具体描述
内容简介
《试验设计与建模》阐述了各试验设计方法的统计思想、设计的构造方法及建模技术，系统地介绍了包括因子试验设计、正交试验设计、最优回归设计、均匀试验设计、计算机试验的设计、序贯设计及混料试验设计等常用的试验设计方法。在内容上既考虑到工科和农科在应用上的需要，又考虑到理科特别是统计学专业对理论的要求，注重实际方法的应用，并兼顾试验设计的理论研究。《试验设计与建模》可作为高等院校统计学专业及有关专业本科生的教材，也可供实验工作者、相关专业的研究生和教师参考，还可供从事市场、金融、社会科学、政策决策的问卷调查设计人员参考。
目录
第一章 试验设计的基本概念
1.1 科学试验
1.1.1 试验的重要性
1.1.2 试验的重要元素
1.1.3试验的类型
1.2 统计模型
1.2.1 方差分析模型
1.2.2 回归模型
1.2.3 非参数回归模型
1.2.4 稳健回归模型
1.3 回归分析简介
1.4 一些有用的数学概念
习题
第二章 因子试验设计
2.1 单因素试验
2.1.1 线性可加模型
2.1.2 方差分析
2.1.3 多重比较
2.1.4 单因素试验的回归模型
2.1.5 单因素的随机效应
2.2 模型未知的单因素试验和建模
2.2.1 基函数法
2.2.2 近邻多项式估计
2.2.3 样条估计
2.3 双因素试验
2.3.1.双因素试验的分类
2.3.2 线性可加模型，主效应和交互作用
2.3.3 方差分析
2.3.4 两因素的回归模型
2.3.5 随机效应
2.4 区组设计
2.4.1 完全随机区组设计
2.4.2 拉丁方设计
2.4.3 平衡不完全随机区组设计
2.5 全面试验与其部分实施
2.5.1 全面试验
2.5.2 单因素试验轮换法
2.5.3 部分因子设计
习题
第三章 正交试验设计
3.1 正交表
3.1.1 j正交表的定义
3.1.2 正交表的性质
3.2 无交互作用的正交设计
3.2.1 用正交表进行设计
3.2.2 试验结果的直观分析
3.2.3 试验结果的方差分析
3.2.4 试验结果的回归分析
3.3 有交互作用的正交设计
3.3.1 用正交表进行设计
3.3.2 试验结果的直观分析
3.3.3 试验结果的方差分析
3.4 水平数不等的试验设计
3.4.1 混合水平正交表
3.4.2 拟水平法
3.5 用正交表进行设计的原则
3.5.1 遵循自由度原则
3.5.2 避免混杂现象
3.6 正交设计的优良性准则
3.6.1 最大分辨度与最小低阶混杂
3.6.2 纯净效应准则
3.6.3 其他优良性准则
3.7 非正规正交设计
习题
……
第四章 最优回归设计
第五章 均匀试验设计
第六章 计算机试验
第七章 序贯设计
第八章 混料试验设计
附录1正交设计表
附录2均匀设计表
参考文献
索引
用户评价
初读《试验设计与建模》这本书，我原本预设它会是一本充斥着枯燥公式和晦涩理论的学术著作。作为一名热爱生活、喜欢探索新鲜事物的人，我很难想象它能与我平淡的生活产生什么联系。然而，随着阅读的深入，我惊奇地发现，这本书所阐述的科学设计思维，原来早已悄悄地渗透在生活的方方面面，而我也正是在不知不觉中，运用着类似的方法。 书中关于“个人兴趣发展多因素探索”的章节，让我豁然开朗。我一直以来都在尝试各种爱好，从绘画到园艺，再到烘焙，总是在不断的尝试中寻找自己的热情所在。这本书提出的“析因设计”思想，就像是为我提供了一套科学的“爱好探索指南”。它让我明白，要找到真正热爱的事物，不能仅仅依靠偶然的灵感，而是需要系统地考察不同的兴趣点（例如，绘画的题材、园艺的植物种类、烘焙的食材）如何与我的时间和精力相匹配，甚至还能发现它们之间的“协同效应”，例如，烘焙的精致能启发绘画的细腻。 令我惊喜的是，“响应面法”在“生活幸福感”优化中的应用。我一直觉得，幸福感是一种难以捉摸的情绪。但这本书引入的响应面法，让我看到了另一种可能。通过对不同生活方式的调整（例如，运动时间、社交频率、阅读量）进行一系列有计划的试验，我们可以构建一个模型，来预测不同组合下我内心的满足感和快乐程度，然后利用优化算法来寻找最能提升我幸福感的“生活黄金配比”。这为我提供了一种更科学、更系统地提升生活品质的方法。 书中关于“试验设计方法的选择”也给了我很大的启发。它让我明白，并非所有生活中的“探索”都适合用同一种方法。例如，在尝试一个新的生活目标时，我们可以采用更具探索性的“最优设计”；而在对已有生活习惯进行精细调整时，则可以采用更精确的“部分因子设计”。这种“因地制宜”的设计思路，能够帮助我更有效地实现我的生活目标。 我特别欣赏书中关于“模型验证”的强调。在生活中，我们有时会建立一些“经验模型”，例如“多做运动心情就会变好”。但如果缺乏科学的验证，这种经验可能只是偶然。这本书提供的验证方法，能够帮助我更有系统地检验我的生活假设，从而做出更可靠的生活决策。 