最优试验设计——案例分析

作者: [美] Peter Goos(彼得·古斯 , Bradley Jones(布拉德利·琼斯

出版社: 电子工业出版社

出版时间: 2022-04

版次: 1

ISBN: 9787121432644

定价: 89.00

装帧: 其他

开本: 其他

纸张: 胶版纸

页数: 228页

分类: 教材教辅考试>教材>大学教材>工程技术

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试验设计是有着广泛应用的统计工具，已形成广泛的理论体系，是统计学的一个重要分支。国内外有大量介绍试验设计理论与应用的书籍。Peter Goos与Bradley Jones的《试验设计——案例分析》别具特色。每章都包含一个案例分析，以一个剧本的形式呈现，很少涉及数学和统计学方面的细节，这不仅体现了试验设计的一般性和灵活性，对于非专业人士也不会带来距离感；同时每章都设置了知识探究环节，为案例研究中使用的各种统计和数据分析方法提供更严谨的基础材料。全书分为11章，内容包括简单比较试验、筛选试验、响应曲面试验、混料试验、区组试验、裂区试验等场景中试验设计的构造及数据分析方法。本书内容丰富，注重理论联系实际，深入浅出地阐述试验设计的基本理论和具体的应用方法，通俗易懂，便于阅读。为方便教学，本书提供电子课件，可登录华信教育资源网www.hxedu.com.cn下载使用。本书是学习如何应用试验设计方法的一本好教材，可作为高等院校高年级本科生及研究生的教学用书，对科研人员、工程技术人员及广大实际工作者而言，也是一本学习试验设计的有益的参考书。 Peter Goos（彼得·古斯），自2009年10月起担任安特卫普大学商业与经济学院工程管理系的正教授。2004年10月至2009年9月，他担任数学、统计学和精算科学系副教授。Peter Goos曾担任StatUa统计中心主席，并在伊拉斯谟经济学院（鹿特丹伊拉斯谟大学）计量经济学研究所兼职全职教授，直到2013年12月。2013年10月，Peter Goos加入鲁汶大学生物科学工程学院，仅在安特卫普大学兼职工作。他曾是鲁汶大学商业与经济学院的客座教授，也是安特卫普管理学院和圣彼得堡国际管理学院的讲师。他出版了《阻塞和分割图实验的设计》、《试验设计——案例分析》、《JMP统计：图形、描述性统计和概率》和《JMP统计：假设检验、方差分析和回归》等著作。【美】Bradley Jones（布拉德利·琼斯）， JMP首席研发专家，在应用统计学领域的成就如下：? 书籍《实验设计——案例研究方法》，联合作者? 设计，荣获优登奖(Youden Prize)? 确定性筛选设计，荣获布伦博奖（Brumbaugh）及劳埃德·纳尔逊奖(Lloyd S. Nelson)? 裂区设计，荣获布伦博奖（Brumbaugh）及劳埃德·纳尔逊奖(Lloyd S. Nelson)? 与化工公司Novomer合作的项目，荣获ASA化学统计奖? 《Journal of Quality Technology》主编

杨贵军，天津财经大学统计学院院长，教授，博士生导师；南开大学博士，先后到英国诺丁汉大学、美国佛罗里达大学和美国约翰霍普金斯大学进行学术交流。中国统计教育学会会员、理事、常务理事；全国统计教材编审委员会第七届委员会专业委员；中国统计学会第十届理事会，理事。目    录

