Design and Analysis of Experiments, Advanced Experimental Design (Wiley Series in Probability and St pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-Interscience

作者:Klaus Hinkelmann

出品人:

页数:780

译者:

出版时间:2005-04-28

价格:USD 155.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471551775

丛书系列:Wiley Series in Probability and Statistics

图书标签:

• 市场研究
• Statistics
• 实验设计
• 统计学
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• Wiley
• 概率统计
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《试验设计与分析：高级实验设计（卷二）》 概述 《试验设计与分析：高级实验设计（卷二）》一书是Wiley概率与统计系列中的重要一员，它深入探讨了在科学研究和工程实践中至关重要的实验设计理论与方法。本书并非对已有知识的简单罗列，而是着眼于更复杂、更具挑战性的实验场景，旨在为读者提供一套系统、严谨且富有洞察力的分析工具。其内容涵盖了从基础概念的巩固到前沿方法的介绍，强调理论与实践的紧密结合，尤其适合那些希望在实验设计领域达到更高造诣的研究者、工程师以及高级统计学专业的学生。 核心内容详述 本书的结构设计循序渐进，逻辑清晰，确保读者能够逐步掌握高级实验设计的精髓。 第一部分：基础概念的深化与拓展 尽管本书名为“高级”，但它首先致力于巩固并深化读者对实验设计基础概念的理解。这一点至关重要，因为许多高级技术都建立在扎实的基础之上。 实验设计的原则回顾与升华： 本部分将重新审视随机化、重复和区组化等基本原则，但会从更宏观和精细的角度进行阐述。例如，对于随机化，会探讨不同随机化策略（如完全随机、区组随机、裂区设计中的随机化）的优缺点及其在特定情境下的适用性，以及如何通过更精巧的随机化方案来最大化信息获取并减少偏倚。重复的作用不再局限于估计误差，而是延伸到如何通过恰当的重复次数来达到预期的统计功效，以及在资源受限情况下的重复策略优化。区组化则会被深入分析，包括如何根据研究对象的异质性选择最优的区组划分方式，以及处理不完整区组设计（Incomplete Block Designs）的情形。 模型设定与假设检验的进阶： 书中会详细介绍线性模型（Linear Models）在实验设计中的强大作用，不仅仅是简单的ANOVA（方差分析），而是涉及更为复杂的模型，如包含交互作用的模型、协方差分析（ANCOVA）模型等。读者将学习如何根据实验设计选择最合适的模型，以及如何理解和诊断模型假设（如残差的正态性、独立性和方差齐性）。关于假设检验，本书将探讨在多重比较（Multiple Comparisons）情境下的各种校正方法（如Bonferroni、Tukey、Scheffé等），并深入分析其统计原理和实际应用场景。 第二部分：高级实验设计方法的探索 这是本书的核心所在，聚焦于那些能够应对更复杂研究问题和更高效率要求的实验设计技术。 析因设计（Factorial Designs）的深度挖掘： 除了基本的两水平或三水平析因设计，本书将深入探讨高因子数、多水平以及混合水平的析因设计。特别会关注筛选设计（Screening Designs）和响应面设计（Response Surface Designs, RSD）。 筛选设计： 旨在从众多潜在的因子中找出对响应变量有显著影响的关键因子。本书将介绍如Plackett-Burman设计、Fractional Factorial Designs（部分析因设计）及其如何通过减少试验次数来降低成本，同时仍能提供有价值的信息。将详细阐述如何选择适当的分辨率（Resolution）来平衡因子效应的混淆（Confounding）。 响应面设计： 致力于找到最优的因子水平组合以最大化或最小化响应变量，并研究因子与响应变量之间的曲面关系。书中将详细讲解Box-Behnken设计、Central Composite Design（CCD）等经典RSD，分析它们的结构、优缺点，以及如何根据响应曲面的形状（线性、二次等）选择最合适的设计。还会探讨如何进行模型拟合、响应面图的绘制与解释，以及如何利用响应面技术进行工艺优化。 区组设计的精妙之处： 除了基本的完全随机区组设计，本书将重点介绍更为复杂和高效的区组设计。 裂区设计（Split-Plot Designs）： 这种设计常用于处理在不同尺度或不同条件下进行试验的情况，例如在农业试验中，土地被划分为大区（主处理）和小区（副处理）。