而且，这本书并没有止步于理论，它还深入地讲解了“建模”的应用。它让我明白，生活中的各种优化，最终也可以用某种“模型”来呈现和理解。书中介绍了不同类型的模型，以及如何利用模型来指导我的生活方向。这让我看到了，如何将抽象的科学理念，转化为更具实践指导意义的生活方式。 本书的语言风格非常生动有趣，它虽然谈论的是科学方法，但却能用非常贴近生活、引人入胜的语言来解释。作者善于用生活中的例子来类比复杂的概念。我尤其喜欢它在引入新概念时，总会先从实际的生活问题出发，引发读者的兴趣，然后再逐步引入科学的解决方案。这种“润物细无声”的讲解方式，让我能够轻松地接受这些原本觉得遥远的概念。 总而言之，《试验设计与建模》这本书，对我来说，就像是一本“生活智慧的启迪之书”。它帮助我打破了生活中的固有思维，让我认识到，科学的设计思维，同样能够为我们的生活带来新的视角和可能性。这本书的价值，远不止于理论知识，更在于它所提供的启发和指导，让我能够更具创造力地探索和优化我的生活。
评分在拿到《试验设计与建模》这本书之前，我一直觉得，“试验设计”和“建模”是属于物理、化学等基础学科的范畴，与我的金融分析工作几乎没有任何关联。我每天处理的是海量的金融数据，试图从中找出规律，进行投资决策。然而，当我深入阅读这本书后，我才发现，原来科学的试验设计和建模思维，对于金融分析来说，是如此的重要和实用。 书中关于“金融市场多因素分析”的章节，让我深受启发。我过去在构建金融模型时，常常会关注几个核心的指标，例如利率、通货膨胀率等。但这本书提出，金融市场受到众多因素的影响，而“析因设计”的思想，能够帮助我们系统地考察这些因素的组合效应，例如，同时分析利率、汇率、原材料价格变化对股市的影响，甚至还能发现它们之间微妙的“交互作用”。这让我意识到，过去的研究方法可能过于片面。 令我惊喜的是，“响应面法”在金融风险评估中的应用。我一直觉得，风险评估就像是“雾里看花”，很难精确量化。但这本书引入的响应面法，让我看到了新的可能。通过对历史数据进行一系列有计划的分析，我们可以构建一个模型，来预测不同宏观经济指标（例如GDP增长率、失业率）对资产价格波动的影响，然后利用优化算法来找到最佳的风险管理策略。这为我提供了一种更系统、更科学的风险控制方法。 书中关于“试验设计方法的选择”也给了我很大的启发。它让我明白，并非所有的金融分析问题都适合用同一种设计方法。例如，在探索新的投资策略时，我们可以采用更具探索性的“最优设计”；而在对已有模型进行精细调优时，则可以采用更精确的“部分因子设计”。这种“因题而异”的设计思路，能够帮助我更有效地解决不同的金融分析难题。 我特别欣赏书中关于“模型验证”的强调。在金融分析中，我们建立的模型，如果不能准确预测未来的市场走势，就会带来巨大的损失。这本书提供的多种模型验证方法，能够帮助我更有信心地评估我的模型是否可靠，从而避免基于错误模型做出决策。 而且，这本书并没有止步于理论，它还深入地讲解了“建模”的应用。它让我明白，金融分析的最终目的，就是建立一个能够预测和指导决策的模型。书中介绍了不同类型的模型，以及如何利用模型进行优化。这让我看到了，如何将抽象的金融理论，转化为更具实践指导意义的投资策略。 本书的语言风格非常专业且严谨，作者善于用金融领域的案例来解释复杂的概念。我尤其喜欢它在引入新概念时，总会先从实际的金融市场问题出发，引发读者的思考，然后再逐步引入科学的解决方案。这种由浅入深的方式，让我能够轻松地掌握这些复杂的知识。 作者在整本书的结构上也设计得非常合理，从试验设计的原则，到具体方法的介绍，再到模型的构建与验证，最后是模型的优化与应用，形成了一个完整的知识体系。这让我能够系统地学习，而不是零散地获取信息。 总而言之，《试验设计与建模》这本书，对我来说，就像是一本“金融投资的智慧宝典”。它帮助我打破了传统的分析模式，让我认识到，科学的试验设计和建模思维，能够极大地提升我们在金融分析和投资决策中的效率和准确性。这本书的价值，远不止于理论知识，更在于它所提供的解决实际问题的强大工具和思维方式。
评分在我看来，《试验设计与建模》这本书，更像是一本“解谜指南”，它让我看到了隐藏在数据背后，那些支配着事物发展的“潜规则”。我是一名软件工程师，平时的主要工作就是编写代码，解决bug。对于“试验设计”和“建模”这类词汇，我一直认为它们是离我工作很远的领域。然而，这本书却让我看到了它们在软件开发中的巨大潜力。 书中关于“软件测试”的章节，让我眼前一亮。我过去认为，软件测试就是编写大量的测试用例，然后执行。但这本书指出，如果缺乏科学的试验设计，我们可能会遗漏重要的测试场景，或者浪费大量的测试资源。它详细阐述了如何运用“多因素试验”的设计思想，来更有效地进行软件测试，例如，测试不同的输入参数组合，不同的运行环境，不同的算法配置，以发现隐藏的bug。 令我惊喜的是，“响应面法”在软件性能优化中的应用。