正交与均匀试验设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:方开泰

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:2001-10

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787030091895

丛书系列:

图书标签:

• 正交设计
• 均匀设计
• 试验设计
• 概率论5
• 1
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• 实验规划

《正交与均匀试验设计》—— 探索高效数据收集与优化的理论与实践 在科学研究、工程设计、产品开发乃至市场分析等诸多领域，如何以最少的资源获取最有价值的信息，是效率与精度的核心考量。当面对多因素、多水平的试验场景时，传统的“全因子试验”往往因其巨大的试验次数而变得不可行。此时，巧妙的试验设计方法便显得尤为重要。《正交与均匀试验设计》一书，正是为解决这一挑战而生，它系统地阐述了两种极其高效且应用广泛的试验设计策略——正交设计和均匀设计，为读者提供了一套严谨的理论框架和实用的操作指南。 本书并非对所有试验设计方法进行罗列，而是聚焦于正交设计和均匀设计这两个在实践中表现卓越的工具。正交设计以其“均衡分散”的特性，能够在极少试验次数下，有效地区分各因素的主效应，并尽可能地降低因素间的混淆。它通过精心构造的“正交表”，使得试验方案在统计学上具有良好的“独立性”，能够从有限的观察中提取出关于每个因素影响力的可靠信息。而均匀设计，则以其“均匀分布”的理念，致力于在设计空间内，使试验点尽可能地“分散”和“均匀”，从而能够更全面地捕捉到因素间的交互作用，尤其适用于那些难以用简单线性模型描述的复杂非线性问题。 本书的撰写，旨在为读者构建一个从理论到实践的完整认知链条。在理论层面，我们深入剖析了正交设计和均匀设计的数学原理，解释了它们为何能够以如此少的试验次数实现信息的最优获取。这包括对正交矩阵性质的探讨，对均匀设计点生成的算法原理的阐释，以及对不同类型正交表（如 $L_4, L_8, L_9, L_{16}, L_{27}$ 等）和均匀设计表（如 $U_m(n^k)$）的构造方法和应用条件的详细介绍。理解了这些基本原理，读者便能深刻体会到这两种设计方法的精妙之处，并能根据实际问题选择最合适的设计方案。 在实践层面，本书提供了大量详实的应用案例，涵盖了从材料科学、化工生产、生物医药到农学、工业制造等多个学科领域。每一个案例都清晰地展示了如何将正交或均匀设计应用于实际问题中：如何根据研究目的和因素水平数，选择合适的设计方案；如何根据设计方案，进行试验的实施；以及如何利用统计分析方法，对试验结果进行解读，并最终得出优化结论。这些案例不仅是理论知识的生动体现，更是读者学习和掌握这些设计方法的宝贵财富。它们将帮助读者克服从理论到实践的鸿沟，将抽象的设计理念转化为解决实际问题的利器。 本书的结构设计，力求循序渐进，易于理解。我们首先会从试验设计的基本概念和必要性入手，引出正交设计和均匀设计的优势。接着，将逐一详细介绍正交设计的原理、不同类型正交表的构造方法、如何选择和应用正交表，以及正交设计在分析主效应和部分交互作用时的应用。随后，我们将重点讲解均匀设计的核心思想、其在多水平和非线性问题中的优势、均匀设计点的生成方法（例如，使用特定序列生成器或查找表），以及如何应用均匀设计进行模型拟合和优化。在每一部分，我们都会辅以清晰的图表和计算示例，帮助读者直观地理解相关概念。 此外，本书还关注了试验设计中的一些关键技术和注意事项，例如：如何正确界定试验因素和水平；如何处理试验误差和随机性；如何进行统计分析，包括方差分析、回归分析等，以验证设计方案的有效性；以及如何基于试验结果进行因素优化和模型预测。我们强调，试验设计不仅仅是选择一个表格，更是一个严谨的科学研究过程，需要周密的计划、精细的操作和深入的分析。 《正交与均匀试验设计》的目标读者非常广泛，包括但不限于： 科研工作者与研究生：在进行实验研究时，能够运用科学的设计方法，提高研究效率，减少不必要的试验开销，获得更可靠的研究结论。 工程师与技术人员：在产品开发、工艺优化、质量控制等工程实践中，能够通过试验设计，快速找到最优参数组合，改进产品性能，降低生产成本。 数据分析师与统计专家：在处理实际问题时，能够掌握更高效的数据收集方法，为后续的建模与分析打下坚实基础。 对科学研究方法感兴趣的各界人士：能够理解并运用科学的试验设计思想，提升解决问题的能力。 本书的出版，期望能够系统地普及正交与均匀试验设计这一强大而高效的工具，帮助读者掌握科学的研究方法，提高试验效率，在各自的研究和工作领域取得更大的突破。它将是一部兼具理论深度与实践指导意义的参考书，引导读者走向更高效、更精准的决策之路。

