Design and Analysis of Experiments pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons

作者:Douglas C. Montgomery

出品人:

页数:672

译者:

出版时间:2008-8-11

价格:GBP 92.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470128664

丛书系列:

图书标签:

• 学习
• Stat
• 实验设计
• 统计学
• 数据分析
• 实验分析
• DOE
• 统计推断
• 科学研究
• 质量控制
• 优化
• R语言

《实验设计与分析》 本书深入探讨了实验设计（DOE）的理论基础、核心方法以及在各个领域中的应用。本书旨在为读者提供一个全面而实用的框架，帮助他们有效地规划、执行和分析实验，从而获得可靠的、有意义的研究结果。 核心内容涵盖： 实验设计的基本原则： 书籍从最基础的概念讲起，详细阐述了实验设计的重要性，以及随机化、重复、区组等基本原则在提高实验效率和有效性方面的作用。我们将探讨如何识别和控制实验中的潜在偏差，确保研究结果的准确性。 不同类型的实验设计： 本书系统介绍了多种经典的实验设计方法，包括： 完全随机设计 (CRD)： 适用于处理因素简单、且对实验单元无明显异质性影响的情况。我们将详细讲解如何进行随机分组，以及如何分析CRD数据的变异来源。 随机区组设计 (RBD)： 当存在一个已知的、可能影响实验结果的区组变量时，RBD能够有效地消除其影响，提高实验的灵敏度。本书将深入讲解如何构建和分析RBD数据，例如在农作物试验中控制土壤肥力差异。 拉丁方设计 (LSD) 和格里科-拉丁方设计 (GLSD)： 这两种设计能够同时控制两个（LSD）或三个（GLSD）区组变量，适用于需要多重控制实验条件的情况。我们将展示如何设计和分析这些复杂的实验，以解决更具挑战性的研究问题。 析因设计 (Factorial Designs)： 当研究涉及两个或多个因素时，析因设计能够有效地研究各因素的主效应以及它们之间的交互作用。本书将重点讲解全析因设计和部分析因设计，以及如何解读复杂的交互作用图。 响应面法 (Response Surface Methodology, RSM)： RSM是一种强大的工具，用于优化实验过程，寻找最佳的实验条件以最大化或最小化响应变量。我们将详细介绍中心复合设计 (CCD) 和Box-Behnken设计 (BBD)，并演示如何使用回归模型来拟合和理解响应面。 嵌套设计 (Nested Designs) 和裂区设计 (Split-Plot Designs)： 这两种设计适用于在实验过程中存在不同层次的处理或在不同条件下进行实验的情况。本书将详细介绍它们的适用场景、设计要求和数据分析方法。 方差分析 (ANOVA) 的深入讲解： 方差分析是实验数据分析的核心工具。本书将从基本原理出发，逐步深入到各种设计对应的ANOVA模型，包括单因素、双因素、多因素ANOVA，以及带区组和交互作用的ANOVA。我们将重点讲解如何解释ANOVA表的各个组成部分，如SS、df、MS、F值和p值，以及如何进行事后比较（如Tukey HSD、Bonferroni）来确定具体差异。 回归分析与模型诊断： 在许多实验设计中，建立数学模型来描述输入变量与输出变量之间的关系至关重要。本书将深入讲解线性回归、多项式回归，以及如何进行模型诊断，例如残差分析、共线性诊断和变量选择，以确保模型的有效性和可靠性。 实验设计的实践应用： 书籍将通过大量的实际案例，展示实验设计在不同领域的应用，包括： 制造业： 过程优化、产品质量改进、新材料开发。 农业： 农作物产量优化、肥料试验、病虫害防治。 生物医学： 药物疗效评估、临床试验设计、生物过程优化。 化工： 反应条件优化、催化剂性能评价。 服务业： 用户体验研究、流程效率提升。 计算机科学： 算法性能评估、系统参数调优。 通过这些案例，读者可以更好地理解如何将理论知识转化为实际问题解决方案。 统计软件的应用： 本书将结合常用的统计软件（如 R, SAS, SPSS）来演示如何进行实验设计和数据分析。读者将学习如何使用这些软件来生成设计方案、执行ANOVA、进行回归分析以及解读输出结果。 本书的特色： 理论与实践相结合： 既有严谨的理论推导，又不乏生动的实例分析，帮助读者建立起坚实的理论基础，并掌握解决实际问题的能力。 循序渐进的讲解： 从基础概念到复杂设计，本书的结构安排清晰，讲解深入浅出，适合不同层次的读者。 强调统计思维： 不仅教授方法，更注重培养读者正确的统计思维方式，使其能够批判性地评估数据和研究结果。 丰富的练习题： 每章都配有精心设计的练习题，帮助读者巩固所学知识，提高分析能力。 无论您是从事科学研究、工程开发、市场营销还是质量管理，《实验设计与分析》都将是您不可或缺的宝贵参考书。它将帮助您更有效地进行实验，做出更明智的决策，并最终在您的工作中取得成功。

评分☆☆☆☆☆

现在正在上听蒙哥讲这课，蒙哥上课相当幽默。 发现，整个课堂，只有7个非印度人，在7个非印度人中，两个白人，五个中国人，以至于我以为我到了印度 第一堂课提了传说中他最喜欢的高尔夫球的例子。。。 这本书现在出了第七版了，今天的课上，蒙哥同学极力推荐买新书，因为他说...  