第1章  简单比较试验1

1.1  主要概念1

1.2  比较试验的安排1

1.3  总结6

第2章  筛选试验7

2.1  主要概念7

2.2  案例：提取试验7

2.2.1  问题和设计7

2.2.2  数据分析11

2.3  知识探究16

2.3.1  主效应模型17

2.3.2  两因子交互效应模型18

2.3.3  因子缩放(factor scaling)18

2.3.4  普通小二乘估计19

2.3.5  显著性检验和功效函数的计算21

2.3.6  方差膨胀22

2.3.7  别名22

2.3.8  设计25

2.3.9  生成试验设计26

2.3.10  回顾提取试验30

2.3.11  成功筛选原则：稀疏性、排序性、遗传性32

2.4  背景阅读33

2.4.1  筛选33

2.4.2  寻找设计的算法34

2.5  总结34

第3章  筛选试验的跟随试验35

3.1  主要概念35

3.2  案例：扩充的提取试验35

3.2.1  问题和设计35

3.2.2  数据分析41

3.3  知识探究44

3.3.1  跟随试验的选择45

3.3.2  设计构造算法50

3.3.3  折叠反转设计50

3.4  背景阅读50

3.5  总结51

第4章  含有分类因子的响应曲面设计52

4.1  主要概念52

4.2  案例：稳健的流程优化试验52

4.2.1  问题和设计52

4.2.2  数据分析60

4.3  知识探究63

4.3.1  二次效应63

4.3.2  针对多水平分类因子的虚拟变量64

4.3.3  计算D-效率65

4.3.4  构建FDS图66

4.3.5  计算平均相对预测方差67

4.3.6  计算I-效率69

4.3.7  保证基于普通小二乘推断的有效性69

4.3.8  设计区域70

4.4  背景阅读70

4.5  总结71

第5章  规则设计区域的响应曲面设计72

5.1  主要概念72

5.2  案例：产量化试验72

5.2.1  问题和设计72

5.2.2  数据分析79

5.3  知识探究82

5.3.1  三次因子效应82

5.3.2  失拟检验83

5.3.3  在试验设计的构造算法中加入因子限制84

5.4  背景阅读85

5.5  总结85

第6章  带有过程因子的混料试验86

6.1  主要概念86

6.2  案例：轧机试验86

6.2.1  问题和设计86

6.2.2  数据分析92

6.3  知识探究94

6.3.1  混料约束94

6.3.2  混料约束对模型的影响94

6.3.3  混料试验数据常用的模型96

6.3.4  混料试验的设计97

6.3.5  混料试验设计构造算法100

6.4  背景阅读101

6.5  总结102

第7章  区组响应曲面设计103

7.1  主要概念103

7.2  案例：油酥面团试验103

7.2.1  问题和设计103

7.2.2  数据分析110

7.3  知识探究116

7.3.1  模型116

7.3.2  广义小二乘估计117

7.3.3  方差分量的估计119

7.3.4  显著性检验120

7.3.5  区组试验的设计120

7.3.6  正交分区组121

7.3.7  与正交分区组122

7.4  背景阅读123

7.5  总结123

第8章  区组筛选试验124

8.1  主要概念124

8.2  案例：稳定性改进试验124

8.2.1  问题和设计124

8.2.2  设计问题的回顾130

8.2.3  数据分析133

8.3  知识探究137

8.3.1  包含区组效应的模型137

8.3.2  固定区组效应138

8.4  背景阅读140

8.5  总结141

第9章  含有协变量的试验设计142

9.1  主要概念142

9.2  案例：聚丙烯试验142

9.2.1  问题和设计142

9.2.2  数据分析150

9.3  知识探究156

9.3.1  协变量或伴随变量156

9.3.2  协变量存在时的模型和设计准则156

9.3.3  对时间趋势的设计稳健160