我一直以为，优化软件性能就是不断地调整代码，尝试不同的算法。但这本书引入的响应面法，让我看到了更系统的方法。通过设计几次关键的性能测试，我们可以构建一个模型，预测不同参数（例如线程数、缓存大小、数据库连接池大小）对软件响应时间的影响，然后利用优化算法来找到最佳的参数配置。这对于我们提升软件的运行效率，具有非常重要的实际意义。 书中关于“试验设计方法的选择”也给了我很大的启发。它让我意识到，不同的软件开发阶段，有不同的试验设计需求。例如，在需求分析阶段，我们可以用“析因设计”来探索不同功能组合对用户体验的影响；而在产品发布前，我们可能需要用“最优设计”来精确调优系统的性能。这种“因地制宜”的设计思路，让我能够更灵活地应用这些方法。 我特别欣赏书中关于“模型验证”的讲解。在软件开发中，我们经常会建立一些预测模型，例如预测用户行为，或者预测系统负载。但如果模型不准确，就会导致错误的决策。这本书提供了多种模型验证的方法，让我能够更有信心地评估模型的可靠性，避免“纸上谈兵”。 而且，这本书并没有止步于理论，它还深入地讲解了“建模”的应用。它让我明白，试验设计最终是为了建立一个能够预测和指导决策的模型。书中介绍了不同类型的模型，以及如何利用模型进行优化。这让我看到了，如何将抽象的理论，转化为实际可操作的软件优化方案。 本书的语言风格非常专业且清晰，作者善于用软件工程领域的例子来解释复杂的概念。我尤其喜欢它在引入新概念时，总会先从实际的软件开发问题出发，引发读者的思考，然后再逐步引入理论。这种由浅入深的方式，让我能够轻松地掌握这些复杂的知识。 作者在整本书的结构上也设计得非常合理，从试验设计的原则，到具体方法的介绍，再到模型的构建与验证，最后是模型的优化与应用，形成了一个完整的知识体系。这让我能够系统地学习，而不是零散地获取信息。 总而言之，《试验设计与建模》这本书，对我来说，就像是一本“软件开发宝典”。它帮助我打破了传统的思维模式，让我认识到，科学的试验设计和建模，能够极大地提升我们在软件开发过程中的效率和准确性。这本书的价值，远不止于理论知识，更在于它所提供的解决实际问题的强大工具和思维方式。
评分在我拿到《试验设计与建模》这本书之前，我一直认为，“试验设计”和“建模”是属于科学研究和理论分析的范畴，与我所处的艺术创作领域几乎没有交集。我是一名插画师，平时的工作主要依靠灵感和经验。然而，这本书却让我看到了，原来科学的设计思维，也能够为艺术创作带来意想不到的启发。 书中关于“多因素艺术创作”的探讨，让我耳目一新。我一直以为，艺术创作就是个人自由的表达。但书中提出的“析因设计”概念，让我意识到，即便是艺术创作，也存在着多个影响因素，例如色彩搭配、构图方式、笔触风格、叙事主题等等。通过有目的地组合和试验这些因素，我们或许能够发现新的创作路径，或者达到更理想的艺术效果。 令我惊喜的是，“响应面法”在艺术风格探索中的应用。我一直觉得，艺术风格的形成是一个漫长而模糊的过程。但这本书引入的响应面法，让我看到了另一种可能性。通过对不同艺术元素（例如色调、线条粗细、画面饱和度）进行一系列有计划的试验，我们可以构建一个模型，来预测不同组合下所能产生的视觉效果，然后利用优化算法来寻找最符合我们心目中理想风格的参数。这为我提供了一种更有目的性和效率的艺术探索方式。 书中关于“试验设计方法的选择”也给了我很大的启发。它让我明白，并非所有创作难题都需要套用一种方法。例如，在探索全新的艺术概念时，我们可以采用更开放的“最优设计”；而在尝试对已有风格进行微调时，则可以采用更精细的“部分因子设计”。这种“量体裁衣”的思路，能够帮助我更有效地进行艺术实验。 我特别欣赏书中关于“模型验证”的强调。在艺术创作中，我们有时会建立一些“感觉模型”，例如“某种色彩组合会让画面更具冲击力”。但如果缺乏验证，这种感觉可能只是偶然。这本书提供的验证方法，能够帮助我更有系统地检验我的创作假设，从而避免盲目地重复。 而且，这本书并没有止步于理论，它还深入地讲解了“建模”的应用。它让我明白，艺术创作的探索，最终也可以用某种“模型”来呈现和理解。书中介绍了不同类型的模型，以及如何利用模型来指导我的创作方向。这让我看到了，如何将抽象的艺术理念，转化为更具实践指导意义的创作框架。 本书的语言风格非常独特，它虽然谈论的是科学方法，但却能用非常形象和感性的语言来解释。作者善于用艺术创作中的类比来阐述复杂的概念。我尤其喜欢它在引入新概念时，总会先从艺术创作的实际需求出发，引发读者的兴趣，然后再逐步引入科学的解决方案。这种“润物细无声”的讲解方式，让我能够轻松地接受这些原本觉得遥远的概念。 总而言之，《试验设计与建模》这本书，对我来说，就像是一本“艺术创作的灵感宝库”。它帮助我打破了艺术创作的固有思维，让我认识到，科学的设计思维，同样能够为艺术创作带来新的视角和可能性。这本书的价值，远不止于理论知识，更在于它所提供的启发和指导，让我能够更具创造力地进行艺术探索。
