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第1章 试验设计与MATLAB数据分析简介 1

1.1 试验设计与数据分析的意义 1

1.2 试验设计中的几个常用概念 2

1.2.1 试验指标 2

1.2.2 因素和水平 2

1.2.3 响应（或输出） 3

1.2.4 试验设计 3

1.3 试验结果的数据处理 4

1.3.1 常用统计方法 4

1.3.2 常用分析工具 4

1.4 试验数据的误差分析 6

1.4.1 试验误差的分类 6

1.4.2 试验数据的精准度与判断 6

1.5 数据的整理方法 8

1.5.1 表格法 8

1.5.2 作图法 8

1.5.3 数学模型 8

1.6 MATLAB程序代码与应用程序（．exe平台）介绍 8

1.6.1 MATLAB程序代码 8

1.6.2 “．exe”可执行文件 9

第2章 试验数据的描述性统计分析 10

2.1 试验数据的常用数字特征 10

2.1.1 数据的均值、变异度、偏度与峰度 10

2.1.2 常用数字特征的MATLAB编程实现 14

2.1.3 应用实例 14

2.2 试验数据的其他数字特征 16

2.2.1 数据的中位数与分位数 16

2.2.2 中位数与分位数的MATLAB编程实现 18

2.2.3 应用实例 18

2.3 试验数据的分布描述 20

2.3.1 频数频率分布表 20

2.3.2 直方图 23

2.3.3 经验分布函数 23

2.3.4 QQ图 24

2.3.5 直方图、经验分布函数与QQ图的MATLAB编程实现 25

2.3.6 应用实例 26

2.4 试验数据的其他分布描述 30

2.4.1 茎叶图 30

2.4.2 盒形图 31

2.4.3 茎叶图与盒形图的MATLAB编程实现 31

2.5 用MATLAB程序代码综合分析实例 32

2.6 用配书盘中应用程序（．exe平台）进行数据分析实例 34

习题2 39

第3章 试验数据误差的统计分析 41

3.1 异常数据的剔除 41

3.1.1 拉依达（PauTa）准则 41

3.1.2 格拉布斯（Grubbs）准则 42

3.1.3 t检验准则 42

3.1.4 异常数据的剔除MATLAB编程实现 43

3.1.5 应用实例分析 45

3.2 随机误差的判断 46

3.2.1 x2检验 46

3.2.2 x2检验MATLAB编程实现 47

3.2.3 F检验 49

3.2.4 F检验MATLAB程序代码与应用 50

3.3 系统误差的检验 53

3.3.1 平均值与给定值比较及MATLAB程序代码与应用 53

3.3.2 两个平均值的比较及MATLAB程序代码与应用 55

3.3.3 成对数据的比较及MATLAB程序代码与应用 59

习题3 62

第4章 试验数据的方差分析 65

4.1 单因素方差分析模型 65

4.1.1 重复数相等的单因素方差分析实例 67

4.1.2 多重比较LSD法 68

4.1.3 重复数不等的单因素方差分析实例 70

4.1.4 多重比较S法 71

4.1.5 方差分析表与多重比较的MATLAB编程实现 73

4.1.6 应用实例分析 75

4.2 无交互作用的双因素方差分析 77

4.2.1 无交互作用的方差分析模型 77

4.2.2 无交互作用的方差分析表的MATLAB编程实现 79

4.2.3 应用实例分析 80

4.3 有交互作用的双因素方差分析 81

4.3.1 有交互作用的方差分析模型 81

4.3.2 双因素有交互作用的方差分析表的MATLAB编程实现 83

4.3.3 应用实例分析 84

4.4 用配书盘中的应用程序（．exe平台）进行方差分析实例 86

习题4 89

第5章 试验数据的回归分析 92

5.1 一元线性回归分析 92

5.1.1 一元线性回归的数学模型 92

5.1.2 回归方程的显著性检验 93

5.1.3 利用回归方程进行预测 95

5.1.4 一元线性回归分析的MATLAB编程实现 96

5.1.5 应用实例 98

5.2 多元线性回归分析 101

5.2.1 多元线性回归分析模型 101

5.2.2 多元回归的显著性检验 102

5.2.3 多元线性回归的预测 108

5.2.4 逐步回归分析法 109

5.2.5 因素主次的判断 110

5.2.6 多元线性回归分析的MATLAB编程实现 111

5.2.7 应用实例 116

5.3 用配书盘中应用程序（．exe平台）分析线性回归实例 127

5.4 一元非线性回归分析 131

5.4.1 常见的可转化为一元线性回归的模型 131

5.4.2 一元多项式回归模型 135

5.4.3 非线性回归的MATLAB编程实现 136

5.4.4 一元非线性回归模型的MATLAB实例分析 139

5.5 用配书盘中应用程序（．exe平台）进行一元非线性回归分析实例 145

习题5 150

第6章 正交试验设计 153

6.1 正交表介绍 153

6.1.1 等水平正交表Ln（mk） 153

6.1.2 混合水平正交表 154

6.1.3 正交表的基本性质 155

6.2 正交试验方案设计 155

6.2.1 试验方案设计步骤 155

6.2.2 无交互作用的正交试验方案设计 156

6.2.3 考虑交互作用的正交试验方案设计 157

6.3 正交试验结果分析 159

6.3.1 极差分析 159

6.3.2 绘制因素水平与指标趋势图 161

6.3.3 方差分析 162

6.3.4 正交试验数据分析的MATLAB编程实现 163

6.3.5 应用实例 173

6.4 正交试验设计与MATLAB分析综合实例 175

6.4.1 无交互作用正交试验设计与MATLAB分析 175

6.4.2 二水平交互作用正交试验设计与MATLAB分析 179

6.4.3 三水平交互作用正交试验设计与MATLAB分析 183

6.4.4 利用混合正交表的试验设计与MATLAB分析 186

6.5 重复试验的方差分析 188

6.5.1 重复试验的方差分析介绍 188

6.5.2 重复试验的方差分析MATLAB编程实现 191

6.5.3 应用实例 195

6.6 重复抽样的方差分析 196

6.6.1 重复抽样的方差分析介绍 196

6.6.2 重复抽样的方差分析MATLAB编程实现 197

6.6.3 应用实例 199

6.7 用配书盘中应用程序（．exe平台）进行正交试验分析实例 200

习题6 203

第7章 均匀试验设计 208

7.1 均匀设计表 208

7.1.1 等水平均匀设计表Un（qs） 208

7.1.2 等水平均匀设计表U＊ n（ns） 209

7.1.3 均匀设计的使用表 210

7.1.4 混合水平均匀设计表 211

7.2 试验安排 212

7.2.1 试验安排步骤 212

7.2.2 均匀试验设计应注意的问题 213

7.3 试验结果分析 216

7.3.1 直观分析法 217

7.3.2 回归分析法 218

7.4 用MATLAB逐步回归法分析均匀试验结果实例 219

7.4.1 MATLAB编程实现 219

7.4.2 均匀试验结果为线性回归的MATLAB程序代码分析实例 222

7.4.3 均匀试验结果为非线性回归的MATLAB程序代码分析实例 226

7.5 用配书盘中应用程序（．exe平台）分析均匀试验设计实例 229

习题7 232

附录 常用数理统计表 236

参考文献 273