實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析（第6版）

第1章 引言 1
1.1 實(shí)驗(yàn)策略 1
1.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的一些典型應(yīng)用 6
1.3 基本原理 8
1.4 設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)指南 10
1.5 統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)簡史 14
1.6 小結(jié)：在實(shí)驗(yàn)中使用統(tǒng)計(jì)方法 16
1.7 思考題 16
第2章 簡單比較實(shí)驗(yàn) 17
2.1 引言 17
2.2 基本統(tǒng)計(jì)概念 18
2.3 抽樣與抽樣分布 21
2.4 關(guān)于均值差的推斷，隨機(jī)化設(shè)計(jì) 26
2.4.1 假設(shè)檢驗(yàn) 26
2.4.2 樣本量的選取 32
2.4.3 置信區(qū)間 34
2.4.4 б2/1≠б2/2的情形 36
2.4.5 б2/1與б2/2為已知的情形 36
2.4.6 均值與已知值的比較 37
2.4.7 小結(jié) 37
2.5 關(guān)于均值差的推斷，配對比較設(shè)計(jì) 38
2.5.1 配對比較問題 38
2.5.2 配對比較設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn) 40
2.6 正態(tài)分布方差的推斷 42
2.7 思考題 43
第3章 單因子實(shí)驗(yàn)：方差分析 48
3.1 一個(gè)例子 48
3.2 方差分析 50
3.3 固定效應(yīng)模型的分析 52
3.3.1 總平方和的分解 53
3.3.2 統(tǒng)計(jì)分析 55
3.3.3 模型參數(shù)的估計(jì) 59
3.3.4 不平衡數(shù)據(jù) 60
3.4 模型適合性檢驗(yàn) 60
3.4.1 正態(tài)性假設(shè) 61
3.4.2 依時(shí)間序列的殘差圖 62
3.4.3 殘差與擬合值的關(guān)系圖　63
3.4.4 殘差與其他變量的關(guān)系圖 67
3.5 結(jié)果的實(shí)際解釋 68
3.5.1 回歸模型 68
3.5.2 處理均值的比較 70
3.5.3 均值的圖解比較法 70
3.5.4 對照法 71
3.5.5 正交對照法 73
3.5.6 用來比較全部對照的Schefè方法 74
3.5.7 處理均值的配對比較法 76
3.5.8 將各個(gè)處理均值與一個(gè)控制進(jìn)行比較 78
3.6 計(jì)算機(jī)輸出示例 79
3.7 確定樣本量 82
3.7.1 抽檢特性曲線 82
3.7.2 規(guī)定標(biāo)準(zhǔn)差的增量 84
3.7.3 置信區(qū)間的估計(jì)方法 85
3.8 尋找分散效應(yīng) 85
3.9 方差分析的回歸處理法 87
3.9.1 模型參數(shù)的最小二乘估計(jì) 87
3.9.2 一般回歸顯著性檢驗(yàn) 88
3.10 方差分析中的非參數(shù)方法 90
3.10.1 Kruskal-Wallis 檢驗(yàn)法 90
3.10.2 關(guān)于秩變換的一般評論 91
3.11 思考題 91
第4章 隨機(jī)化區(qū)組， 拉丁方， 以及有關(guān)的設(shè)計(jì) 98
4.1 隨機(jī)化完全區(qū)組設(shè)計(jì) 98
4.1.1 RCBD的統(tǒng)計(jì)分析 99
4.1.2 模型適合性檢驗(yàn) 105
4.1.3 隨機(jī)化完全區(qū)組設(shè)計(jì)的一些其他方面 107
4.1.4 估計(jì)模型參數(shù)和一般回歸顯著性檢驗(yàn) 109
4.2 拉丁方設(shè)計(jì) 112
4.3 正交拉丁方設(shè)計(jì) 117
4.4 平衡不完全區(qū)組設(shè)計(jì) 119
4.4.1 BIBD的統(tǒng)計(jì)分析 120
4.4.2 參數(shù)的最小二乘估計(jì) 125
4.4.3 BIBD中內(nèi)部信息的恢復(fù) 125
4.5 思考題 128
第5章 析因設(shè)計(jì)導(dǎo)引 134
5.1 基本定義與原理 134
5.2 析因設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn) 137
5.3 二因子析因設(shè)計(jì) 138
5.3.1 一個(gè)例子 138
5.3.2 固定效應(yīng)模型的統(tǒng)計(jì)分析 140
