《试验设计与数据分析》PDF下载

  • 购买积分:11 如何计算积分?
  • 作  者:郑杰主编;邓志民,陈林,崔亦华,彭进平,魏志钢编委
  • 出 版 社:广州:华南理工大学出版社
  • 出版年份:2016
  • ISBN:9787562350576
  • 页数:254 页
图书介绍:试验设计与数据分析是数理统计的一个重要分支,主要研究如何制定适当的试验方案以及对试验数据进行有效统计分析的理论与方法,应用十分广泛,受到实际工作者的重视,已成为广大工程技术人员与科研工作者必备的基础知识。试验方案设计涉及到较多的数学、统计学原理,学生通过课程的学习之后,如果没有专业软件的帮助,难以在实际环境中设计试验方案,在某种程度上影响了试验设计这一提高产品质量的重要方法的推广使用。本书结合国际流行的自由、免费、开源统计计算和统计制图软件R语言,介绍试验设计与数据分析。本书介绍了常用试验设计方法的基本原理、R语言编程实现试验方案设计及其数据分析处理。主要内容涵盖常见的试验设计方法与数据分析。本书取材新颖、内容丰富、思路清晰、深入浅出,所有试验设计与数据分析方。法均给出了R语言程序,有大量翔实的应用实例可供参考,便于教学与自学;可作为制药、化工、食品、生物、材料、轻工、环境、农林等相关专业高年级本科生或研究生教学用书,也可作为工程技术人员、科研人员和教师参考用书。

