型，并利用梯度分析、鞍点分析等方法，精确找到系统响应的最佳工作点。 第三部分：现代实验设计与鲁棒性优化 随着工程和制造领域对产品可靠性的要求日益提高，设计出“对噪声不敏感”的产品成为关键。本部分聚焦于更具前瞻性的实验策略。 1. 混料设计（Mixture Designs）： 针对原材料配比问题，如合金成分、油漆配方等，其中各组分之和受到限制（如总和为100%）。本书介绍了顶点设计、格子设计和D-最优混合设计，帮助研究者在固定总量约束下，确定最佳的组分比例组合。 2. 稳健设计（Taguchi Methods and Robust Design）： 这一章是本书的亮点之一。我们将深入探讨如何区分“可控因子”（设计因子）和“噪声因子”（不可控或难以控制的因子）。田口（Taguchi）方法的核心思想——将实验划分为“控制因子组合”和“噪声因子组合”——被详细介绍。重点讲解了信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）的计算及其在最小化产品变异、提高系统稳健性方面的应用。 3. 空间填充与最优设计（Space-Filling and Optimal Designs）： 针对高维或非线性系统，当无法进行全面探索时，如何选择最具有信息量的少数几个点进行试验？本章介绍了基于信息论和几何覆盖的D-最优设计、G-最优设计、A-最优设计等，特别是在计算机模拟和昂贵物理试验中如何高效利用资源。 第四部分：实验数据分析的进阶技巧 有效的分析是使实验设计价值最大化的最后一步。本部分超越了基本的ANOVA，深入到更具挑战性的分析情境。 1. 模型的诊断与检验： 强调了对ANOVA模型的假设（正态性、方差齐性、独立性）进行严格检验的重要性。读者将学习如何通过残差图分析来识别和处理数据中的异常值、非线性关系或异方差问题。 2. 非参数方法： 针对不满足ANOVA基本假设的实验数据，本书提供了如Kruskal-Wallis检验和Friedman检验等非参数替代方法，确保数据分析的普适性。 3. 多响应优化（Multiple Response Optimization）： 现实世界中，目标往往是多维的（例如，既要最大化强度，又要最小化成本）。本章介绍了帕累托前沿分析、目标函数加权法以及距离法等，指导读者如何在相互冲突的多个响应变量之间找到最佳的折衷方案。 总结与展望 本书的最终目标是培养读者一种“数据驱动的思维模式”——在开展任何研究或改进活动之前，首先停下来思考：“我应该如何设计我的试验，才能在最少的投入下获得最大的、最可靠的知识？”通过掌握本书所涵盖的统计工具和设计策略，读者将能够从容应对复杂的工程、制造、生物医学或社会科学领域的实验挑战，确保科研结论的坚实性和决策过程的科学性。 ---

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是学术探索者的一份厚礼，我迫不及待地想与同行们分享我的阅读心得。作者在书中展现出的深厚学术功底和独到见解，令人叹为观止。他对试验设计原理的阐释，不仅全面，而且层次分明，从基础理论的铺陈，到复杂模型的解析，再到优化策略的应用，每一个环节都处理得恰到好处。我特别欣赏作者对于每一个模型背后的逻辑推演过程的细致描述，他并没有仅仅停留在“是什么”，而是深入探讨了“为什么是这样”。这使得我在理解理论的同时，也能够掌握其精髓，并能触类旁通地将其应用到不同的研究场景中。书中关于如何系统性地评估和优化实验方案的章节，更是让我受益匪浅。作者提出的一系列实用的分析工具和决策框架，为我在实际研究中如何权衡各种因素，做出最经济、最有效的试验设计提供了坚实的指导。我甚至觉得，这本书不仅仅是关于试验设计，更是一本关于如何进行高效、科学决策的宝典，其价值远远超出了我的预期。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，用“惊艳”二字来形容一点都不为过。