9.3.4  构造设计算法163

9.3.5  随机化或不随机化163

9.3.6  结语164

9.4  背景阅读164

9.5  总结165

第10章  裂区设计166

10.1  主要概念166

10.2  案例：风洞试验166

10.2.1  问题与设计166

10.2.2  数据分析176

10.3  知识探究182

10.3.1  裂区术语182

10.3.2  模型183

10.3.3  裂区设计的推断184

10.3.4  裂区设计的应用场合187

10.3.5  所需的难变因子数量及试验次数188

10.3.6  裂区试验设计189

10.3.7  裂区设计的构造算法189

10.3.8  分析裂区试验数据的难点190

10.4  背景阅读191

10.5  总结191

第11章  双向裂区设计193

11.1  主要概念193

11.2  案例：电池试验193

11.2.1  问题与设计193

11.2.2  数据分析199

11.3  知识探究203

11.3.1  双向裂区模型204

11.3.2  广义小二乘估计205

11.3.3  双向裂区试验的设计208

11.3.4  D-双向裂区设计的构造算法208

11.3.5  扩展及相关试验设计209

11.4  背景阅读209

11.5  总结210

参考文献211
内容简介:
试验设计是有着广泛应用的统计工具，已形成广泛的理论体系，是统计学的一个重要分支。国内外有大量介绍试验设计理论与应用的书籍。Peter Goos与Bradley Jones的《试验设计——案例分析》别具特色。每章都包含一个案例分析，以一个剧本的形式呈现，很少涉及数学和统计学方面的细节，这不仅体现了试验设计的一般性和灵活性，对于非专业人士也不会带来距离感；同时每章都设置了知识探究环节，为案例研究中使用的各种统计和数据分析方法提供更严谨的基础材料。全书分为11章，内容包括简单比较试验、筛选试验、响应曲面试验、混料试验、区组试验、裂区试验等场景中试验设计的构造及数据分析方法。本书内容丰富，注重理论联系实际，深入浅出地阐述试验设计的基本理论和具体的应用方法，通俗易懂，便于阅读。为方便教学，本书提供电子课件，可登录华信教育资源网www.hxedu.com.cn下载使用。本书是学习如何应用试验设计方法的一本好教材，可作为高等院校高年级本科生及研究生的教学用书，对科研人员、工程技术人员及广大实际工作者而言，也是一本学习试验设计的有益的参考书。
作者简介:
Peter Goos（彼得·古斯），自2009年10月起担任安特卫普大学商业与经济学院工程管理系的正教授。2004年10月至2009年9月，他担任数学、统计学和精算科学系副教授。Peter Goos曾担任StatUa统计中心主席，并在伊拉斯谟经济学院（鹿特丹伊拉斯谟大学）计量经济学研究所兼职全职教授，直到2013年12月。2013年10月，Peter Goos加入鲁汶大学生物科学工程学院，仅在安特卫普大学兼职工作。他曾是鲁汶大学商业与经济学院的客座教授，也是安特卫普管理学院和圣彼得堡国际管理学院的讲师。他出版了《阻塞和分割图实验的设计》、《试验设计——案例分析》、《JMP统计：图形、描述性统计和概率》和《JMP统计：假设检验、方差分析和回归》等著作。【美】Bradley Jones（布拉德利·琼斯）， JMP首席研发专家，在应用统计学领域的成就如下：? 书籍《实验设计——案例研究方法》，联合作者? 设计，荣获优登奖(Youden Prize)? 确定性筛选设计，荣获布伦博奖（Brumbaugh）及劳埃德·纳尔逊奖(Lloyd S. Nelson)? 裂区设计，荣获布伦博奖（Brumbaugh）及劳埃德·纳尔逊奖(Lloyd S. Nelson)? 与化工公司Novomer合作的项目，荣获ASA化学统计奖? 《Journal of Quality Technology》主编

杨贵军，天津财经大学统计学院院长，教授，博士生导师；南开大学博士，先后到英国诺丁汉大学、美国佛罗里达大学和美国约翰霍普金斯大学进行学术交流。中国统计教育学会会员、理事、常务理事；全国统计教材编审委员会第七届委员会专业委员；中国统计学会第十届理事会，理事。
目录:
目    录

