试验设计与数据处理

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作者: 主编 ,
2008-02
版次: 1
ISBN: 9787564111281
定价: 38.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
39人买过
  • 试验设计与数据处理是食品科学与工程及相关专业的专业基础课程。本教材从技术和应用的观点出发,重点阐述了试验设计和数据处理的基本原理与常用方法。主要内容包括试验设计基础,正交试验设计,均匀试验设计,回归正交试验设计,回归旋转试验设计;极差分析,方差分析,回归分析,以及SAS统计软件的基本知识与命令、SAS数据集、软件应用中的程序设计,SAS软件在简单计算、绘图、方差分析、多元回归设计等应用中的处理方法等。各章教学目标明确,配有的习题可帮助读者理解掌握。
      
      
      本教材可作为食品、生物、化工、材料、制药等专业本科生和研究生的教学用书,也可供相关学科的科研、教学、实验、工程技术人员参考。 1  绪论

      1.1  试验设计与数据处理的作用和意义

      1.2  试验设计与数据处理的发展和应用

    2  试验设计基础

      2.1  常用术语

      2.2  试验计划与方案

      2.3  试验设计常用的优良性

      2.4  试验设计应遵循的基本原则

    3  数据资料的特征数与误差分析

      3.1  数据资料的特征数

      3.2  试验数据的误差

      3.3  试验数据常用的表、图表达方式

    4  方差分析

      4.1  单因素方差分析

      4.2  单因素试验方差分析的简化计算

      4.3  双因素试验的方差分析

    5  试验数据的回归分析

      5.1  基本概念

      5.2  直线回归方程的建立与回归效果显著性检验

      5.3  多元线性回归分析

      5.4  试验因素重要程度(主次顺序)的判别方法

      5.5  能直线化的曲线回归分析

    6  正交试验设计

      6.1  正交试验设计的基本思想

      6.2  正交表

      6.3  正交试验设计的基本步骤

      6.4  正交试验设计的直观分析

      6.5  正交试验设计的方差分析

    7  均匀试验设计

      7.1  均匀试验设计的概念与特点

      7.2  均匀设计的思想

      7.3  均匀设计表

      7.4  均匀性准则

      7.5  均匀试验设计的基本方法

      7.6  均匀试验设计的应用

      7.7  含有定性因素的均匀设计

      7.8  均匀试验设计特别注意的几个问题

    8  回归正交试验设计

      8.1  回归正交试验设计简介

      8.2  一次回归正交试验设计原理

      8.3  二次回归正交组合设计

    9  回归旋转试验设计

      9.1  回归旋转试验设计的基本原理

      9.2  二次回归正交旋转组合设计及统计分析

      9.3  通用旋转组合设计及统计分析

    10  SAS软件在试验设计与数据处理中的应用

      10.1  SAS软件简介

      10.2  SAS软件的应用基础

      10.3  SAS数据集的使用

      10.4  SAS程序的创建和运行

      10.5  SAS常用语句

      10.6  SAS服务过程

      10.7  SAS软件的应用

    附录

      一、F分布表

      二、t分布表

      三、相关系数γ与R的临界值(γα与Rα)表

      四、常用正交表

      五、均匀试验设计表

    参考文献
  • 内容简介:
    试验设计与数据处理是食品科学与工程及相关专业的专业基础课程。本教材从技术和应用的观点出发,重点阐述了试验设计和数据处理的基本原理与常用方法。主要内容包括试验设计基础,正交试验设计,均匀试验设计,回归正交试验设计,回归旋转试验设计;极差分析,方差分析,回归分析,以及SAS统计软件的基本知识与命令、SAS数据集、软件应用中的程序设计,SAS软件在简单计算、绘图、方差分析、多元回归设计等应用中的处理方法等。各章教学目标明确,配有的习题可帮助读者理解掌握。
      
      
      本教材可作为食品、生物、化工、材料、制药等专业本科生和研究生的教学用书,也可供相关学科的科研、教学、实验、工程技术人员参考。
  • 目录:
    1  绪论

      1.1  试验设计与数据处理的作用和意义

      1.2  试验设计与数据处理的发展和应用

    2  试验设计基础

      2.1  常用术语

      2.2  试验计划与方案

      2.3  试验设计常用的优良性

      2.4  试验设计应遵循的基本原则

    3  数据资料的特征数与误差分析

      3.1  数据资料的特征数

      3.2  试验数据的误差

      3.3  试验数据常用的表、图表达方式

    4  方差分析

      4.1  单因素方差分析

      4.2  单因素试验方差分析的简化计算

      4.3  双因素试验的方差分析

    5  试验数据的回归分析

      5.1  基本概念

      5.2  直线回归方程的建立与回归效果显著性检验

      5.3  多元线性回归分析

      5.4  试验因素重要程度(主次顺序)的判别方法

      5.5  能直线化的曲线回归分析

    6  正交试验设计

      6.1  正交试验设计的基本思想

      6.2  正交表

      6.3  正交试验设计的基本步骤

      6.4  正交试验设计的直观分析

      6.5  正交试验设计的方差分析

    7  均匀试验设计

      7.1  均匀试验设计的概念与特点

      7.2  均匀设计的思想

      7.3  均匀设计表

      7.4  均匀性准则

      7.5  均匀试验设计的基本方法

      7.6  均匀试验设计的应用

      7.7  含有定性因素的均匀设计

      7.8  均匀试验设计特别注意的几个问题

    8  回归正交试验设计

      8.1  回归正交试验设计简介

      8.2  一次回归正交试验设计原理

      8.3  二次回归正交组合设计

    9  回归旋转试验设计

      9.1  回归旋转试验设计的基本原理

      9.2  二次回归正交旋转组合设计及统计分析

      9.3  通用旋转组合设计及统计分析

    10  SAS软件在试验设计与数据处理中的应用

      10.1  SAS软件简介

      10.2  SAS软件的应用基础

      10.3  SAS数据集的使用

      10.4  SAS程序的创建和运行

      10.5  SAS常用语句

      10.6  SAS服务过程

      10.7  SAS软件的应用

    附录

      一、F分布表

      二、t分布表

      三、相关系数γ与R的临界值(γα与Rα)表

      四、常用正交表

      五、均匀试验设计表

    参考文献
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