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  • 試驗設計與數據處理
    該商品所屬分類:研究生 -> 公共課
    【市場價】
    419-608
    【優惠價】
    262-380
    【作者】 潘麗軍,陳錦權 主編 
    【所屬類別】 圖書  教材  研究生/本科/專科教材  公共課 
    【出版社】東南大學出版社 
    【ISBN】9787564111281
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
    一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787564111281
    作者:潘麗軍,陳錦權主編

    出版社:東南大學出版社
    出版時間:2008年02月 

        
        
    "
    內容簡介
    試驗設計與數據處理是食品科學與工程及相關專業的專業基礎課程。本教材從技術和應用的觀點出發,重點闡述了試驗設計和數據處理的基本原理與常用方法。主要內容包括試驗設計基礎,正交試驗設計,均勻試驗設計,回歸正交試驗設計,回歸旋轉試驗設計;極差分析,方差分析,回歸分析,以及SAS統計軟件的基本知識與命令、SAS數據集、軟件應用中的程序設計,SAS軟件在簡單計算、繪圖、方差分回歸設計等應用中的處理方法等。各章教學目標明確,配有的習題可幫助讀者理解掌握。
    本教材可作為食品、生物、化工、材料、制藥等專業本科生和研究生的教學用書,也可供相關學科的科研、教學、實驗、工程技術人員參考。
    目錄
    1 緒論
    1.1 試驗設計與數據處理的作用和意義
    1.2 試驗設計與數據處理的發展和應用
    2 試驗設計基礎
    2.1 常用術語
    2.2 試驗計劃與方案
    2.3 試驗設計常用的優良性
    2.4 試驗設計應遵循的基本原則
    3 數據資料的特征數與誤差分析
    3.1 數據資料的特征數
    3.2 試驗數據的誤差
    3.3 試驗數據常用的表、圖表達方式
    4 方差分析
    4.1 單因素方差分析1 緒論
    1.1 試驗設計與數據處理的作用和意義
    1.2 試驗設計與數據處理的發展和應用
    2 試驗設計基礎
    2.1 常用術語
    2.2 試驗計劃與方案
    2.3 試驗設計常用的優良性
    2.4 試驗設計應遵循的基本原則
    3 數據資料的特征數與誤差分析
    3.1 數據資料的特征數
    3.2 試驗數據的誤差
    3.3 試驗數據常用的表、圖表達方式
    4 方差分析
    4.1 單因素方差分析
    4.2 單因素試驗方差分析的簡化計算
    4.3 雙因素試驗的方差分析
    5 試驗數據的回歸分析
    5.1 基本概念
    5.2 直線回歸方程的建立與回歸效果顯著性檢驗
    5.3線性回歸分析
    5.4 試驗因素重要程度(主次順序)的判別方法
    5.5 能直線化的曲線回歸分析
    6 正交試驗設計
    6.1 正交試驗設計的基本思想
    6.2 正交表
    6.3 正交試驗設計的基本步驟
    6.4 正交試驗設計的直觀分析
    6.5 正交試驗設計的方差分析
    7 均勻試驗設計
    7.1 均勻試驗設計的概念與特點
    7.2 均勻設計的思想
    7.3 均勻設計表
    7.4 均勻性準則
    7.5 均勻試驗設計的基本方法
    7.6 均勻試驗設計的應用
    7.7 含有定性因素的均勻設計
    7.8 均勻試驗設計特別注意的幾個問題
    8 回歸正交試驗設計
    8.1 回歸正交試驗設計簡介
    8.2 一次回歸正交試驗設計原理
    8.3 二次回歸正交組合設計
    9 回歸旋轉試驗設計
    9.1 回歸旋轉試驗設計的基本原理
    9.2 二次回歸正交旋轉組合設計及統計分析
    9.3 通用旋轉組合設計及統計分析
    10 SAS軟件在試驗設計與數據處理中的應用
    10.1 SAS軟件簡介
    10.2 SAS軟件的應用基礎
    10.3 SAS數據集的使用
    10.4 SAS程序的創建和運行

    10.5 SAS常用語句
    10.6 SAS服務過程
    10.7 SAS軟件的應用
    附錄
    一、F分布表
    二、t分布表
    三、相關繫數γ與R的臨界值(γα與Rα)表
    四、常用正交表
    五、均勻試驗設計表
    參考文獻
    在線試讀
    1緒論
    試驗設計與數據處理是數理統計學中的一個重要分支。它是以概率論、數理統計及線性代數為理論基礎,結合一定的專業知識和實踐經驗,研究如何經濟、合理地安排試驗方案以及如何繫統、科學地分析處理試驗結果的一項科學技術,從而解決了長期以來在試驗領域中,傳統的試驗方法對於多因素試驗往往隻能被動地處理試驗數據,而對試驗方案的設計及試驗過程的控制顯得無能為力這一問題。近代創立和發展起來的試驗設計方法,將試驗方案的化設計與數據處理方法的化選擇進行有機地結合,並將其思想和要求貫穿於試驗的全過程,使試驗領域發生了深刻的變化,有力地推動了科學研究和生產實踐的進程。
    1.1 試驗設計與數據處理的作用和意義
    試驗是開展科學研究工作必不可少的手段。任何一種新產品、新工藝、新材料、新品種的產生以及任何一項科研成果的獲得,往往需要做多次反復試驗,並通過對試驗數據的分析與總結,來獲取盡可能多的有用的信息,以達到解決實際問題的目的。因此,隻要做試驗,就存在著如何科學合理地安排試驗方案和分析處理試驗結果的問題,即進行試驗設計與數據處理的問題。所以說試驗設計與數據處理在科學研究和工農業生產中的作用與意義是極其重要和深遠的。
    1.1.1 試驗設計
    試驗研究可分為試驗設計、試驗的實施、收集整理和分析實驗數據等步驟。而試驗設計是影響研究成功與否關鍵的一個環節,是提高試驗質量的重要基礎。試驗設計是在試驗開始之前,根據某項研究的目的和要求,制定試驗研究進程計劃和具體的試驗實施方案。其主要內容是研究如何合理地安排試驗、取得數據,然後進行綜合的科學分析,從而達到盡快獲得方案的目的。
    如果試驗安排得合理,就能用較少的試驗次數,在較短的時間內達到預期的試驗目標;反之,試驗次數既多,其結果還往往不能令人滿意。試驗次數過多,不僅浪費大量的人力和物力,有時還會由於時間拖得很長,使試驗條件發生變化而導致試驗失敗。、因此,如何合理地安排試驗方案是值得研究的一個重要課題。一項科學合理的試驗設計應能做到如下幾個方面:①盡可能采用具有一定優良性的試驗方案,以少的人力、物力和試驗次數,實現預期目的;②能運用試驗設計的基本原則,有效控制試驗干擾,提高試驗精度;③通過簡便的計算和分析,可直接獲得整個試驗區域內較多的、有價值的信息;④試驗研究結果具有較好的重演性和推廣性。
    ……
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