我一直以为，关于试验设计这类主题的书籍，注定是枯燥乏味的，充斥着冷冰冰的公式和晦涩的专业术语。然而，当我翻开这本书的第一页，我的固有认知就被彻底颠覆了。作者的叙事风格极其吸引人，他并没有一开始就抛出大量的理论，而是用一个又一个引人入胜的案例，将读者自然而然地引入到试验设计的世界。他对于每一个概念的解释都力求通俗易懂，并且善于运用生动的比喻，让那些抽象的统计学概念变得触手可及。我印象最深刻的是，在讨论如何进行最优化的实验设计时，作者描绘了一幅色彩斑斓的画布，将不同的变量比作不同的颜料，而实验设计的过程则如同艺术家调配色彩，力求达到最和谐、最出彩的效果。这种形象化的描述，让我彻底理解了如何通过合理的变量组合来最大化实验的价值，减少不必要的资源浪费。这本书不仅仅是一本知识的传授者，更是一位引导者，它带领我一步步探索科学研究的精髓，让我对严谨的学术态度有了更深的体会。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，让我仿佛置身于一座智慧的迷宫，每一步都充满了挑战与惊喜。作者的语言风格独特而富有感染力，他将原本可能令人望而生畏的专业知识，以一种充满叙事性和启发性的方式呈现出来。他对于不同类型实验设计的对比分析，以及对各自优劣势的剖析，都极具深度和洞察力。我尤其喜欢书中关于如何识别和控制潜在偏差的论述，作者通过一系列细致入微的观察和推理，揭示了许多容易被忽视的研究陷阱，并提供了行之有效的规避方法。这对于确保研究的客观性和可靠性至关重要。此外，作者在探讨如何通过数学模型来指导实验参数的优化时，也展现出了非凡的智慧。他将复杂的计算过程，通过清晰的图示和深入浅出的讲解，变得易于理解和掌握。我感觉，这本书不仅仅是教会了我如何设计试验，更教会了我如何用一种更加审慎、更加科学的态度去面对任何一个需要严谨思考的问题，并寻求最优的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉我的科学研究思路被极大地拓展了。作者的写作风格非常独特，他既有严谨的学术深度，又不失流畅的表达能力，将试验设计中的各个环节讲解得淋漓尽致。我尤其赞赏他对不同实验设计方法的比较和权衡，他并没有简单地罗列各种方法，而是深入分析了每种方法适用的场景、潜在的风险以及如何最大化其效益。这使得我能够根据自己的具体研究目标，选择最适合的试验设计方案。书中关于如何运用统计学工具来分析和优化实验数据的章节，对我来说更是如获至宝。作者不仅介绍了各种常用的统计方法，还详细解释了它们背后的原理以及在实际操作中的注意事项。我感觉，这本书不仅仅是一本关于试验设计的教科书，更像是一位经验丰富的导师，在我探索科学研究的道路上，给予了我宝贵的指导和启迪。它让我更加自信地去规划和执行我的研究项目，并朝着更高效、更科学的目标迈进。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己像是误闯了一个奇妙的殿堂，这里的每一页都闪烁着理性的光芒，却又带着一丝艺术的灵动。作者的文字功底着实了得，他用一种仿佛在与老友娓娓道来的方式，将那些原本晦涩难懂的数学模型和统计原理，转化成了引人入胜的故事。我尤其喜欢他描述实验设计时那种抽丝剥茧的逻辑，仿佛在解开一个精妙的谜题。那些看似枯燥的公式，在他的笔下有了生命，变得鲜活起来，甚至能感受到其中蕴含的智慧和对效率的极致追求。举个例子，他在讲解如何减少变量对实验结果的影响时，引用了几个生活中常见的小例子，让我瞬间茅塞顿开，原来那些复杂的理论，离我们的生活如此之近。这本书不仅让我学到了知识，更重要的是，它改变了我看待问题的方式，让我开始用更系统、更严谨的眼光去审视周围的事物。我甚至开始在日常生活中思考，如何才能更有效地收集信息，如何才能做出更明智的决策。这本书就像一把钥匙，打开了我思维的新大门，让我对未知充满了好奇和探索的欲望。