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实验设计与分析 （第三版）pdf电子书版本下载
- （美）Douglas C.Montgomery 著
- 出版社：
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- 出版时间：1998
- 标注页数：0页
- 文件大小：17MB
- 文件页数：760页
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图书目录
序 言 1
1 引言 1
1.1 什么是实验设计? 1
1.2 实验设计的应用 3
1.3 基本原理 8
1.4 设计实验指1.5 南 10
1.6 历史的回顾 12
1.7 在实验方法中用统计方法 13
2 简单比较实验 15
2.1 引言 15
2.2 基本统计概念 17
2.3 抽样与抽样分布 22
2.4 关于均值差的推断，2.5 随机化设计 30
2.5.1 假设检验 31
2.5.2 样本量的选取 34
2.5.3 置信区间 37
2.5.4 α12≠α22的情形 38
2.5.5 α12与α22为已知的情形 39
2.5.6 均值与已知值的比较 40
2.5.7 小结 41
2.6 关于均值差的推断，2.7 配对比较设计 43
2.7.1 配对比较问题 43
2.7.2 配对比较设计的优点 46
2.8 关于正态分布的方差的推断 47
2.9 问题 50
3.1 一个例子 55
3 单因素实验：方差分析 55
3.2 方差分析 60
3.3 固定效应模型的分析 61
3.3.1 总平方和的分解 62
3.3.2 统计分析 66
3.3.3 模型参数的估计 71
3.3.4 模型适合性检测：预告 74
3.3.5 非平衡情况 74
3.4 各个处理均值的比较 75
3.4.1 均值的图解比较法 75
3.4.2 对照法 77
3.4.3 正交对照法 78
3.4.4 用来比较全部对照的Scheffe法 80
3.4.5 处理均值的配对比较法 82
3.4.6 将各个处理与一个控制进行比较 89
3.5 随机效应模型 90
3.6 计算机输出示例 97
3.7 问题 98
4 关于单因素实验的进一步论述 105
4.1 模型适合性检测 105
4.1.1 正态性假定 106
4.1.2 依时间顺序的残差图 110
4.1.3 残差对拟合值?的图形 111
4.1.4 选择方差稳定化变换 114
4.1.5 残差对其他变量的图形 121
4.1.6 寻找分散效应 121
4.2 样本量的选择 123
4.2.1 特性曲线 123
4.2.2 规定标4.2.3 准差的增量 127
4.2.4 置信区间的估计方法 128
4.3 单因素模型的拟合响应曲线 129
4.3.1 回归方法 129
4.3.2 正交多项式 131
4.4 方差分析的回归处理法 134
4.5 方差分析的非参数方法 140
4.5.1 Kruskal-Wallis检验法 140
4.5.2 关于秩变换的一般评论 141
4.6 重复4.7 度量 142
4.8 问题 145
5 随机化区组，6 拉丁方，7 与有关的设计 148
5.1随机化完全区组设计 148
7.1.1 统计分析 149
7.1.2 模型适合性检测 162
7.1.3 缺失值的估计 165
7.1.4 估计模型参数与一般回归显著性检验 168
7.1.5 计算机输出示例 171
7.2 拉丁方设计 173
7.3 正交拉丁方设计 184
7.4 问题 187
8 不9 完全区组设计 194
9.1 引言 194
9.2 平衡不9.3 完全区组设计 194
9.3.1 统计分析 195
9.3.2 参数的最小二乘估计 201
9.4 平衡不9.5 完全区组设计中区组内部信息的恢复9.6 202
9.7 部分平衡不9.8 完全区组设计 206
9.9 尧登方 209
9.10 格子点设计 212
9.11 问题 213
10 析因设计导引 217
10.1 基本定义与原理 217
10.2 析因设计的优点 220
10.3 二因素析因设计 222
10.3.1 一个例子 222
10.3.2 固定效应模型的统计分析 224
10.3.3 模型适合性检测 233
10.3.4 估计模型参数 235
10.3.5 样本量的选择 238
10.3.6 假定在二因素模型中没有交互作用 240
10.3.7 每单元一个观察值 241
10.4 随机模型与混合模型 245
10.4.1 随机效应模型 245
10.4.2 混合模型 248
10.4.3 样本量的选择 252
10.5 一般的析因设计 252
10.6 拟合响应曲线与曲面 262
10.7 不10.8 平衡数据的处理 270
10.8.1 成比例数据：一种容易情况 272
