試驗設計與數據分析 成忠 9787308248181 【台灣高等教育出版社】

內容簡介
所有應用學科都有一個共同特點：實踐性。所有科技工作者都有一個共同目標：尋找事物的本質和演變規律。對於在科學研究中發現新規律、在實際生產中探索新工藝、在產品開發中尋求好的方案等來說，試驗是一項重要的實踐活動。試驗會產生大量的數據，如何利用數據洞悉事物的本質，如何構建合適的模型刻畫事物的發展規律，如何通過數理統計和機器學習生成知識，就是《試驗設計與數據分析》要敘述的主要內容。
《試驗設計與數據分析》著力講敘常用的試驗方案優化設計及其相應的數據分析的原理、方法和技術。具體內容包括：誤差分析和抽樣分佈、參數估計和假設檢驗、方差分析、相關分析與模式識別、回歸分析與建模方法、試驗設計基礎與優選法、正交試驗設計、均勻試驗設計、響應面試驗設計等。《試驗設計與數據分析》的撰寫，結合作者自身獨特的學術背景和跨學科的創新實踐，兼顧理論和實用兩個方面。對理論的敘述儘可能用簡潔明了的形式展開，使非數學專業出身的讀者也能理解接受，同時又注意具體方法的詳細介紹，便於讀者在實際問題中加以操作運用。
《試驗設計與數據分析》既是一本教學用書，又可作為工具書，可以作為理、工、經、管等各科本科生或研究生課程的教材或教學參考書，或廣大工程技術和科學研究人員的自學用書。

目錄
第1章 緒論
1 1 科學研究的範式
1 2 試驗設計的性質和價值
1 3 數據分析的定位與功能
1 4 常用的數據分析方法
1 5 科學數據分析與繪圖工具軟體
第2章 誤差分析與抽樣分佈
2 1 幾個基本概念和術語
2 2 試驗數據的誤差分析
2 2 1 真值和平均值
2 2 2 誤差的基本概念
2 2 3 誤差的來源及分類
2 2 4 誤差的傳遞
2 2 5 誤差的分配
2 2 6 誤差的合成
2 2 7 微小誤差準則
2 3 統計量的抽樣分佈
2 3 1 抽樣分佈
2 3 2 樣本統計量的分佈
第3章 參數估計與假設檢驗
3 1 參數估計
3 1 1 點估計
3 1 2 區間估計
3 2 假設檢驗
3 2 1 假設檢驗的基本原理
3 2 2 隨機誤差的檢驗
3 2 3 系統誤差的檢驗
3 2 4 粗大誤差的檢驗
第4章 方差分析
4 1 方差分析的基本原理
4 1 1 方差分析的前提和假設
4 1 2 方差分析的數學模型
4 1 3 方差分析的統計檢驗
4 2 單因素方差分析
4 2 1 單因素方差分析的基本問題
4 2 2 單因素方差分析的基本步驟
4 2 3 均值的多重比較
4 3 雙因素方差分析
4 3 1 無重複測量雙因素方差分析
4 3 2 有重複測量雙因素方差分析
4 4 多因素方差分析
4 4 1 多因素的試驗方案與試驗結果
4 4 2 多因素方差分析的基本步驟
4 5 方差分析中的數據轉換
4 6 缺失數據估計
第5章 相關分析與模式識別
5 1 相關分析和相似性度量
5 1 1 相關分析的基本概念
5 1 2 相似性度量
5 2 變數篩選和特徵提取
5 2 1 數據標準化
5 2 2 變數和特徵篩選的步驟與流程
5 2 3 變數和特徵篩選方法
5 3 特徵提取方法
5 3 1 主成分分析
5 3 2 ISOMAP方法
5 4 聚類和分類
5 4 1 K-Means聚類法
5 4 2 KNN分類法
第6章 回歸分析與建模方法
第7章 試驗設計基礎與優選法
第8章 正交試驗設計
第9章 均勻試驗設計
第10章 響應面試驗設計
參考文獻
附錄

前言/序言
試驗是人類認識和探索自然界及生產生活中各種現象和規律的一種基本手段與方法。在科學研究和生產實踐活動中，為了開發新產品，革新生產工藝，縮短開發周期，尋求高效、低耗、優質、高產的生產製備或操作控制方法等，經常需要開展各種試驗探索。如何合理安排試驗，如何對試驗結果進行科學分析，是科研工作者和工程師經常遇到的現實問題。
「凡事預則立，不預則廢。」試驗設計與數據分析，旨在研究如何科學地設計試驗方案、正確地分析試驗結果，從而以較少的試驗獲取最可靠的試驗數據，最大限度地減少試驗誤差，得到對研究問題的科學、準確和有效的結論，並節省人力、物力、財力和時間。試驗設計得好，事半功倍。反之，事倍功半，甚至勞而無功。試驗設計與數據分析正成為科技工作者必須掌握的一門技術。
在現代信息與分析測試技術迅猛發展的推動下，廣泛的觀察、感知、計算、模擬、模擬等活動，從宏觀到微觀、從自然到社會，不斷產生著大量科學數據，形成被稱為「數據資產」的科學基礎設施。數據不再僅僅是科學研究的結果，而且變成科學研究的基礎。數據，統一于實驗、理論和模擬。數據分析，則是一種解決數據驅動問題的結構化方法，它通過選用合適的方法、技術和工具，對採集的試驗數據進行分析、集中、萃取、概括與呈現，以提取規則、模式等有價值的信息和形成結論。把數據「屈打成招」，洞悉數據中潛藏的規律，讓數據成為有價值的信息，是數據分析的核心要務。在數據分析之前，要從數據的量和質兩個方面做好工作。第一，遵循「數據秒殺一切演算法」，盡一切可能收集、積累「准、全、快」的數據。第二，沒有質量保證的數據毫無用處，也就是常說的「garbage in garbage out（把垃圾收進來再扔出去）」。
面對第四次工業革命催生的高新技術和新興產業，新工科建設是我國高等工程教育領域主動應對新一輪科技革命與產業變革的戰略行動。本書立足新時代下高等教育的「工程範式」，圍繞工程教育專業認證的畢業要求以及卓越計劃對專業人才培養的知識、能力和素質的要求，優選方法內容，強化工程案例，力求做到科學性、先進性、有用性和實踐性。除第1章緒論外，本書涵蓋兩部分共9章。第一部分為數據分析方法，探討如何基於試驗數據對研究對象進行描述性、探索性和預測性分析，具體包括第2章誤差分析和抽樣分佈、第3章參數估計和假設檢驗、第4章方差分析、第5章相關分析與模式識別以及第6章回歸分析與建模方法。第二部分為試驗設計方法，探討如何優選單因素的水平區間和多因素的水平組合（最優試驗條件），具體包括第7章試驗設計基礎與優選法、第8章正交試驗設計、第9章均勻試驗設計以及第10章響應面試驗設計。章節內容的編排，遵循內容的內在邏輯和學習的認知思維過程。在引入相關的新知識、新技術和新方法的同時，注重理論與實踐相結合，引導讀者學會和掌握具體的應用，以培養科學思維方法與創新能力，實現工具理性和價值理性的平衡以及「學術十思政」的價值引領。