评分第一次接触《试验设计与建模》这本书，我抱着一种“看看能不能学点新东西”的心态。我是一名普通的家庭主妇，平时最关心的就是如何让家里生活得更舒适、更高效。我一直以为，“试验设计”和“建模”这类词语，只属于专业人士，与我的生活毫不相干。然而，当我开始阅读这本书，我才发现，原来科学的设计思维，也能渗透到生活的方方面面。 书中关于“家庭生活多因素优化”的探讨，让我眼前一亮。我一直觉得，家务活的安排，就像是一件件孤立的事情。但这本书提出，“析因设计”的思想，能够帮助我系统地考察影响家庭生活效率的多个因素，例如，孩子的作息时间、食材的采购周期、家务的分工方式，甚至家人的参与度。通过有计划地试验和组合这些因素，我们或许能够找到更省时省力的生活方式。 令我惊喜的是，“响应面法”在烹饪效率提升中的应用。我一直觉得，做出一顿美味佳肴，就像是凭经验和感觉。但这本书引入的响应面法，让我看到了另一种可能。通过对不同烹饪参数（例如食材的用量、烹饪时间、调味料的比例）进行一系列有计划的试验，我们可以构建一个模型，来预测不同组合下菜肴的口感和美味程度，然后利用优化算法来寻找最符合家人喜好的“黄金比例”。这为我提供了一种更科学、更系统地提升烹饪水平的方法。 书中关于“试验设计方法的选择”也给了我很大的启发。它让我明白，并非所有生活中的“试验”都适合用同一种方法。例如，在尝试新的育儿方法时，我们可以采用更具探索性的“最优设计”；而在优化日常家务流程时，则可以采用更精细的“部分因子设计”。这种“因需而异”的设计思路，能够帮助我更有效地解决家庭生活中的各种“小难题”。 我特别欣赏书中关于“模型验证”的强调。在家庭生活中，我们有时会建立一些“经验模型”，例如“某个时间段做家务最有效”。但如果缺乏验证，这种经验可能只是偶然。这本书提供的验证方法，能够帮助我更有系统地检验我的生活假设，从而避免盲目地重复。 而且，这本书并没有止步于理论，它还深入地讲解了“建模”的应用。它让我明白，生活中的各种优化，最终也可以用某种“模型”来呈现和理解。书中介绍了不同类型的模型，以及如何利用模型来指导我的生活决策。这让我看到了，如何将抽象的科学理念，转化为更具实践指导意义的生活方式。 本书的语言风格非常亲切和生活化，它虽然谈论的是科学方法，但却能用非常生动和易懂的语言来解释。作者善于用家庭生活的场景来类比复杂的概念。我尤其喜欢它在引入新概念时，总会先从实际的家庭生活问题出发，引发读者的兴趣，然后再逐步引入科学的解决方案。这种“润物细无声”的讲解方式，让我能够轻松地接受这些原本觉得遥远的概念。 总而言之，《试验设计与建模》这本书，对我来说，就像是一本“生活智慧的百科全书”。它帮助我打破了传统的思维模式，让我认识到，科学的设计思维，同样能够为我们的家庭生活带来新的视角和可能性。这本书的价值，远不止于理论知识，更在于它所提供的启发和指导，让我能够更具创造力地改善我的生活。
评分一直以来，我对“试验设计”和“建模”这两个词，总有一种遥不可及的距离感。总觉得它们是实验室里的科学家们才会使用的“高大上”的词汇，与我这个在市场一线工作的营销策划人员似乎风马牛不相及。然而，当我无意中翻阅到这本《试验设计与建模》时，我被它完全颠覆了。这本书没有那些晦涩难懂的术语，而是以一种非常生活化的语言，将科学试验设计的原理和应用，展现得淋漓尽致。 书中用一个关于新产品上市推广的例子，让我震惊地发现，原来我们在日常工作中，也在进行着某种形式的“试验设计”。比如，我们会在不同区域投放广告，测试不同的营销方案，以期找到最有效的推广方式。这本书就详细地阐述了，如何通过科学的试验设计，来避免盲目和低效的投入。它提出了“多因素试验”的概念，让我意识到，一次只测试一个营销渠道，是多么的“out”。 作者在讲解“析因设计”时，更是让我茅塞顿开。我一直以为，要评估多个营销渠道（比如电视广告、社交媒体推广、线下活动）的效果，就必须分别进行大量的试验。但书中清晰地展示了，如何通过“析因设计”，在有限的资源下，同时评估多个渠道的效果，甚至还能发现不同渠道之间的协同作用。这对于优化我们的营销预算，提高ROI，具有极其重要的指导意义。 令我惊喜的是，“响应面法”的应用。书中的一个关于消费者满意度调查的案例，让我看到了如何利用响应面法来优化产品特性和营销策略。通过对消费者反馈数据的分析，我们可以构建一个模型，来预测不同产品特性组合和不同营销信息组合对消费者满意度的影响，然后找到最佳的组合。这简直是为市场调研和产品开发量身定制的利器。 本书在“试验设计方法的选择”部分，也给了我很多启发。它让我明白，不是所有的试验都适合用同一种设计方法。根据我们的目标（例如是想广泛了解影响因素，还是想精确优化某个参数），以及我们拥有的资源（时间、金钱、人力），可以选择不同的设计方案。