10.8.2 近似方法 273
10.8.3 精确法 276
10.9 问题 276
11 平方和与期望均方的计算法则 284
11.1 平方和计算法则 284
11.2 期望均方的计算法则 287
11.3 近似F检验法 291
11.4 问题 296
12 2k析因设计 298
12.1 引言 298
12.2 22设计 299
12.3 23设计 308
12.4 一般的2k设计 319
12.5 2k设计的单次重复12.6 321
12.7 附加中心点的2k设计 340
12.8 2k设计的Yates算法 343
12.9 问题 344
13.2 两个区组的2k析因设计 354
13.1 引言 354
13 2k析因实验的混区设计 354
13.3 四区组的2k析因设计 362
13.4 2k个区组的2k析因混区设计 365
13.5 部分混区设计 366
13.6 问题 371
14 二水平分式析因设计 373
14.1 引言 373
14.2 2k析因设计的二分之一分式设计 374
14.3 2k设计的四分之一分式设计 391
14.4 一般的2k-p分式析因设计 402
14.5 分辨度为Ⅲ的设计 414
14.6 分辨度为Ⅳ和Ⅴ的设计 425
14.7 小结 427
14.8 问题 428
15 有关析因设计和分式析因设计的一些其他专题 438
15.1 3k析因设计 438
15.1.1 引进3k设计的动机与3k设计的记号系统 438
15.1.2 32设计 439
15.1.3 33设计 443
15.1.4 一般的3k设计 448
15.1.5 3k设计的Yates算法 450
15.2 3k析因设计的混区设计 451
15.2.1 三区组的3k析因设计 452
15.2.2 九区组的3k析因设计 456
15.2.3 3p个区组的3k析因设计 458
15.3 3k析因设计的分式重复15.4 459
15.4.1 3k设计的三分之一分式设计 459
15.4.2 其他的3k-p分式析因设计 462
15.5 混合水平的析因设计 464
15.5.1 二水平和三水平的因素 465
15.5.2 二水平和四水平的因素 467
15.6 田口玄一对实验设计和质量工程学的贡献 469
15.6.1 田口的基本思想 470
15.6.2 参数设计的田口方法 472
15.7 问题 494
16 套设计或分级设计 500
16.1 引言 500
16.2 二级套设计 501
16.2.1 统计分析 501
16.2.2 诊断检测 507
16.2.3 模型参数的估计 509
16.3 一般的m级套设计 513
16.4 有被套因素和交叉因素的设计 515
16.5 问题 520
17 带随机化约束的多因素实验 524
17.1 多因素的随机化区组设计和拉丁方设计 524
17.2 裂区设计 532
17.3 裂裂区设计 537
17.4 问题 540
18 回归分析 544
18.1 引言 544
18.2 简单线性回归 545
18.3 简单线性回归的假设检验 552
18.4 简单线性回归的区间估计 555
18.5.1 残差分析 559
18.5 模型适合性检测 559
18.5.2 拟合不18.5.3 足检验 560
18.5.4 判定系数 563
18.6 多元线性回归 564
18.7 多元线性回归的假设检验 575
18.8 其他线性回归模型 580
18.9 计算机输出示例 583
18.10 问题 585
19 响应曲面法与设计 591
19.1 响应曲面法导引 591
19.2 最速上升法 592
19.3 二阶模型的分析 600
19.3.1 稳定点的位置 601
19.3.2 表示响应曲面的特征 602
19.3.3 岭系统 610
19.4 拟合响应曲面的实验设计 612
19.4.1 拟合一阶模型的设计 614
19.4.2 拟合二阶模型的设计 615
19.4.3 响应曲面设计的区组化 623
19.5 混料实验 626
19.6 调优运算 635
19.7 问题 641
20 协方差分析 646
20.1 引言 646
20.2 一个协变量的单因素设计 647
20.3 用一般回归显著性检验法的讨论 661
20.4 其他的协方差模型 664
20.5 问题 666
参考文献 669
附录Ⅰ标准正态分布函数表 680
Ⅱt分布的百分位数 682
Ⅲ x2分布的百分位数 683
Ⅳ F分布的百分位数 684
Ⅴ固定效应模型方差分析的特性曲线 689
Ⅵ随机效应模型方差分析的特性曲线 693
Ⅶ Duncan多重极差检验法的显著性极差 697
Ⅷt化极差统计量的百分位数 699
Ⅸ比较处理与一个控制的Dunnett检验法的临界值 701
Ⅹ正交多项式的系数 705
Ⅺ随机数 706
Ⅻk≤11和n≤64时2k-p分式析因设计的别名关系 708
索引 727