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最優試驗設計--案例分析

作者：(美)彼得·古斯//布拉德利·瓊斯|責編:秦淑靈|譯者:楊貴軍//楊雪//陳浩//周琦
出版社：電子工業
ISBN：9787121432644

出版日期：2022/04/01
裝幀：平裝
頁數：216

人民幣：RMB 89 元售價：元

內容大鋼

試驗設計是有著廣泛應用的統計工具，已形成廣泛的理論體系，是統計學的一個重要分支。國內外有大量介紹試驗設計理論與應用的書籍。Peter Goos與Bradley Jones的《最優試驗設計——案例分析》別具特色。每章都包含一個案例分析，以一個劇本的形式呈現，很少涉及數學和統計學方面的細節，這不僅體現了最優試驗設計的一般性和靈活性，對於非專業人士也不會帶來距離感；同時每章都設置了知識探究環節，為案例研究中使用的各種統計和數據分析方法提供更嚴謹的基礎材料。全書分為11章，內容包括簡單比較試驗、篩選試驗、響應曲面試驗、混料試驗、區組試驗、裂區試驗等場景中最優試驗設計的構造及數據分析方法。本書內容豐富，注重理論聯繫實際，深入淺出地闡述試驗設計的基本理論和具體的應用方法，通俗易懂，便於閱讀。為方便教學，本書提供電子課件，可登錄華信教育資源網www.hxedu.com.cn下載使用。
本書是學習如何應用試驗設計方法的一本好教材，可作為高等院校高年級本科生及研究生的教學用書，對科研人員、工程技術人員及廣大實際工作者而言，也是一本學習試驗設計的有益的參考書。

作者介紹

(美)彼得·古斯//布拉德利·瓊斯|責編:秦淑靈|譯者:楊貴軍//楊雪//陳浩//周琦

第1章  簡單比較試驗
  1.1  主要概念
  1.2  比較試驗的安排
  1.3  總結
第2章  最優篩選試驗
  2.1  主要概念
  2.2  案例：提取試驗
    2.2.1  問題和設計
    2.2.2  數據分析
  2.3  知識探究
    2.3.1  主效應模型
    2.3.2  兩因子交互效應模型
    2.3.3  因子縮放(factor scaling)
    2.3.4  普通最小二乘估計
    2.3.5  顯著性檢驗和功效函數的計算
    2.3.6  方差膨脹
    2.3.7  別名
    2.3.8  最優設計
    2.3.9  生成最優試驗設計
    2.3.10  回顧提取試驗
    2.3.11  成功篩選原則：稀疏性、排序性、遺傳性
  2.4  背景閱讀
    2.4.1  篩選
    2.4.2  尋找最優設計的演算法
  2.5  總結
第3章  篩選試驗的跟隨試驗
  3.1  主要概念
  3.2  案例：擴充的提取試驗
    3.2.1  問題和設計
    3.2.2  數據分析
  3.3  知識探究
    3.3.1  跟隨試驗的最優選擇
    3.3.2  設計構造演算法
    3.3.3  摺疊反轉設計
  3.4  背景閱讀
  3.5  總結
第4章  含有分類因子的響應曲面設計
  4.1  主要概念
  4.2  案例：穩健的流程優化試驗
    4.2.1  問題和設計
    4.2.2  數據分析
  4.3  知識探究
    4.3.1  二次效應
    4.3.2  針對多水平分類因子的虛擬變數
    4.3.3  計算D-效率
    4.3.4  構建FDS圖
    4.3.5  計算平均相對預測方差
    4.3.6  計算I-效率
    4.3.7  保證基於普通最小二乘推斷的有效性
    4.3.8  設計區域

  4.4  背景閱讀
  4.5  總結
第5章  規則設計區域的響應曲面設計
  5.1  主要概念
  5.2  案例：產量最大化試驗
    5.2.1  問題和設計
    5.2.2  數據分析
  5.3  知識探究
    5.3.1  三次因子效應
    5.3.2  失擬檢驗
    5.3.3  在試驗設計的構造演算法中加入因子限制
  5.4  背景閱讀
  5.5  總結
第6章  帶有過程因子的混料試驗
  6.1  主要概念
  6.2  案例：軋機試驗
    6.2.1  問題和設計
    6.2.2  數據分析
  6.3  知識探究
    6.3.1  混料約束
    6.3.2  混料約束對模型的影響
    6.3.3  混料試驗數據常用的模型
    6.3.4  混料試驗的最優設計
    6.3.5  混料試驗設計構造演算法
  6.4  背景閱讀
  6.5  總結
第7章  區組響應曲面設計
  7.1  主要概念
  7.2  案例：油酥麵團試驗
    7.2.1  問題和設計
    7.2.2  數據分析
  7.3  知識探究
    7.3.1  模型
    7.3.2  廣義最小二乘估計
    7.3.3  方差分量的估計
    7.3.4  顯著性檢驗
    7.3.5  區組試驗的最優設計
    7.3.6  正交分區組
    7.3.7  最優與正交分區組
  7.4  背景閱讀
  7.5  總結
第8章  區組篩選試驗
  8.1  主要概念
  8.2  案例：穩定性改進試驗
    8.2.1  問題和設計
    8.2.2  設計問題的回顧
    8.2.3  數據分析
  8.3  知識探究
    8.3.1  包含區組效應的模型
    8.3.2  固定區組效應

  8.4  背景閱讀
  8.5  總結
第9章  含有協變數的試驗設計
  9.1  主要概念
  9.2  案例：聚丙烯試驗
    9.2.1  問題和設計
    9.2.2  數據分析
  9.3  知識探究
    9.3.1  協變數或伴隨變數
    9.3.2  協變數存在時的模型和設計準則
    9.3.3  對時間趨勢的設計穩健
    9.3.4  構造設計演算法
    9.3.5  隨機化或不隨機化
    9.3.6  結語
  9.4  背景閱讀
  9.5  總結
第10章  裂區設計
  10.1  主要概念
  10.2  案例：風洞試驗
    10.2.1  問題與設計
    10.2.2  數據分析
  10.3  知識探究
    10.3.1  裂區術語
    10.3.2  模型
    10.3.3  裂區設計的推斷
    10.3.4  裂區設計的應用場合
    10.3.5  所需的難變因子數量及試驗次數
    10.3.6  最優裂區試驗設計
    10.3.7  最優裂區設計的構造演算法
    10.3.8  分析裂區試驗數據的難點
  10.4  背景閱讀
  10.5  總結
第11章  雙向裂區設計
  11.1  主要概念
  11.2  案例：電池試驗
    11.2.1  問題與設計
    11.2.2  數據分析
  11.3  知識探究
    11.3.1  雙向裂區模型
    11.3.2  廣義最小二乘估計
    11.3.3  雙向裂區試驗的最優設計
    11.3.4  D-最優雙向裂區設計的構造演算法
    11.3.5  擴展及相關試驗設計
  11.4  背景閱讀
  11.5  總結
參考文獻

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