书中详细介绍了“全因子设计”、“部分因子设计”和“最优设计”的适用场景，让我能够做出更明智的决策。 我尤其欣赏书中关于“模型验证”的强调。在市场营销中，我们经常会基于某些数据建立预测模型，但如果模型不准确，就会导致错误的决策。这本书提供了多种模型验证的方法，让我能够更有信心地评估模型的可靠性。 而且，这本书并没有止步于理论，它还深入地讲解了“建模”的应用。它让我明白，试验设计最终是为了建立一个能够预测和指导决策的模型。书中介绍了不同类型的模型，以及如何利用模型进行优化。这让我看到了，如何将抽象的理论，转化为实际可操作的营销策略。 本书的语言风格非常生动有趣，作者善于用生活化的例子来解释复杂的概念。我尤其喜欢它在引入新概念时，总会先抛出一个实际的问题，然后逐步引导读者去思考，最后再给出科学的解决方案。这种互动式的讲解方式，让我感觉参与其中，而不是被动接受。 总而言之，《试验设计与建模》这本书，彻底改变了我对“试验设计”和“建模”的看法。它让我意识到，这些科学的方法论，不仅适用于科研领域，同样可以指导我们在市场营销、产品开发等各个领域，做出更明智、更有效的决策。这本书的实用性和启发性，远超我的预期，我强烈推荐给所有希望提升工作效率和决策水平的朋友们。
评分初次拿到《试验设计与建模》这本书，我的第一反应是，“这绝对是本硬核的书”。作为一名在教育领域工作多年的教师，我深知理论知识的严谨性和专业性。我猜想，这本书里应该充斥着复杂的公式和抽象的概念，可能更适合那些埋头于象牙塔里的学者。然而，当我翻开目录，并开始阅读前几页时，我感到非常意外，也逐渐被吸引住了。 书中关于“教育试验设计”的章节，给我的触动非常大。我一直认为，教学方法就是一个不断尝试和改进的过程，但这本书却为我提供了一个科学的框架。例如，它详细阐述了如何进行“多因素教学试验”，以考察不同教学策略（例如小组合作、项目式学习、差异化教学）对学生学习效果的影响。这让我意识到，过去很多教学改革的尝试，可能因为缺乏系统性的设计，而未能达到预期的效果。 令我惊喜的是，“响应面法”在课程设计优化中的应用。我一直觉得，设计一门好的课程，就像是在摸索中前进。但这本书引入的响应面法，让我看到了另一种可能。通过对不同课程元素（例如教学时长、作业量、考核方式）进行一系列有计划的试验，我们可以构建一个模型，来预测不同组合下学生的学习投入度和掌握程度，然后利用优化算法来寻找最佳的课程设计方案。这为我提供了一种更科学、更系统地提升教学质量的方法。 书中关于“试验设计方法的选择”也给了我很大的启发。它让我明白，并非所有教育问题都适合用同一种设计方法。例如，在探索新的教学模式时，我们可以采用更具探索性的“最优设计”；而在对已有教学方案进行精细调整时，则可以采用更精确的“部分因子设计”。这种“因题而异”的设计思路，能够帮助我更有效地解决不同的教学难题。 我特别欣赏书中关于“模型验证”的强调。在教育研究中，我们有时会建立一些“教学假设”，例如“某种教学方法能提升学生的学习兴趣”。但如果缺乏科学的验证，这种假设可能只是主观臆测。这本书提供的验证方法，能够帮助我更有系统地检验我的教学假设，从而做出更可靠的教学决策。 而且，这本书并没有止步于理论，它还深入地讲解了“建模”的应用。它让我明白，教育研究的最终目的，就是建立一个能够预测和指导教学实践的模型。书中介绍了不同类型的模型，以及如何利用模型来优化教学过程。这让我看到了，如何将抽象的教育理论，转化为更具实践指导意义的教学策略。 本书的语言风格非常专业且严谨，但同时又不失清晰易懂。作者善于用教育领域的案例来解释复杂的概念。我尤其喜欢它在引入新概念时，总会先从实际的教学问题出发，引发读者的思考，然后再逐步引入科学的解决方案。这种由浅入深的方式，让我能够轻松地掌握这些原本觉得难以理解的知识。 作者在整本书的结构上也设计得非常合理，从试验设计的原则，到具体方法的介绍，再到模型的构建与验证，最后是模型的优化与应用，形成了一个完整的知识体系。这让我能够系统地学习，而不是零散地获取信息。 总而言之，《试验设计与建模》这本书，对我来说，就像是一本“教学创新的宝典”。它帮助我打破了传统的教学思维，让我认识到，科学的试验设计和建模思维，能够极大地提升我们在教育研究和教学实践中的效率和效果。这本书的价值，远不止于理论知识，更在于它所提供的解决实际问题的强大工具和思维方式。