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书非常好，比较全面、清晰的介绍了实验设计方法。把一本书写厚不难，难的是把书写的清楚明白，我从图书馆把书借了出来，复印了；结果发现人民邮电出版社已经引进了这本书。

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这本书非常好，比较全面、清晰的介绍了实验设计方法。把一本书写厚不难，难的是把书写的清楚明白，我从图书馆把书借了出来，复印了；结果发现人民邮电出版社已经引进了这本书。

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这本书的价值远超出了教科书的范畴，更像是一本实用的研究方法论手册。我发现自己越来越频繁地将它作为案头参考书，尤其是在设计新的、非标准化的实验方案时。书中不仅涵盖了传统的完全随机化设计、拉丁方设计，还拓展到了像拉丁方中的拉丁方、嵌套设计，甚至还触及了贝叶斯方法的实验设计视角，这些内容在同类教材中是相当少见的。这种包罗万象的覆盖面，让这本书具有极强的生命力，可以陪伴读者从初级研究员成长为高级统计规划师。它真正教会我的不是如何套用公式，而是如何像一个真正的科学家一样去思考问题——如何用最少的时间和资源，获取到最可靠的结论。这种思维模式的培养，是任何软件教程都无法提供的宝贵财富。每次翻阅，我都能从中找到新的启发点，去优化我正在进行的项目。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是统计学爱好者的福音！我花了大量时间研究实验设计，但很多教材总是侧重于枯燥的数学推导，让人望而却步。然而，这本书的叙述方式非常直观，它没有一上来就抛出复杂的公式，而是通过一系列精心设计的真实案例来引导读者理解每一个核心概念。比如，书中对于如何选择合适的实验设计类型——随机化区组、因子设计、甚至更高级的响应曲面法——都有非常清晰的逻辑链条。它不仅仅是告诉你“该用哪个”，更重要的是解释了“为什么用这个”以及“如果用错了会有什么后果”。尤其是关于如何处理实验中的变异性（variance）那几章，作者的处理方式极为高明，将理论和实践的鸿沟完美地架设起来了。我发现，读完这些章节后，我对于如何构建一个既经济又科学的实验方案的把握，有了质的飞跃。这种深入浅出的讲解，使得原本被视为高深莫测的实验规划，变得触手可及，极大地提升了我在实际科研项目中的信心和效率。对于任何希望将理论知识转化为实际操作能力的研究人员来说，这本书都是一本不可多得的实用指南。

评分☆☆☆☆☆

我得说，这本书的排版和图示设计简直是一场视觉享受，这对于一本技术性极强的书籍来说，绝对是一个巨大的加分项。通常，涉及大量表格和图表的教材很容易变得拥挤不堪，让人阅读起来十分费力。但这本书的编排却极为清爽、逻辑清晰。那些用来阐述复杂交互作用的二维或三维图表，绘制得精准而富有洞察力，让人一眼就能抓住关键的变量关系。特别是在介绍如混料设计（Mixture Designs）这类相对小众但重要的设计时，作者没有使用堆砌文字的方式，而是大量利用流程图和决策树，将选择路径可视化。这极大地减轻了初学者的认知负担。此外，书中的每一个示例都配有详细的计算步骤和结果解读，即使是那些对软件操作不甚熟练的读者，也能通过跟随书中的步骤，手工复现关键的分析结果。这种对学习体验的细致关怀，使得长时间的深入阅读也不易产生疲劳感，充分体现了作者对教育学原理的深刻理解。

评分☆☆☆☆☆

对于那些需要跨学科协作的研究人员来说，这本书的通用性和可解释性简直是无价之宝。我所在的领域涉及生物、工程和商业的交叉点，这意味着我经常需要向非统计背景的同事解释我的实验设计和分析结果。这本书的语言风格非常精炼且精确，但同时又避免了过度的学术腔调。书中对统计术语的定义既准确又易懂，这使得我可以非常自信地引用书中的概念来向我的跨领域伙伴清晰地阐述我们的实验设计选择的合理性。例如，书中对“效应的混淆”（confounding）和“阻塞”（blocking）的解释，我可以直接拿来作为内部培训的材料，效果非常好。它成功地在学术的严谨性与工程应用的可操作性之间找到了一个完美的平衡点，使得它不仅仅是一本供统计学家阅读的书，更是一本能促进团队内部科学沟通效率的桥梁之作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度令人印象深刻，它不像市面上很多流行读物那样浮于表面，而是真正扎根于统计学的严谨性之中。我特别欣赏作者在处理“假设检验”和“模型拟合”时的那种细致入微。它没有回避统计推断中的灰色地带，反而将其作为讨论的重点。例如，书中对于多重比较的矫正方法（如Bonferroni、Tukey HSD等）的介绍，不仅列出了计算步骤，还深入剖析了每种方法的优缺点、适用情境，以及它们背后的统计学原理的权衡。这对于我这种需要处理大量数据的工程师来说至关重要，因为一个错误的推断可能导致数百万美元的决策失误。再者，书中对“模型诊断”的强调也值得称赞。它教导读者如何识别和应对残差的非正态性、异方差性等问题，而不是简单地假设一切都完美符合标准线性模型的假设。这种对“不完美”世界的深刻理解和应对策略，体现了作者深厚的学术功底和丰富的实践经验。这本书的阅读体验，更像是在一位经验极其丰富的大师的指导下，进行一次严谨的学术修行。

评分☆☆☆☆☆

帅哥敌不过岁月啊。

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stat421 总之marzban虽然考试很坑爹给分很严苛，可是真心教的清楚易懂，算是统计学的最开心的一门课

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帅哥敌不过岁月啊。

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