第1章  简单比较试验1

1.1  主要概念1

1.2  比较试验的安排1

1.3  总结6

第2章  筛选试验7

2.1  主要概念7

2.2  案例：提取试验7

2.2.1  问题和设计7

2.2.2  数据分析11

2.3  知识探究16

2.3.1  主效应模型17

2.3.2  两因子交互效应模型18

2.3.3  因子缩放(factor scaling)18

2.3.4  普通小二乘估计19

2.3.5  显著性检验和功效函数的计算21

2.3.6  方差膨胀22

2.3.7  别名22

2.3.8  设计25

2.3.9  生成试验设计26

2.3.10  回顾提取试验30

2.3.11  成功筛选原则：稀疏性、排序性、遗传性32

2.4  背景阅读33

2.4.1  筛选33

2.4.2  寻找设计的算法34

2.5  总结34

第3章  筛选试验的跟随试验35

3.1  主要概念35

3.2  案例：扩充的提取试验35

3.2.1  问题和设计35

3.2.2  数据分析41

3.3  知识探究44

3.3.1  跟随试验的选择45

3.3.2  设计构造算法50

3.3.3  折叠反转设计50

3.4  背景阅读50

3.5  总结51

第4章  含有分类因子的响应曲面设计52

4.1  主要概念52

4.2  案例：稳健的流程优化试验52

4.2.1  问题和设计52

4.2.2  数据分析60

4.3  知识探究63

4.3.1  二次效应63

4.3.2  针对多水平分类因子的虚拟变量64

4.3.3  计算D-效率65

4.3.4  构建FDS图66

4.3.5  计算平均相对预测方差67

4.3.6  计算I-效率69

4.3.7  保证基于普通小二乘推断的有效性69

4.3.8  设计区域70

4.4  背景阅读70

4.5  总结71

第5章  规则设计区域的响应曲面设计72

5.1  主要概念72

5.2  案例：产量化试验72

5.2.1  问题和设计72

5.2.2  数据分析79

5.3  知识探究82

5.3.1  三次因子效应82

5.3.2  失拟检验83

5.3.3  在试验设计的构造算法中加入因子限制84

5.4  背景阅读85

5.5  总结85

第6章  带有过程因子的混料试验86

6.1  主要概念86

6.2  案例：轧机试验86

6.2.1  问题和设计86

6.2.2  数据分析92

6.3  知识探究94

6.3.1  混料约束94

6.3.2  混料约束对模型的影响94

6.3.3  混料试验数据常用的模型96

6.3.4  混料试验的设计97

6.3.5  混料试验设计构造算法100

6.4  背景阅读101

6.5  总结102

第7章  区组响应曲面设计103

7.1  主要概念103

7.2  案例：油酥面团试验103

7.2.1  问题和设计103

7.2.2  数据分析110

7.3  知识探究116

7.3.1  模型116

7.3.2  广义小二乘估计117

7.3.3  方差分量的估计119

7.3.4  显著性检验120

7.3.5  区组试验的设计120

7.3.6  正交分区组121

7.3.7  与正交分区组122

7.4  背景阅读123

7.5  总结123

第8章  区组筛选试验124

8.1  主要概念124

8.2  案例：稳定性改进试验124

8.2.1  问题和设计124

8.2.2  设计问题的回顾130

8.2.3  数据分析133

8.3  知识探究137

8.3.1  包含区组效应的模型137

8.3.2  固定区组效应138

8.4  背景阅读140

8.5  总结141

第9章  含有协变量的试验设计142

9.1  主要概念142

9.2  案例：聚丙烯试验142

9.2.1  问题和设计142

9.2.2  数据分析150

9.3  知识探究156

9.3.1  协变量或伴随变量156

9.3.2  协变量存在时的模型和设计准则156

9.3.3  对时间趋势的设计稳健160

9.3.4  构造设计算法163

9.3.5  随机化或不随机化163

9.3.6  结语164

9.4  背景阅读164

9.5  总结165

第10章  裂区设计166

10.1  主要概念166

10.2  案例：风洞试验166

10.2.1  问题与设计166

10.2.2  数据分析176

10.3  知识探究182

10.3.1  裂区术语182

10.3.2  模型183

10.3.3  裂区设计的推断184

10.3.4  裂区设计的应用场合187

10.3.5  所需的难变因子数量及试验次数188

10.3.6  裂区试验设计189

10.3.7  裂区设计的构造算法189

10.3.8  分析裂区试验数据的难点190

10.4  背景阅读191

10.5  总结191

第11章  双向裂区设计193

11.1  主要概念193

11.2  案例：电池试验193

11.2.1  问题与设计193

11.2.2  数据分析199

11.3  知识探究203

11.3.1  双向裂区模型204

11.3.2  广义小二乘估计205

11.3.3  双向裂区试验的设计208

11.3.4  D-双向裂区设计的构造算法208

11.3.5  扩展及相关试验设计209

11.4  背景阅读209

11.5  总结210

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