5.3.3 模型適合性檢驗(yàn) 146
5.3.4 估計(jì)模型參數(shù) 147
5.3.5 樣本量的選擇 148
5.3.6 假定在二因子模型中沒有交互作用 149
5.3.7 每單元一個(gè)觀測值 150
5.4 一般的析因設(shè)計(jì) 152
5.5 擬合響應(yīng)曲線與曲面 157
5.6 析因設(shè)計(jì)中的區(qū)組化 161
5.7 思考題 165
第6章 2^k析因設(shè)計(jì) 171
6.1 引言 171
6.2 2^2設(shè)計(jì) 171
6.3 2^3設(shè)計(jì) 178
6.4 一般的2^k設(shè)計(jì) 189
6.5 2^k設(shè)計(jì)的單次重復(fù) 191
6.6 附加中心點(diǎn)的2^k 設(shè)計(jì) 208
6.7 使用規(guī)范化設(shè)計(jì)變量的理由 212
6.8 思考題 214
第7章 2^k析因?qū)嶒?yàn)的區(qū)組設(shè)計(jì)和混區(qū)設(shè)計(jì) 225
7.1 引言 225
7.2 重復(fù)的2^k析因?qū)嶒?yàn)的區(qū)組設(shè)計(jì) 225
7.3 2^k析因?qū)嶒?yàn)的混區(qū)設(shè)計(jì) 226
7.4 二區(qū)組的2^k 析因?qū)嶒?yàn)的混區(qū)設(shè)計(jì) 226
7.5 區(qū)組化重要性的另一個(gè)例證 231
7.6 四區(qū)組的2^k析因?qū)嶒?yàn)的混區(qū)設(shè)計(jì) 233
7.7 2^k個(gè)區(qū)組的2^k析因?qū)嶒?yàn)的混區(qū)設(shè)計(jì) 234
7.8 部分混區(qū)設(shè)計(jì) 236
7.9 思考題 238
第8章 二水平分式析因設(shè)計(jì) 239
8.1 引言 239
8.2 2^k析因設(shè)計(jì)的1/2分式設(shè)計(jì) 240
8.2.1 定義與基本原理 240
8.2.2 設(shè)計(jì)分辨度 242
8.2.3 1/2分式設(shè)計(jì)的構(gòu)造與分析 242
8.3 2^k析因設(shè)計(jì)的1/4分式設(shè)計(jì) 251
8.4 一般的2^k-p分式析因設(shè)計(jì) 257
8.4.1 設(shè)計(jì)的選擇 257
8.4.2 2^k-p分式析因設(shè)計(jì)的分析 259
8.4.3 分式析因設(shè)計(jì)的區(qū)組化 260
8.5 分辨度為Ⅲ的設(shè)計(jì) 264
8.5.1 分辨度為Ⅲ的設(shè)計(jì)的構(gòu)造 264
8.5.2 折疊分辨度為Ⅲ的分式設(shè)計(jì)以分離別名效應(yīng) 266
8.5.3 Plackett——Burman設(shè)計(jì) 269
8.6 分辨度為Ⅳ和Ⅴ的設(shè)計(jì) 272
8.6.1 分辨度為Ⅳ的設(shè)計(jì) 272
8.6.2 分辨度為Ⅳ的設(shè)計(jì)的序貫實(shí)驗(yàn) 275
8.6.3 分辨度為Ⅴ的設(shè)計(jì) 281
8.7 超飽和設(shè)計(jì) 283
8.8 小結(jié) 284
8.9 思考題 284
第9章 三水平和混合水平析因設(shè)計(jì)與分式析因設(shè)計(jì) 296
9.1 3^k析因設(shè)計(jì) 296
9.1.1 3^k設(shè)計(jì)的記號(hào)和引進(jìn)動(dòng)機(jī) 296
9.1.2 3^2設(shè)計(jì) 297
9.1.3 3^3設(shè)計(jì) 299
9.1.4 一般的3^k設(shè)計(jì) 302
9.2 3^k析因設(shè)計(jì)的混區(qū)設(shè)計(jì) 303
9.2.1 三區(qū)組的3^k析因設(shè)計(jì) 303
9.2.2 九區(qū)組的3^k析因設(shè)計(jì) 306
9.2.3 3^p個(gè)區(qū)組的3^k析因設(shè)計(jì) 307
9.3 3^k析因設(shè)計(jì)的分式重復(fù) 308
9.3.1 3^k析因設(shè)計(jì)的\frac13分式設(shè)計(jì) 308
9.3.2 其他的3^k-p分式析因設(shè)計(jì) 310
9.4 混合水平的析因設(shè)計(jì) 312
9.4.1 二水平和三水平的因子 312
9.4.2 二水平和四水平的因子 313
9.5 思考題 314
第10章 擬合回歸模型 319
10.1 引言 319
10.2 線性回歸模型 319
10.3 線性回歸模型的參數(shù)估計(jì) 320
10.4 多元回歸的假設(shè)檢驗(yàn) 332
