Design of Comparative Experiments pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge Univ Pr

作者:Bailey, R.A.

出品人:

页数:346

译者:

出版时间:2008-4

价格:$ 171.76

装帧:HRD

isbn号码:9780521865067

丛书系列:

图书标签:

• 实验设计
• 比较实验
• 统计学
• 研究方法
• 数据分析
• 科学研究
• 实验规划
• A/B测试
• 因果推断
• 统计推断

实验设计：构建严谨、高效的科学探索框架 本书深入探讨了现代实验设计（Design of Experiments, DOE）的核心原理、方法论及其在各个科学与工程领域的实际应用。我们旨在为读者提供一个全面、系统的知识体系，使其能够自信地设计、执行和分析各种类型的实验，从而获取可靠、有洞察力的结论，并最终驱动决策优化与过程改进。 第一部分：实验设计的基石与哲学 本书的开篇聚焦于实验设计的哲学基础和基本概念。理解“为什么”比单纯掌握“如何做”更为重要。 1. 科学探究的逻辑框架： 我们首先界定什么是科学实验，以及它在获取知识链条中的关键作用。探讨观察性研究与实验性研究的本质区别，强调实验在建立因果关系方面的不可替代性。 2. 基本原则的阐述： 核心内容将围绕实验设计的三个基本支柱展开：重复（Replication）、随机化（Randomization）、局部控制（Local Control），即我们常说的区组（Blocking）。对于每一个原则，本书将详尽阐述其在消除偏差、量化不确定性以及提高统计功效方面的具体作用。 3. 实验的要素分解： 系统性地梳理实验中的关键组成部分，包括：因子（Factors）、水平（Levels）、响应变量（Response Variables）、误差（Error）以及协变量（Covariates）。我们将提供丰富的案例，帮助读者清晰地区分这些要素在实际问题中的对应物。 4. 统计推断的准备工作： 简要回顾必要的统计学背景知识，重点放在假设检验（Hypothesis Testing）和置信区间（Confidence Intervals）的概念。实验设计的目标是有效地利用这些工具，因此对统计假设的理解是至关重要的。 第二部分：基础实验布局与经典模型 本部分着重介绍最常用且基础的实验设计布局，这些布局构成了更复杂设计的基础。 1. 完全随机化设计（Completely Randomized Design, CRD）： 作为最简单的布局，CRD适用于实验单元同质性高的情况。我们将深入分析其数学模型、方差分析（ANOVA）的执行步骤，以及在何时应当选择或避免使用此设计。 2. 随机化区组设计（Randomized Complete Block Design, RCBD）： 当实验单元存在已知的、可测量的系统性差异时，区组成为控制变异的关键工具。本书将详细解释区组化如何通过将异质性“隔离”到组间，从而显著提高实验的灵敏度。我们将对比一维和二维区组的构造方法。 3. 拉丁方设计（Latin Square Design）： 专注于解决存在两个独立来源的干扰因素（如时间和操作员）的情况。我们将展示如何使用拉丁方设计，用最少的实验次数，同时控制这两个维度上的变异。设计对称性的要求和失效时的替代策略也将被讨论。 4. 因子设计导论： 引入多因子实验的概念，探讨如何一次性研究多个因子之间的独立效应和交互作用。我们将从最基本的 $A imes B$ 布局开始，强调交互作用的真实含义及其在过程理解中的价值。 第三部分：全因子设计与分数因子设计 本部分是现代实验设计的核心，专注于系统性地探索多个因子对响应变量的影响。 1. 全因子设计（Full Factorial Designs）： 深入探讨 $2^k$ 因子设计，包括所有因子取两个水平（高水平和低水平）的情况。我们将详细阐述如何利用这种设计高效地筛选主效应和二阶交互作用。 2. 拟合与模型简化： 介绍如何通过主效应图（Main Effects Plots）和交互作用图（Interaction Plots）来直观地解读全因子实验的结果。重点讲解如何使用帕累托图（Pareto Chart）和效应图来识别设计中的关键因子。 3. 分数因子设计（Fractional Factorial Designs）： 面对因子数量较多时，全因子实验的成本可能过高。本书将详尽介绍如何利用分数因子设计，通过牺牲部分高阶交互作用的独立性来估计低阶效应，实现经济高效的筛选。重点讲解别名的概念（Alias Structure），并教授如何选择具有良好分辨率（Resolution）的设计，以确保关键效应不被混淆。 4. 中心点与曲面响应预热： 在因子筛选阶段引入中心点（Center Points）的价值，用于估计纯误差和检验设计的非线性（曲率）效应，为后续的响应曲面法（Response Surface Methodology, RSM）打下基础。 第四部分：深入响应曲面法与优化 一旦关键因子被确定，接下来的目标是通过数学模型来理解并优化过程性能。 1. 响应曲面法的理论基础： 阐释如何使用多项式模型（如一阶和二阶模型）来近似因子空间中响应变量的真实关系。重点讲解二阶模型在寻找最优操作点的能力。 2. 中心复合设计（Central Composite Design, CCD）： 详细介绍CCD的构造原理，包括星型点、中心点和轴点，以及如何利用这些点来构建一个对称、可旋转的二阶模型。 3. Box-Behnken 设计（Box-Behnken Designs）： 作为CCD的替代方案，我们将分析Box-Behnken设计的优势，特别是在实验范围的边界不应被测试的场景中。 4. 模型拟合与分析： 深入探讨如何执行二次多项式的回归分析，评估模型的显著性、拟合优度（$R^2$）以及对残差的诊断。 5. 优化策略： 介绍经典的坡道法（Steepest Ascent/Descent）和更高级的基于模型的优化技术，例如方差最小化和目标函数优化，指导读者找到最佳的工艺参数组合。 第五部分：特殊与高级实验布局 本部分拓展读者对非标准但高效实验布局的理解。 1. 田口稳健设计方法（Taguchi Methods）： 探讨田口方法的核心思想——利用正交表（Orthogonal Arrays）构建更具成本效益的实验。重点分析如何区分控制因子（Control Factors）和噪声因子（Noise Factors），并通过信噪比（Signal-to-Noise Ratio, S/N Ratio）来实现过程的稳健性优化。 2. 混合因子设计（Mixture Designs）： 专门处理实验中因子含量之和必须保持固定的情况（如配方实验）。介绍单纯形（Simplex）结构和相应的回归模型。 3. 重复测量设计（Repeated Measures Designs）： 适用于同一试验单元在不同时间点或条件下进行多次测量的场景，如生物制药或长期稳定性测试。分析如何处理时间序列数据中的相关性。 4. 非参数设计考量： 在数据不满足正态性或方差齐性等经典假设时，介绍如何调整实验设计或选择合适的非参数检验方法。 本书通过大量的实际工程案例和数据驱动的实例，确保读者不仅掌握了实验设计的理论，更能将其转化为解决现实世界复杂问题的强大工具。阅读本书，读者将能够系统地规划实验路径，以最少的资源获取最精确的科学洞察力。

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