评分这部“试验设计与建模”的著作，坦白说，在我拿到它之前，对于“试验设计”这个概念，我的理解还停留在中学时期的物理实验，比如测量小车运动的加速度，或者验证力的平行四边形法则。那时的设计，就是搭好器材，按照课本上的步骤一步步操作，最后记录数据，得出结论。简单、直接，甚至有些乏味。而“建模”更是让我联想到高中的数学课，那些复杂的公式和图表，总让我头疼不已。所以，当我看到“试验设计与建模”这个书名时，内心是有些忐忑的。我担心它会是一本晦涩难懂、理论性极强的学术专著，里面充斥着我看不懂的符号和公式，离我的实际应用太远。 然而，翻开这本书的目录，我惊喜地发现，它所涵盖的内容远比我想象的要宽广得多。它并没有局限于某个单一学科的试验，而是从一个更宏观、更普适的视角来探讨如何科学有效地进行试验设计。书中开篇就花了相当大的篇幅，以生动形象的案例，阐述了为什么需要进行严谨的试验设计。我印象深刻的是其中一个关于药品研发的例子，它解释了如果试验设计不当，可能导致错误的结论，轻则浪费资源，重则危害患者健康。这让我意识到，试验设计不仅仅是科学研究的必要环节，更是对社会责任的体现。书中的语言风格也相当友好，作者并没有一开始就抛出大量专业术语，而是循序渐进，通过大量图表和实例，将复杂的概念分解开来，让我能够逐步理解。 其中，关于“因子设计”的部分，更是让我大开眼界。过去我以为试验就是一次改变一个变量，看看结果如何。但书中清晰地解释了，当存在多个影响因素时，同时改变它们并观察其交互作用，能极大地提高试验效率，并发现那些单一改变变量时无法察觉的规律。比如，在农作物种植试验中，不仅要考虑肥料的种类，还要考虑施肥量、浇水频率、光照强度等多种因素。书中通过一个经典的“析因设计”表格，直观地展示了如何系统地安排这些因素的组合，以及如何分析不同因素之间的相互影响。这让我开始重新审视我过去的一些工作经验，发现许多低效和重复的试验，很大程度上是因为缺乏科学的试验设计。 作者在“响应面法”这一章节的讲解，尤其令我感到惊艳。我一直认为，找到最优的参数组合，就是不断尝试，一点点地往上调整。但书中引入的响应面法，通过构建一个数学模型来描述响应变量与各个因子之间的关系，然后利用优化算法来寻找最优解。这就像是给试验插上了翅膀，不再是盲目摸索，而是有了明确的方向和目标。书中通过一个化工生产的例子，展示了如何利用响应面法，在较少的试验次数下，找到了提高产品收率的最佳工艺参数。这对于我从事的制造业领域来说，具有极高的实用价值。以前我总觉得优化是个漫长而艰辛的过程，现在看了这本书，我发现原来有如此高效的方法论。 更让我印象深刻的是，书中对于“方差分析（ANOVA）”的阐述。我之前对统计分析一直有些畏惧，觉得那些P值、F统计量之类的东西离我太遥远。但书中巧妙地将ANOVA与试验设计紧密结合，解释了ANOVA是如何帮助我们判断不同因素对试验结果的影响是否显著，以及如何区分随机误差和系统误差。书中用一个简单的农业试验作为例子，一步步演示了如何收集数据，然后通过ANOVA表格，清晰地揭示了不同肥料对作物产量的影响程度。这种清晰的逻辑和直观的展示，让我对统计分析不再感到恐惧，甚至对它产生了浓厚的兴趣。这让我意识到，好的试验设计离不开扎实的统计分析支持。 本书在“全因子设计”、“部分因子设计”和“响应面设计”等不同试验设计方法的选择与应用上，给出了非常详尽的指导。书中不仅仅是简单介绍这些方法，更重要的是，它教会读者如何根据实际情况，例如试验资源的限制、期望达到的精度以及可能存在的交互作用等，来选择最适合的试验设计方案。我尤其欣赏书中提供的决策树和流程图，它们能够帮助我系统地梳理思路，避免在众多方法中迷失方向。例如，当我的试验资源有限，但又希望了解多个因子之间的潜在交互作用时，书中详细介绍了部分因子设计的策略，以及如何通过选择合适的“别名结构”来最小化信息损失。 此外，“试验设计与建模”这本书并没有止步于试验设计的方法论，而是将“建模”这一概念贯穿始终，并且将其与试验设计紧密地联系在一起。书中深入浅出地介绍了不同类型的数学模型，例如线性模型、二次模型等，以及如何利用试验数据来拟合和验证这些模型。我最喜欢的部分是关于“模型诊断”的章节，它教会我如何评估模型的拟合优度，以及如何识别模型中的潜在问题。书中通过图示化的方法，展示了残差图、QQ图等工具，帮助我直观地理解模型的适用性。这让我意识到，试验设计不仅仅是为了收集数据，更是为了建立能够准确描述和预测现象的数学模型。 令我惊喜的是，书中还花了相当大的篇幅讲解了“蒙特卡洛模拟”在试验设计和建模中的应用。我之前对蒙特卡洛模拟的印象，仅限于一些复杂的物理或金融领域的计算。但书中通过几个易于理解的工程案例，展示了如何利用蒙特卡洛模拟来评估设计方案的可靠性、预测系统性能的变异性。例如，在汽车零部件的强度设计中，可以通过蒙特卡洛模拟来评估在各种载荷和材料不确定性下，零部件失效的概率。这让我看到了一个全新的解决复杂问题的思路，打破了我过去思维的局限。 书中对于“模型验证与优化”的论述，也给了我很大的启发。它强调了试验设计不仅仅是建立模型，更重要的是如何利用模型进行预测、优化和决策。书中介绍了多种模型验证的方法，包括交叉验证、留一法等，并详细讲解了如何通过优化算法，例如梯度下降法、粒子群优化算法等，来寻找使响应变量达到最优值的参数组合。这让我看到了一个完整的闭环：从试验设计到模型建立，再到模型验证和最终的优化决策，每一个环节都至关重要。 总而言之，这部“试验设计与建模”绝非一本枯燥乏味的教科书。它像一位经验丰富的导师，循序渐进地引导我走进科学研究的殿堂。书中丰富的案例、清晰的逻辑、直观的图表，以及对各种实际应用场景的深刻洞察，都让我受益匪浅。它不仅提升了我对试验设计的理论认识，更重要的是，它为我提供了一套行之有效的方法论，能够帮助我在未来的工作中，更科学、更高效地解决问题。这本书的价值，远超我的预期，我强烈推荐给所有需要进行科学研究、产品开发或工艺优化的专业人士。