10.4.1 回歸的顯著性檢驗(yàn) 332
10.4.2 回歸系數(shù)的個(gè)別檢驗(yàn)和分組檢驗(yàn) 334
10.5 多元回歸的置信區(qū)間 337
10.5.1 單個(gè)回歸系數(shù)的置信區(qū)間 337
10.5.2 平均響應(yīng)的置信區(qū)間 337
10.6 新響應(yīng)觀測的預(yù)測 338
10.7 回歸模型的診斷 339
10.7.1 尺度殘差和PRESS 339
10.7.2 影響診斷 341
10.8 擬合不足檢驗(yàn) 342
10.9 思考題 344
第11章 響應(yīng)曲面法與設(shè)計(jì) 347
11.1 響應(yīng)曲面法引言 347
11.2 最速上升法 349
11.3 二階響應(yīng)曲面的分析 354
11.3.1 穩(wěn)定點(diǎn)的位置 354
11.3.2 響應(yīng)曲面的刻畫 356
11.3.3 嶺系統(tǒng) 362
11.3.4 多重響應(yīng) 362
11.4 擬合響應(yīng)曲面的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 366
11.4.1 擬合一階模型的設(shè)計(jì) 367
11.4.2 擬合二階模型的設(shè)計(jì) 367
11.4.3 響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)的區(qū)組化 373
11.4.4 計(jì)算機(jī)生成(最優(yōu))設(shè)計(jì) 376
11.5 混料實(shí)驗(yàn) 380
11.6 調(diào)優(yōu)運(yùn)算 388
11.7 思考題 392
第12章 穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計(jì)與過程穩(wěn)健性研究 398
12.1 引言 398
12.2 直積表設(shè)計(jì) 399
12.3 直積表設(shè)計(jì)的分析 401
12.4 組合表設(shè)計(jì)及響應(yīng)模型法 403
12.5 設(shè)計(jì)的選擇 408
12.6 思考題 411
第13章 含隨機(jī)因子的實(shí)驗(yàn) 415
13.1 隨機(jī)效應(yīng)模型 415
13.2 含隨機(jī)因子的二因子析因設(shè)計(jì) 420
13.3 二因子混合模型 423
13.4 含隨機(jī)效應(yīng)的樣本量的確定 428
13.5 期望均方的計(jì)算法則 429
13.6 近似F檢驗(yàn) 432
13.7 關(guān)于方差分量估計(jì)的一些其他論題 438
13.7.1 方差分量的近似置信區(qū)間 438
13.7.2 修正的大樣本方法 440
13.7.3 方差分量的最大似然估計(jì) 441
13.8 思考題 445
第14章 嵌套設(shè)計(jì)和裂區(qū)設(shè)計(jì) 450
14.1 二級嵌套設(shè)計(jì) 450
14.1.1 統(tǒng)計(jì)分析 451
14.1.2 診斷檢測 455
14.1.3 方差分量 456
14.1.4 交錯(cuò)嵌套設(shè)計(jì) 457
14.2 一般的m級嵌套設(shè)計(jì) 457
14.3 含被套因子和交叉因子的設(shè)計(jì) 459
14.4 裂區(qū)設(shè)計(jì) 463
14.5 裂區(qū)設(shè)計(jì)的其他變形 468
14.5.1 多于兩個(gè)因子的裂區(qū)設(shè)計(jì) 468
14.5.2 裂裂區(qū)設(shè)計(jì) 471
14.5.3 帶裂區(qū)設(shè)計(jì) 473
14.6 思考題 474
第15章 其他設(shè)計(jì)與分析論題 480
15.1 非正態(tài)響應(yīng)與變換 480
15.1.1 選擇一個(gè)變換：Box-Cox方法 480
15.1.2 廣義線性模型 482
15.2 析因設(shè)計(jì)中的不平衡數(shù)據(jù) 489
15.2.1 成比例的數(shù)據(jù)：簡單的情況 490
15.2.2 近似方法 491
15.2.3 精確方法 492
15.3 協(xié)方差分析 493
15.3.1 方法說明 494
15.3.2 計(jì)算機(jī)輸出 500
15.3.3 用一般線性回歸顯著性檢驗(yàn)進(jìn)行推導(dǎo) 501
15.3.4 含協(xié)變量的析因?qū)嶒?yàn) 503
15.4 重復(fù)測量 507
15.5 思考題 509
參考文獻(xiàn) (圖靈網(wǎng)站下載)
附錄 512
索引 545