第一章 试验设计基础 1

1.1 试验设计概述 1

1.1.1 试验设计的意义和任务 1

1.1.2 试验设计基本概念 2

1.1.3 试验数据的误差 4

1.1.4 试验设计的基本原则 6

1.1.5 试验设计的基本类型 9

1.1.6 试验设计的主要内容 10

1.2 试验设计与数据分析常用工具软件 10

1.2.1 商业软件 10

1.2.2 自由软件——R语言 12

1.3 试验设计发展简史 13

第二章 R语言基础 15

2.1 R语言概述 15

2.1.1 R语言特色 15

2.1.2 R语言下载与安装 16

2.1.3 R语言扩展包的安装 20

2.1.4 R语言帮助的获取 22

2.1.5 R语言常用的GUI程序 24

2.2 R语言使用入门 26

2.2.1 R语言数据结构 27

2.2.2 R语言数据输入与输出 32

2.2.3 R语言数据管理 34

2.2.4 R语言绘制统计图形 35

第三章 试验数据分析的统计学基础 44

3.1 统计学的基本概念 44

3.1.1 总体与样本 44

3.1.2 变异与误差 46

3.1.3 随机现象与随机变量 46

3.1.4 概率与分布 48

3.1.5 自由度 53

3.2 试验数据的统计描述 53

3.2.1 描述统计量 53

3.2.2 集中性统计指标 54

3.2.3 离散趋势的统计指标 56

3.3 试验数据的统计推断 59

3.3.1 参数估计 60

3.3.2 假设检验 65

3.3.3 重要的参数检验 67

第四章 试验数据的方差分析 74

4.1 方差分析的基本思想 74

4.2 单因素方差分析 77

4.2.1 方差分析表的计算 78

4.2.2 均值的多重比较 80

4.2.3 方差分析的假设条件 84

4.3 双因素方差分析 88

4.4 重复测量数据的方差分析 92

4.5 方差分析注意事项 96

第五章 试验数据的回归分析 99

5.1 回归分析概述 99

5.2 一元线性回归分析 100

5.2.1 一元线性回归模型 100

5.2.2 一元线性回归模型的检验 102

5.2.3 利用回归方程进行预测 106

5.3 多元线性回归分析 107

5.3.1 多元线性回归模型 107

5.3.2 多元线性回归模型的检验 108

5.3.3 自变量选择的方法 111

5.4 回归诊断 114

5.5 异常观测值的分析 120

5.6 非线性回归 124

5.6.1 多项式回归 124

5.6.2 多元非线性回归 127

第六章 完全随机试验设计 131

6.1 完全随机试验设计概述 131

6.1.1 完全随机试验设计的含义 131

6.1.2 完全随机试验设计的特点 131

6.2 用R语言实现完全随机试验设计的方法 132

6.3 完全随机试验数据的分析方法 134

6.3.1 t检验 134

6.3.2 方差分析 136

6.3.3 多重比较 139

第七章 随机区组试验设计 143

7.1 随机区组试验设计概述 143

7.1.1 随机区组试验设计的含义 143

7.1.2 随机区组试验设计的适用范围 143

7.1.3 随机区组试验设计的特点 144

7.2 用R语言实现随机区组试验方案的设计 145

7.2.1 自编R语言程序实现随机区组试验方案的设计 145

7.2.2 R语言函数实现随机区组试验方案的设计 146

7.3 随机区组试验数据的分析方法 148

7.4 随机区组试验设计应用实例 148

第八章 拉丁方试验设计 156

8.1 拉丁方试验设计概述 156

8.1.1 拉丁方试验设计的含义 156

8.1.2 拉丁方试验设计的特点 157

8.2 用R语言实现拉丁方试验方案的设计 157

8.3 拉丁方试验数据的分析方法 158

8.4 拉丁方试验设计应用实例 158

第九章 尧敦方试验设计 163

9.1 尧敦方试验设计概述 163

9.2 用R语言实现尧敦方试验方案的设计 163

9.3 尧敦方试验数据的分析方法 164

9.4 尧敦方试验设计应用实例 164

第十章 正交试验设计 168

10.1 正交试验设计概述 168

10.1.1 正交试验设计的基本思想 168

10.1.2 正交试验设计的工具——正交表 169

10.1.3 正交表的性质 170

10.1.4 正交表的类别 171

10.1.5 正交试验设计的特点 172

10.1.6 正交试验的安排 172

10.2 用R语言实现正交试验方案的设计 173

10.3 正交试验数据的分析方法 175

10.3.1 直观分析法 175

10.3.2 方差分析法 176

10.4 正交试验设计应用实例 176

第十一章 Plackett-Burman试验设计 188

11.1 PB试验设计概述 188

11.1.1 PB试验设计的基本原理 188

11.1.2 PB试验设计的特点及其适应范围 189

11.2 用R语言实现PB试验方案的设计 190

11.3 PB试验设计应用实例 192

第十二章 中心复合试验设计 200

12.1 中心复合试验设计概述 200

12.1.1 中心复合试验设计的基本原理 200

12.1.2 中心复合试验设计的基本类型 202

12.1.3 中心复合试验设计的特点 203

12.2 用R语言实现中心复合试验方案的设计 203

12.3 中心复合试验设计的数据分析 208

12.4 中心复合试验设计应用实例 208

12.4.1 试验方案的设计 209

12.4.2 试验数据的回归分析 210

12.4.3 最优试验方案的确定 212

第十三章 Box-Behnken试验设计 223

13.1 Box-Behnken试验设计概述 223

13.1.1 Box-Behnken试验设计的原理 223

13.1.2 Box-Behnken试验设计的特点与应用范围 224

13.2 用R语言实现Box-Behnken试验方案的设计 224

13.3 Box-Behnken试验设计应用实例 227

第十四章 混料试验设计 235

14.1 混料试验设计概述 235

14.2 混料试验设计的类型 235

14.2.1 单纯形格子试验设计 236

14.2.2 单纯形重心试验设计 237

14.2.3 有上下界约束的混料试验设计 238

14.3 用R语言实现混料试验方案的设计 239

14.4 混料试验的数据分析方法 245

14.5 混料试验设计应用实例 246

附录 R语言扩展包及函数索引 251

参考文献 253