评分初次接触《试验设计与建模》这本书，我承认我有些“先入为主”的观念。在我看来，“试验设计”似乎是实验室里才需要关注的事情，而“建模”更是高深莫测的数学领域。我是一名在实际生产线上工作的工程师，日常处理的是设备的维护、工艺的调整，对于这些相对“理论化”的知识，总觉得与我的工作有些距离。然而，当我翻开这本书，那些熟悉的工业生产场景和技术难题，却在书中被以一种全新的视角进行了剖析，这立刻引起了我的兴趣。 书中关于“单因素与多因素试验”的对比，给我留下了深刻印象。我过去在进行工艺参数优化时，往往会陷入“一次只调一个参数”的思维定势，耗时耗力不说，还常常因为忽略了参数间的交互作用而达不到理想的效果。这本书用一个非常生动的汽车零部件生产的例子，清晰地阐述了为什么需要进行“全因子设计”和“部分因子设计”。我尤其欣赏书中对“交互效应”的解释，它让我明白，仅仅关注单个因素的变化，是无法完全理解整个系统的。 令我惊叹的是，“响应面法”的介绍。我一直认为，找到最佳的工艺参数组合，就像是在一片未知区域里“碰运气”。但这本书引入的响应面法，就像是给了我一张地图。通过构建一个数学模型，它能够预测不同参数组合下的输出结果，然后利用优化算法来快速定位最优解。书中以提升化工产品收率为例，演示了如何通过几次巧妙设计的试验，就能找到最佳的反应温度、压力和催化剂用量。这对于我们生产线上的效率提升，无疑具有巨大的指导意义。 作者在讲解“试验设计方法的选择”时，也考虑得非常周全。它不仅仅是罗列了几种方法，而是详细分析了在不同资源限制、试验目标和对结果精度要求下的最优选择。例如，在面临资源有限但又需要考察大量因素时，书中介绍了“部分因子设计”的策略，以及如何通过选择合适的“分辨率”来权衡信息的损失。这种“量体裁衣”式的指导，让我能够根据自己的实际情况，做出更明智的决策。 让我觉得这本书非常“落地”的一点是，它强调了“模型验证”的重要性。很多时候，我们建立了模型，但却没有对其进行充分的验证，导致模型的结果不可靠。书中介绍了“交叉验证”、“留一法”等多种模型验证技术，并用清晰的图示解释了如何进行。这让我意识到，一个有效的模型，是经过严格考验的，而不是凭空臆想出来的。 此外，书中关于“蒙特卡洛模拟”的应用，也为我打开了新的思路。我过去认为这种方法只适用于复杂的理论计算，但书中通过一个工程安全性的例子，展示了如何利用蒙特卡洛模拟来评估设计方案的可靠性，预测潜在的风险。这让我在面对一些具有不确定性的设计问题时，有了一个新的工具可以使用。 本书的语言风格非常专业且清晰，尽管涉及了很多统计学和数学的概念，但作者总是能用通俗易懂的语言进行解释，并且配合大量的图表和实际案例。我特别喜欢它在引入一个新概念时，总是会先从实际问题出发，引发读者的思考，然后再逐步引入理论。这种由浅入深的方式，让我能够轻松地掌握这些复杂的知识。 作者在整本书的结构上也设计得非常合理，从试验设计的原则，到具体方法的介绍，再到模型的构建与验证，最后是模型的优化与应用，形成了一个完整的知识体系。这让我能够系统地学习，而不是零散地获取信息。 总而言之，《试验设计与建模》这本书，不仅仅是一本技术手册，它更像是一本思维的启迪者。它帮助我打破了过去的思维定势，让我认识到，科学的试验设计和建模，能够极大地提升我们在实际工作中的效率和准确性。这本书的价值，远不止于理论知识，更在于它所提供的解决实际问题的强大工具和思维方式。
评分拿到这本《试验设计与建模》，我原本抱着一种“看看也好，总归是本专业相关的书”的心态，毕竟在我的工作领域，很多时候都是靠经验摸索，或者按照既定的流程来操作，对于“设计”这两个字，感觉离自己有点远。然而，读着读着，我发现自己彻底被这本书吸引住了。它没有那种教条式的理论灌输，反而像是在跟我讲故事，用非常贴近实际的案例，一步步揭示了试验设计的奥秘。我一直以为试验设计就是多做几次实验，把数据记下来，然后分析一下，没想到这里面竟然有如此多的学问和门道。 其中关于“多因素试验”的阐述，让我眼前一亮。我之前在进行产品性能测试时，总是习惯性地一次只改变一个参数，然后观察结果，再进行下一个参数的改变。这样效率低不说，很多时候还可能忽略了不同参数之间的协同作用。这本书就用一个非常生动的例子，说明了为什么需要进行“因子设计”，以及如何通过科学的组合，在有限的试验次数内，获取更全面的信息。