本书将详细分析裂区设计中因子效应的估计与检验，以及其独特的方差结构。 拉丁方设计（Latin Square Designs）与格雷科-拉丁方设计（Graeco-Latin Square Designs）： 用于控制三个或四个影响因子（区组）。例如，拉丁方设计可以同时控制行、列两个区组因子。本书将阐述其设计原理、优缺点，以及在哪些研究领域（如农业、医药、教育）具有实际应用价值。 平衡不完全区组设计（Balanced Incomplete Block Designs, BIBD）与部分平衡不完全区组设计（Partially Balanced Incomplete Block Designs, PBIBD）： 当每个区组的大小不足以容纳所有处理时，就需要不完全区组设计。BIBD在处理之间的重复次数和区组之间具有良好的平衡性，本书将介绍其构造方法和分析方法。PBIBD则是在BIBD条件无法满足时的一种选择，本书也会对其进行介绍，并分析其在特定场景下的适用性。 嵌套设计（Nested Designs）与阶层设计（Hierarchical Designs）： 当某些因子嵌套在其他因子内部时，例如不同生产线（主因子）下有不同工人（嵌套因子），就需要嵌套设计。本书将深入讲解嵌套设计的模型构建、效应估计以及如何解释嵌套因子和主因子的作用。 协方差分析（Analysis of Covariance, ANCOVA）的广泛应用： ANCOVA是一种强大的统计技术，它结合了方差分析和回归分析，通过控制一个或多个协变量（covariates）来减少误差方差，提高试验的灵敏度。本书将详细介绍ANCOVA的设计原则、模型设定、假设检验以及如何解释协变量的影响。读者将学会如何在实验设计中选择和纳入协变量，以及如何处理非线性的协变量效应。 随机效应模型（Random Effects Models）与混合效应模型（Mixed Effects Models）： 在许多实验中，因子的效应可能被视为随机变量而不是固定值。本书将深入探讨随机效应模型和混合效应模型，例如在多中心研究、重复测量数据分析等场景。读者将学习如何区分固定效应和随机效应，如何估计方差分量，以及如何进行相应的统计推断。 全因子设计（Full Factorial Designs）与部分因子设计（Fractional Factorial Designs）的深入分析： 除了基础知识，本书会更深入地探讨部分因子设计的选择、别名（aliasing）模式的理解与处理。将介绍如何根据研究目标和资源限制来确定合适的分辨率，以及如何从部分因子设计中提取有价值的信息。 第三部分：实验设计的统计分析与软件应用 理论的掌握离不开实际的操作和分析。 统计分析方法： 本部分将提供一套完整的统计分析框架，包括如何进行数据预处理、模型诊断、假设检验、效应估计以及置信区间的计算。将重点介绍常用的统计检验方法，如F检验、t检验，以及在复杂模型下的推断方法。 软件工具的应用： 现代实验设计离不开强大的统计软件。本书将介绍如何使用主流的统计软件（如SAS、R、SPSS、JMP等）来实现各种高级实验设计。将提供具体的代码示例和操作步骤，帮助读者将理论知识转化为实际操作。内容将覆盖数据录入、设计生成、模型拟合、结果输出以及图形化展示等全过程。 案例研究与实践指导： 为了帮助读者更好地理解和掌握书中介绍的理论与方法，本书将包含大量的真实世界案例研究。这些案例将涵盖不同学科领域（如工业制造、生物医药、农业科学、社会科学等），通过实际问题来展示如何应用高级实验设计来解决复杂的研究难题，并提供详细的分析步骤和结果解读。 本书的价值与读者收益 《试验设计与分析：高级实验设计（卷二）》不仅仅是一本教科书，更是一本指导性的工具书。它旨在： 提升研究的效率与效益： 通过科学的实验设计，可以最大程度地利用有限的资源，以最少的试验次数获取最丰富、最可靠的信息。 加深对研究问题的理解： 高级实验设计能够帮助研究者更深入地揭示因子之间的复杂关系，包括交互作用、非线性关系等，从而获得更全面、更深刻的认识。 增强研究结果的可信度与推广性： 合理的实验设计能够有效控制误差，减少偏倚，从而提高研究结果的可靠性，并增强其在不同情境下的推广能力。 培养严谨的科学思维： 学习高级实验设计的过程，也是培养严谨逻辑思维、系统分析能力和问题解决能力的过程。 本书特别适合以下人群： 统计学专业的研究生和博士生： 为他们提供深入的理论基础和实践技能。 各学科领域的研究人员： 帮助他们在各自的研究领域设计出更高效、更科学的实验。 质量工程师、工艺工程师及产品开发人员： 在实际工作中应用DOE技术优化产品性能和生产过程。 对实验设计有浓厚兴趣并希望提升专业技能的学习者。 总而言之，《试验设计与分析：高级实验设计（卷二）》将是一次深刻的学习旅程，它将引导读者超越基础，进入实验设计领域更广阔、更精深的殿堂，为解决现实世界中的复杂问题提供强大的智力支持。

