具体描述
This bestselling professional reference has helped over 100,000 engineers and scientists with the success of their experiments. The new edition includes more software examples taken from the three most dominant programs in the field: Minitab, JMP, and SAS. Additional material has also been added in several chapters, including new developments in robust design and factorial designs. New examples and exercises are also presented to illustrate the use of designed experiments in service and transactional organizations. Engineers will be able to apply this information to improve the quality and efficiency of working systems.
作者简介
Douglas C. Montgomery 著名统计学家,亚利桑那州立大学工业与管理系统工程教授。美国统计学会、工业工程学会、质量控制学会会士。他出版了多部影响深远的统计学著作，发表了大量广为引用的论文。他还应IBM、可口可乐、波音、摩托罗拉等著名公司邀请开展合作项目，在半导体、医疗设备、生物技术等领域深入地进行统计方法的实践研究和理论探讨。
目录信息
读后感
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。
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。
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。
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...
用户评价
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。
评分帅哥敌不过岁月啊。
评分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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