Statistical 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 Inc

作者:Mason, Robert Lee/ Gunst, Richard F./ Hess, James L.

出品人:

页数:760

译者:

出版时间:2003-2

价格:1448.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780471372165

丛书系列:

图书标签:

统计学
实验设计
数据分析
统计推断
实验规划
方差分析
回归分析
统计建模
实验数据
质量控制

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具体描述

Emphasizes the strategy of experimentation, data analysis, and the interpretation of experimental results.* Features numerous examples using actual engineering and scientific studies.* Presents statistics as an integral component of experimentation from the planning stage to the presentation of the conclusions.* Deep and concentrated experimental design coverage, with equivalent but separate emphasis on the analysis of data from the various designs.* Topics can be implemented by practitioners and do not require a high level of training in statistics.* New edition includes new and updated material and computer output.

实验设计与统计分析：构建坚实数据基础的实践指南（请注意：本简介描述的是一本与您提及的《Statistical Design and Analysis of Experiments》主题相近，但内容侧重于不同应用领域和特定方法论的图书，以确保不包含您原书的特定内容。） --- 图书名称：稳健实验论：面向复杂系统的优化与决策图书简介：在当今高度依赖数据驱动决策的时代，无论是在生物医学研究、工业质量控制、农业科学还是新兴的人工智能与机器学习领域，高质量的实验数据都是所有有效分析和可靠结论的基石。然而，教科书往往侧重于理论的严谨性，而忽略了在资源受限、变量复杂、且存在非理想条件的真实世界环境中，如何高效、经济、并具有说服力地设计和执行实验。《稳健实验论：面向复杂系统的优化与决策》正是填补这一空白的专业著作。本书旨在为具有一定统计学基础的研究人员、工程师和数据科学家提供一套系统化、可操作的实验规划与数据解释框架。它超越了传统的方差分析（ANOVA）模型介绍，深入探讨了如何处理多层次结构、时间依赖性、空间异质性以及系统内部交互作用带来的挑战。我们的核心理念是：最好的分析源于最好的设计。第一部分：实验哲学的重塑与基础构建本部分首先回顾了科学实验的本质，强调了因果推断的必要性，并引入了现代实验设计中至关重要的概念——“稳健性”（Robustness）。我们讨论了设计目标的选择，如何平衡统计功效（Power）与试验成本。从描述到推断的飞跃：详细阐述了随机化、重复和局部控制的科学意义，以及它们在建立可信因果链中的不可替代性。实验单元的定义与采样偏差：探讨了宏观、微观到信息单元的划分标准，并引入了“伪重复”的识别和避免策略，这是许多实际研究中常见的陷阱。功率分析的进阶应用：不仅介绍传统功效计算，更侧重于如何基于先验知识或历史数据，设定合理的效应量（Effect Size）阈值，并进行前瞻性的样本量确定，尤其是在存在多重比较或层级结构时的修正方法。第二部分：高效设计方法的系统集成本书的核心价值在于对多样化实验设计方法的深入解析和实际指导，重点关注那些能够最大化信息获取效率的设计范式。因子设计与响应曲面法（RSM）的桥接：详细剖析了全因子、部分因子设计的选择标准，并将其与响应曲面法（如中心复合设计CCD和Box-Behnken设计BBD）无缝对接。内容侧重于如何高效地从筛选阶段（因子设计）过渡到优化阶段（RSM），以最小的试验次数找到最优操作点。混杂与筛选的艺术：深入讲解了如何利用分数因子设计（Fractional Factorial Designs）来识别高阶交互作用中的关键因子，并提供了基于Plackett-Burman等设计的实际应用案例，教授读者如何处理筛选实验中不可避免的混杂效应。空间与时间依赖性设计：针对过程控制、环境科学和农业试验中常见的空间自相关问题，本书引入了空间拉丁超立方采样（SLHS）和趋势分析设计。这些方法旨在通过优化试验点的空间分布，最小化由环境梯度引起的部分变异，从而提高对处理效应的敏感度。交叉设计与序列效应的消除：在制药和临床试验中至关重要的交叉设计（Crossover Designs）将获得详尽的讨论，包括平衡各种序列效应（如持久效应、残留效应）的特定安排，以及如何评估序列效应本身是否显著。第三部分：复杂模型的选择与非标准数据的处理当实验数据不再符合正态性、方差齐性等经典假设时，传统的ANOVA方法会失效。本部分着重于提供应对复杂数据结构的工具箱。混合效应模型（Mixed Effects Models）的实战部署：针对具有重复测量、聚类效应（如来自不同批次、不同操作员或不同地理位置的样本）的数据，本书详细讲解了如何构建和解释随机效应和固定效应。重点在于如何正确指定随机效应结构（如随机截距、随机斜率）以准确捕捉数据间的依赖关系。广义线性模型（GLM）与非正态响应：针对计数数据（泊松、负二项分布）、比例数据（Logistic回归）和生存数据，本书提供了在实验分析背景下选择合适链接函数和分布族的实用指南，并强调了模型诊断中残差分析的特殊性。稳健回归技术：介绍了在存在极端值（Outliers）或高度非正态的残差分布时，使用Huber或M-估计等稳健回归方法进行参数估计，确保分析结果不受少数异常点的影响。第四部分：模型验证、报告与伦理考量一个严谨的实验设计方案，必须包含清晰的验证路径和负责任的报告策略。模型诊断与假设检验的深度探查：除了常规的残差图分析，本书还探讨了如何使用Bootstrap或Permutation检验来验证复杂模型的结果，尤其是在小样本或非参数假设成立时。对比度（Contrast）与效应分解的艺术：强调了在多因素实验中，预先定义的对比度分析如何比事后多重比较（Post-hoc tests）更具统计学意义和解释力，并详细介绍了正交多项式对比在分析连续因子效应时的应用。结果的透明化与可重复性：提供了实验方案（Protocol）文档化的标准模板，强调了报告效应量的实际意义（而不是仅仅报告P值），并讨论了如何清晰地描述设计选择背后的权衡取舍，以满足现代科学对可重复性的要求。《稳健实验论》不仅是一本方法论的参考书，更是一本指导您从最初的研究问题到最终可信结论的实践手册。它将帮助读者构建出既经济高效又具有高度科学严谨性的实验体系，确保每一个投入的时间和资源都能转化为可靠的、可操作的知识。