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对于一个资深的项目经理来说，时间就是金钱，实验资源的优化配置是日常工作的重中之重。我购买这本书的初衷，就是希望能找到一套系统的方法来缩短我们的新产品开发周期。这本书没有让我失望，它提供了一套非常清晰的“降维思考”框架。书中关于响应曲面法（RSM）与正交试验相结合的章节，展示了如何先用正交试验快速锁定影响显著的区域，然后再用RSM进行精细的曲面拟合和最优点的确定。这种两阶段的策略，在我们的实际应用中极大地减少了所需的试验次数。更让我耳目一新的是，作者对于试验的“混杂性”讨论，清晰地解释了在资源受限的情况下，哪些交互作用是可以被牺牲掉，哪些必须被保留下来进行分析，这种权衡艺术才是这本书的精髓所在。书中的案例分析部分，虽然有些是经典的教学案例，但作者的解读角度非常新颖，总是能从企业的成本控制和效率提升角度去重新审视这些数学模型，这种跨学科的视角，对于提升团队的整体决策水平非常有帮助。

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这本书的封面设计初看之下有些朴素，黑白为主的色调，标题字体方正严肃，让人第一印象觉得这是一本非常硬核的学术专著。我原本是带着一点点忐忑的心情翻开的，毕竟“正交”和“均匀”这两个词组合在一起，听起来就充满了数学的冰冷感。然而，当我深入阅读后，发现作者在讲解复杂概念时，竟然运用了许多贴近实际生产和工程应用的例子。比如，书中花了相当大的篇幅去解释如何利用最小二乘法对实验数据进行拟合，以及如何通过这些设计来筛选出影响产品性能的关键因素。特别是关于多因子实验中，如何通过正交表的选择来确保各因子效应的独立性，讲解得极为细致，甚至配上了大量的表格和图示，帮助读者直观地理解这种“平衡”的数学美感。对于我这种虽然有理论基础但实践经验相对不足的研究人员来说，这本书无疑是打开了一扇新的大门，让我看到了如何将抽象的统计学原理转化为高效的实验工具。它不是那种高高在上的理论说教，而是非常务实地指导你如何少花钱、少时间，却能获得最可靠的实验结论。我个人对其中关于试验的序贯优化策略印象深刻，那部分内容对于需要不断迭代和改进工艺流程的工程师来说，简直是宝典级别的指导手册。

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这本书的学术深度是毋庸置疑的，但最让我感到惊喜的是它对于设计伦理和统计严谨性的强调。作者花费了不少篇幅来讨论如何避免“数据挖掘”的陷阱，即在试验设计阶段就应该预先设定好假设和检验标准，而不是在事后根据结果来调整模型。这在当前科研领域数据滥用的背景下，显得尤为重要。书中对“显著性水平”和“功效”的平衡性讨论，不是简单地给出一个公式，而是深入剖析了在不同风险偏好下，研究人员应该如何做出倾向性选择。例如，在制药行业的早期筛选试验和在成熟制造业的质量控制试验中，对“假阳性”和“假阴性”的容忍度是截然不同的，作者对此进行了细致的对比和指导。这本书的价值，已经超越了一本纯粹的实验方法论书籍，它更像是一本关于如何进行“负责任的、高效的科学探究”的指南。它强迫读者去思考每一个实验决策背后的哲学基础和实际后果，使得阅读过程变成了一种思维的深度训练。

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我是一个对数据可视化有较高要求的读者，希望所学的知识能够以更直观的方式呈现出来。虽然这本书的重点在于理论构建和计算方法，但作者在解释“均匀性”时，通过高维空间中的点分布图，形象地展示了均匀设计相对于传统正交设计的优势。那种在超立方体内均匀铺开的试验点，给人的视觉冲击力非常强，一下子就明白了为什么这种设计在探索未知空间时效率更高。此外，书中关于试验设计软件应用的部分，虽然没有直接提供软件操作手册，但作者对不同设计方法的计算流程进行了细致的分解，这使得我们即使使用不同的软件平台，也能清晰地理解背后核心的算法逻辑，避免了“黑箱操作”的风险。它教会我们，工具只是手段，理解设计原理才能真正驾驭实验。这本书的排版和注释也做得非常到位，很多需要深究的数学推导都巧妙地放在了脚注或附录中，保证了主体阅读的流畅性，让人在学习之余，能够保持探索的兴趣。

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这本书的阅读体验，坦率地说，对初学者来说可能需要一点耐心。我刚开始接触时，被其中大量的符号和公式弄得有些头晕目眩，感觉自己像是在解一个极其复杂的代数题。但是，一旦你坚持度过了最初的理论铺陈阶段，你会发现作者的逻辑性简直是教科书级别的严密。它没有绕弯子，而是直接将实验设计的核心——如何用有限的资源去探索广阔的参数空间——剖析得淋漓尽致。我尤其欣赏作者在讨论不同类型正交表（如 $L_N(2^k)$ 或 $L_N(3^k)$）的构造和选择原则时所展现的深度。他不仅仅罗列了常用的表格，更深入探讨了如何根据实验的因子水平和交互作用的复杂程度，来“定制”最合适的试验方案。有一章专门讨论了如何处理缺失数据和异常值，这一点在实际的工业化实验中至关重要，很多理论书籍往往会忽略这一点。作者的处理方法既遵循了统计学的严谨性，又考虑了工程实际中的可操作性，使得整本书的实用价值大大提升。读完这部分，我感觉自己对“科学设计”这个概念有了更深刻的理解，不再是盲目地试错，而是带着明确的、量化的目标去进行每一步操作。

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