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这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种深沉的蓝色调配上醒目的白色字体，透露出一种严谨而又不失现代感的学术气息。我记得我第一次在书架上注意到它时，就被这种独特的排版吸引住了。它不像很多教科书那样，封面设计得过于花哨或者沉闷，而是恰到好处地平衡了专业性和吸引力。当你拿起它时，那种厚实的纸张质感和精良的装帧工艺，都让人感觉到作者和出版方在制作这本书时所倾注的心血。书脊上的标题清晰有力，即便是放在一堆专业书籍中，也毫不逊色。而且，我很喜欢它侧边书签的设计，虽然只是一个小小的细节，但对于经常需要快速定位到特定章节的学习者来说，简直是福音。这本书的整体感觉，就是那种可以放在案头，时不时拿起来翻阅，每次都能有所收获的经典之作。它不仅仅是一本工具书，更像是一位严谨的导师，用它的外在形象在无声地诉说着内容的深度和广度。

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在细节的处理上，这本书体现出了编辑团队的专业水准。排版清晰开阔，字体选择和字号的搭配考虑到了长时间阅读的舒适度，页边距的设置也恰到好处，为读者留下了充足的批注空间——这对于我这种喜欢在书上做笔记的读者来说，至关重要。书中的术语表和索引部分做得异常详尽，几乎每一个关键概念都能被迅速定位，这极大地提升了查阅效率。更难得的是，书中引用和参考文献的格式高度统一且规范，体现了作者严谨的治学态度，也方便读者进一步深入探索相关领域。每次使用这本书时，我都会被这种对细节的执着所感染，它让我觉得，自己手上的不仅仅是一本知识的载体，更是一件经过精心打磨的艺术品，处处彰显着对知识的尊重和对读者的体贴。

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初次翻开这本书，那种扑面而来的知识的厚重感是任何语言都难以完全描绘的。它的章节组织逻辑性极强，仿佛有一条清晰的金线贯穿着整个体系，将复杂的统计学原理和实验设计方法编织得井井有条。每一章的开头，作者都会用简练的语言勾勒出本章的核心概念和目标，这对于建立宏观认知非常有帮助。随后，理论的推导和公式的引入，都经过了深思熟虑的简化和阐释，即便是初次接触这些高级概念的读者，也能感受到一种循序渐进的引导。我特别欣赏作者在讲解那些抽象的数学模型时，总能巧妙地结合实际的案例背景，使得那些原本冰冷的公式瞬间变得鲜活起来，仿佛能触摸到数据背后的真实世界。那些穿插在正文中的图表和示意图，绘制得极为精细，辅助理解那些高维度的概念，效果拔群，让人少走了很多弯路。这本书的阅读体验，就像是在攀登一座设计精良的知识阶梯，每一步都踏实有力。

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这本书的行文风格，在我看来，是极具个人魅力的。它既保持了学术著作应有的精确和严谨，又在不失深度的前提下，力求做到清晰易懂。作者似乎深谙如何与读者进行“对话”，在关键转折点，总会适时地加入一些富有洞察力的评论或总结性的陈述，这些语句往往是点睛之笔，能瞬间打通读者思维的阻塞点。语言的运用非常考究，用词精准到位，避免了冗余和晦涩，即便是处理那些前沿或争议性的方法论时，也能做到持平论述，展现出极高的学术素养。我常常发现，自己读完一个段落后，会不自觉地停下来，回味作者那句精辟的概括，那种“原来如此”的豁然开朗感，是阅读优秀专业书籍的最大乐趣之一。这种流畅而有深度的叙述，使得长时间的阅读也鲜少感到疲惫。

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如果要用一个词来形容这本书对我的影响，那一定是“启发性”。它不仅仅是教会了我“如何做”实验设计，更重要的是，它教会了我“如何思考”实验设计的本质。书中提出的那些高级的、往往是业界专家才会深入探讨的视角和挑战，促使我跳出了固有的思维框架，开始用更宏观、更批判性的眼光去审视每一个设计选择背后的假设和限制。这本书的价值远超出了教科书的范畴，它更像是一本关于实验哲学和统计思维训练的指南。它激发了我对现有方法的质疑，并鼓励我在实践中不断探索更优雅、更高效的解决方案。可以说，这本书为我构建了一个坚实而灵活的理论基础，让我有信心去面对未来更复杂、更具挑战性的研究任务。它带来的知识和思维上的迭代，是无法用简单的星级评价来衡量的宝贵财富。

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