试验设计 PLANNING OF EXPERIMENTS
- ISBN:9787302664918
- 装帧:平装
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:其他
- 页数:224
- 出版时间:2024-10-01
- 条形码:9787302664918 ; 978-7-302-66491-8
本书特色
迄今为止实验设计领域极具说服力、论述清晰的入门经典。作者David Cox 是统计领域的大师,因其工作获得了无数奖项和荣誉,被授予皇家统计学会银奖(1961 年)和金奖(1973 年),曾担任伯努利学会、英国皇家统计学会和国际统计学会主席,是剑桥大学纳菲尔德学院和圣约翰学院的荣誉院士,也是牛津大学统计系的成员。译者周在莹,清华大学统计学博士,清华大学优秀教师。
内容简介
这本书从非数学的角度提供了有关实验设计和分析的综合处理,侧重于基本概念而不是技术细节的计算。 大部分讨论都是根据来自众多应用领域的实例进行的。 主题包括随机化的理由和实际困难、析因实验中出现的各种因素、选择实验的规模、进行观察的不同目的等等。大致内容:关键假设、减少错误的设计、如何使用补充观察来减少错误、随机化、析因实验的基本思想和设计、观察次数的选择、实验单元、处理和观察的选择、拉丁方设计、不完全非析因设计、部分复制和混杂设计、交叉设计,以及其它一些特殊问题等。特色:注重直观概念的建立和解释,而不沉迷于数学细节,结合实例,通俗易懂。读者对象:试验工作人员以及本科、专科涉及实验设计课程相关的师生。
目录
1.1对比试验
1.2好试验的要求
概要
参考文献
第2章一些关键假设
2.1引言
2.2可加性
2.3处理效应的一致性
2.4不同单元之间的干扰
概要
参考文献
第3章减小误差的设计
3.1引言
3.2成对比较
3.3随机化区组
3.4通过多次单元分组来消除误差
3.5更复杂设计的需求
概要
参考文献
第4章使用补充观测以减小误差
4.1引言
4.2伴随观测的性质
4.3使用伴随观测作为区组的替代
4.4替代方法
4.5分区组之外伴随观测的用途
4.6一些一般观点
4.7多个伴随变量
概要
参考文献
第5章随机化
5.1引言
5.2随机化的机制
5.3随机数和随机性的本质
5.4随机化的合理性
5.5几个阶段出现的错误
5.6随机化的统计讨论
5.7进一步的要点
概要
参考文献
第6章关于析因试验的基本思想
6.1引言
6.2一般定义和讨论
6.3因子类型
6.4两因子试验中的主效应和交互效应
6.5交互效应的解释
6.6具有两个以上因子的试验
6.7所有因子均为两个水平的试验中的主效应和交互效应
6.8单个定量因子
6.9多个定量因子
6.10主效应和交互效应的进一步讨论
6.11析因试验中的误差估计
概要
参考文献
第7章简单析因试验的设计
7.1引言
7.2因子的选择
7.3水平的选择
7.4误差的控制和裂分单元的原则
7.5设计的*终选择
概要
参考文献
第8章观测数量的选择
8.1引言
8.2精度的量度
8.3精度的估计
8.4一些标准公式
8.5某些序贯技术
概要
参考文献
第9章单元、处理和观测的选择
9.1引言
9.2试验单元的选择
9.3处理的选择
9.4观测的选择
概要
参考文献
第10章有关拉丁方的更多信息
10.1引言
10.2拉丁方表
10.3正交拉丁方表
10.4拉丁方的正交划分
10.5两种以上“语言”组成的方阵
10.6其他示例
概要
参考文献
第11章不完全非析因设计
11.1引言
11.2平衡不完全区组设计
11.3双向消除误差的不完全设计
11.4进一步的不完全区组设计
11.5双向消除误差的进一步设计
概要
参考文献
第12章部分重复和混杂
12.1引言
12.2部分重复
12.3混杂
概要
参考文献
第13章交叉设计
13.1引言
13.2没有延滞效应的试验
13.3每个个体参与的时期数量有限的交叉设计
13.4每个受试者具有大量观测的设计
13.5其他情形
概要
参考文献
第14章一些特殊问题
14.1引言
14.2无趋势的系统设计
14.3*佳分配
14.4搜索*佳条件
14.5测定
概要
参考文献
一般参考书目
附录随机排列表和随机数字表
后记
作者简介
周在莹,女,清华大学统计学博士毕业,美国哈佛大学统计系访问学者,美国《数学评论》评论员,2018年入职清华大学统计学研究中心。主要讲授课程为:线性回归分析、实验设计和分析、非参数统计导论、统计计算。
教学获得奖项有:2019年全国大学生数学建模竞赛优秀指导老师;2019-2020学年度春季学期疫情防控期间在线教学优秀教师;2020年清华大学第九届青年教师教学大赛(理科组) 二等奖。
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