《试验应用统计 设计、创新和发现》PDF下载

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  • 作  者:(美)GeorgeE.P.Box,J.StuartHunter,WilliamG.Hunter著
  • 出 版 社:北京:机械工业出版社
  • 出版年份:2010
  • ISBN:9787111272588
  • 页数:394 页
图书介绍:本书从试验工作者的角度阐述了统计方法在试验设计中的应用,强调科学地利用统计工作从试验数据中获取最大的信息。内容主要包括:基础知识、比较两总体、两水平因析设计、部分因析设计、因析设计及数据变换、变差的多种来源、最小二乘与试验设计的必要性、响应曲面的某些应用等。

第1章 促进知识的产生 1

1.1 学习过程 1

1.2 重要的考虑 3

1.3 试验者的问题及统计方法 5

1.4 一个典型研究 6

1.5 如何用统计技术 8

第2章 基础知识(概率、参数和统计) 12

2.1 试验误差 12

2.2 分布 13

2.3 统计量和参数 16

2.4 位置和散布的度量 16

2.5 正态分布 19

2.6 正态概率作图 22

2.7 随机性和随机变量 23

2.8 协方差和相关作为线性相依性的度量 25

2.9 学生氏t分布 26

2.10 参数估计 28

2.11 来自正态总体的随机抽样 29

2.12 卡方和F分布 30

2.13 二项分布 32

2.14 泊松分布 35

附录2A 观测的线性组合的均值和方差 37

第3章 比较两总体:参照分布、检验和置信区间 42

3.1 相关的参照集合和参照分布 42

3.2 随机配对比较设计:男孩鞋子例子 51

3.3 分区组和随机化 57

3.4 小结:简单试验中的比较、重复、随机化和分区组 58

3.5 显著性检验再讨论 59

3.6 离散数据的推断:二项分布 66

3.7 频数(每单位的计数)的推断:泊松分布 69

3.8 列联表和关联性检验 70

附录3A 两总体比较检验的稳健性对比 72

附录3B 基于历史数据的参照分布的计算 74

第4章 比较多个总体:随机区组和拉丁方 82

4.1 在一个完全随机设计中比较k个处理 82

4.2 随机区组设计 89

4.3 裂区试验初步及其与随机区组的关系 94

4.4 多个分区组成分:拉丁方设计 95

4.5 平衡不完全区组设计 99

附录4A 图形方差分析的基础 100

附录4B 一些有用的拉丁方:希腊拉丁方和超希腊拉丁方设计 101

第5章 两水平因析设计 105

5.1 引言 105

5.2 例1:三因子(变量)对薄层清晰度的影响 105

5.3 例2:三因子对某聚合物溶剂的三种物理性质的影响 106

5.4 23因析设计:试验工厂研究 107

5.5 主效应的计算 109

5.6 交互作用 110

5.7 真实的重复试验 111

5.8 结果的解释 113

5.9 对照表 114

5.10 2k因析试验中ANOVA的误用 115

5.11 观察数据 117

5.12 多个响应的处理:宠物食品试验 118

5.13 24因析设计:工艺过程开发研究 122

5.14 利用正态图和Lenth图分析 124

5.15 因析设计数据的其他模型 128

5.16 2k因析设计分区组 129

5.17 边做边学 132

5.18 总结 135

附录5A 更大因析设计的分区组 135

附录5B 部分混杂 136

第6章 部分因析设计 144

6.1 8次试验中5个因子对薄层6种特性的效应 144

6.2 新产品的稳定性,8次试验中4个因子,一个24-1设计 145

6.3 一个半拆分的例子:某种轴承的改进 146

6.4 半拆分的分析 147

6.5 2 7-4 Ⅲ设计:一个自行车的例子 149

6.6 8次试验设计 151

6.7 使用表6.6:一个例证 152

6.8 符号交换、折叠反转及序贯安排 153

6.9 采用多列折叠反转的一项调查 155

6.10 通过折叠反转将设计的分辨度由Ⅲ提高到Ⅳ 158

6.11 16次试验的设计 158

6.12 2 5因析设计的节点半复制:反应堆例子 159

6.13 2 8因析设计的2 8-4 Ⅳ节点1/16部分 162

6.14 2 15-11 Ⅲ节点设计:2 15因析设计的4/64部分 163

6.15 构造其他的两水平部分 165

6.16 区组效应的消除 166

第7章 补充的部分因析设计及其分析 173

7.1 Plackett和Burman设计 173

7.2 选择跟随试验 181

7.3 对使用部分设计的辩护 187

附录7A 技术细节 189

附录7B PB设计的一个近似偏分析 191

附录7C Hall的正交设计 191

第8章 因析设计及数据变换 197

8.1 一个两向(因析)设计 197

8.2 来自变换的简化以及增强的灵敏度 198

附录8A 数据变换的基本原理 204

附录8B 检验方差非齐性的Bartlett x 2 u 204

第9章 变差的多种来源 208

9.1 裂区设计、方差成分和误差传递 208

9.2 裂区设计 208

9.3 估计方差成分 215

9.4 误差传递 220

第10章 最小二乘与试验设计的必要性 226

10.1 最小二乘估计 226

10.2 最小二乘的多样性 234

10.3 试验设计的起源 246

10.4 非线性模型 253

附录10A 统计概念的向量表示 255

附录10B 最小二乘的矩阵版本 258

附录10C 因析设计、搞糟的设计及其他设计的分析 259

附录10D 未加权最小二乘和加权最小二乘 261

第11章 建模、几何及试验设计 272

11.1 一些经验模型 274

11.2 某些试验设计及设计的信息函数 278

11.3 曲线估计的是否充分 281

11.4 序贯设计策略 282

11.5 典则分析 286

11.6 Box-Behnken设计 294

第12章 响应曲面方法的某些应用 304

12.1 重复试验以改进产品设计 304

12.2 通过数据变换简化响应函数 313

12.3 探索和研究多重响应数据的活跃因子空间和惰性因子空间 316

12.4 探索典则因子空间 318

12.5 从经验论到机械论 323

12.6 响应曲面法的使用 328

附录12A ?的平均方差 328

附录12B 12.3节中多重响应试验的数据和估计的效应 329

第13章 设计稳健产品和稳健过程:引论 336

13.1 环境的稳健性 336

13.2 对组成部分波动的稳健性 343

附录13A 关于环境稳健性的一个数学阐述 347

附录13B 准则的选取 348

第14章 过程控制—预测和时间序列:引论 353

14.1 过程监测 353

14.2 指数加权移动平均 356

14.3 CuSum图 358

14.4 过程调整 360

14.5 对一些时间序列模型及应用的简略回顾 366

14.6 用模型做预测 368

14.7 干预分析:洛杉矶空气污染的例子 371

第15章 革新过程操作 375

15.1 多个因子 376

15.2 多重响应 379

15.3 革新过程操作委员会 379

附录 表 382