书中的图表非常直观，我一下子就明白了，原来只需要设计几次试验，就能同时考察多个因素的影响，甚至还能发现它们之间的“交互效应”。这对于我来说，简直是颠覆性的认知。 作者在讲解“方差分析”时，也特别接地气。我之前对统计分析一直有点“敬而远之”，总觉得那些公式和检验太复杂，难以理解。但这本书并没有直接抛出枯燥的数学公式，而是通过一个简单的农作物产量试验，一步步演示了方差分析是如何帮助我们判断不同处理（比如不同肥料）对产量是否有显著影响的。它用一种非常形象的方式，解释了F值和P值的含义，让我能够理解统计结果背后的意义，而不是仅仅看到一堆数字。这让我对数据分析产生了前所未有的兴趣。 更让我感到兴奋的是，“响应面法”的介绍。这简直是为我量身定做的！在实际工作中，我们经常需要找到某个工艺流程的最佳参数组合，以达到最高的效率或最好的产品质量。过去，我们往往是通过大量的试错来寻找，非常耗时耗力。而响应面法，通过建立一个数学模型来描述输入参数与输出响应之间的关系，然后利用优化算法来寻找最优解。书中通过一个化学反应的例子，清晰地展示了如何构建一个二次响应面模型，并最终找到了最佳的反应温度和催化剂用量。这让我看到了大幅提升工作效率的希望。 本书在“试验设计策略”的部分，也给出了非常实用的建议。它不仅仅是介绍了几种试验设计方法，更重要的是，它教会读者如何根据实际情况，例如试验目的、资源限制、期望精度等，来选择最合适的试验设计方案。它还详细介绍了“全因子设计”、“部分因子设计”和“最优设计”等方法的适用场景和优缺点。这让我能够更有针对性地去应用这些方法，而不是盲目地选择。 而且，这本书并不仅仅停留在“设计”层面，它还深入地探讨了“建模”这一重要环节。作者解释了为什么需要建立模型，以及如何利用试验数据来构建和验证模型。它还介绍了不同类型的模型，比如线性模型、非线性模型等，以及如何进行模型诊断，评估模型的可靠性。这让我明白，一个好的试验设计，最终是为了得到一个能够准确描述和预测现象的模型。 在“模型优化”的部分，我也学到了很多。书里介绍了如何利用建立好的模型，通过优化算法来找到最佳的参数组合，从而达到我们期望的目标。例如，在产品设计中，如何通过模型优化来最大化产品的强度，同时最小化材料的使用量。这让试验设计和建模不再是孤立的环节，而是形成了一个完整的、能够指导实践的闭环。 这本书的语言风格非常清晰流畅，没有那种让人望而生畏的学术术语堆砌。作者善于运用大量的图表和实例，将复杂的概念形象化，让读者能够轻松理解。我尤其喜欢它在引入新概念时，总是会先铺垫背景，然后给出具体的例子，最后再进行理论的总结。这种循序渐进的方式，让我感觉自己就像在和一位经验丰富的导师在交流。 总而言之，《试验设计与建模》这本书，对我来说，就像是在迷雾中找到了方向。它不仅让我认识到了科学试验设计的强大力量，更重要的是，它提供了一套系统的方法论，能够指导我在实际工作中，如何更科学、更高效地进行研究和优化。这本书的实用性和启发性，远超我的预期，我非常庆幸自己能够读到它。
评分东京上总是可以买到外面买不到的书
评分编辑本段
评分东京上总是可以买到外面买不到的书
评分书对于化学工作者，做实验挺省次数的。哈哈，有用，值的拥有
评分专家好书推荐
评分方教授与浸大荣誉理学博士王元教授在一九七八年发明了「均匀设计」，是当今因子试验设计和仿真试验设计的主要方法之一。近年，美国最大、历史最悠久的汽车制造厂 ── 福特汽车 ── 运用了「均匀设计」，发展了新型的六汽缸汽车引擎；「均匀设计」已成为厂方电脑仿真试验的常规方法。方教授获邀于二零零二年造访该公司，向几十名福特高层管理和技术人员介绍均匀设计。
评分2009年1月9日，2008年度国家科学技术奖励大会在北京人民大会堂隆重举行。胡锦涛、温家宝等国家领导人出席大会，并为获奖人员颁奖。
评分编辑本段
评分1995-1999代表中国任国际统计学会(ISI)理事
相关图书
![计算机组成原理与系统结构（第2版） [Computer Organization and Architocture] pdf epub mobi 电子书 下载](https://pic.windowsfront.com/11730048/5668eee1N8c3d8263.jpg)
![速记助考系列丛书：药理学要点速记 [Pharmacology] pdf epub mobi 电子书 下载](https://pic.windowsfront.com/11763690/5602046cN549ec4eb.jpg)
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等，本站所有链接都为正版商品购买链接。
© 2025 windowsfront.com All Rights Reserved. 静流书站 版权所有