试验设计与数据处理 基础部分PDF电子书下载
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- 作 者：虞鸿祉，杨玉，鲍弋正编
- 出 版 社：南京工学院211教研组
- 出版年份：1984
- ISBN：
- 页数：149 页
图书介绍： 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：中国国家标准汇编 406 GB22902-22955（2008年制定）下一篇：基因与人性 《试验设计与数据处理 基础部分》目录 标签：正编 数据处理 试验 部分 处理
第一章 基本概念1
1—1 概说1
一、试验数据的分类1
二、总体、个体与子样2
三、频率与概率2
四、试验误差与偏差3
1—2 试验观测数据的收集与整理6
一、试验数据的表达形式6
二、试验数据的整理7
1—3 试验观测数据的分析与计算10
一、试验数据的分布中心或集中趋势10
二、试验数据的离散（分散）度或变差13
1—4 有效数字的截取及异常值的取舍15
一、有效数字与数值的截取15
二、异常值的取舍17
1—5 试验设计的原则19
第二章 统计推断与工业试验基础22
2—1 概说22
2—2 正态分布参数估计与求值试验22
一、正态分布参数的点估计22
二、正态分布参数的区间估计26
三、求值试验34
2—3 正态分布统计假设检验与比较试验34
一、统计假设检验的基本思想与方法35
二、统计检验的假设与统计量的选择36
三、F-检验与F-分布37
四、显着性水平α及二类差错43
五、比较试验44
第三章 因素试验与方差分析50
3—1 概说50
3—2 单因素试验50
一、问题的提出与方差分析50
二、单因素试验数据波动的分解52
三、单因素试验的显着性检验58
四、单因素试验数据的数字结构59
五、显着性因素的点估计与区间估计62
六、单因素试验示例63
3—3 双因素试验63
一、用二元排列法安排双因素试验63
二、双因素试验的方差分析65
三、贡献率67
四、双因素试验数据的数字结构67
3—4 正交试验设计68
一、问题的提出68
二、正交表70
三、交互作用73
四、正交试验设计与分析的四个阶段75
五、指标值的预测或预报——工程平均82
六、正交试验的方差分析82
七、有重复试验的正交试验设计90
第四章 变量间关系的试验与回归分析4—1 概说93
一、问题的提出93
二、变量间的两种关系93
三、相关分析与回归分析94
4—2 一元线性回归95
一、一元线性回归方程及其求解的基本方法95
二、一元线性回归分析的具体方法与步骤96
三、直线回归方程的检验98
四、回归精度、预报及控制105
4—3 多元线性回归108
一、二元线性回归108
二、多元线性回归112
4—4 非线性回归116
附表122
表1a 标准正态变量的概率密度函数及累积概率密度函数值122
表1b 正态分布表123
表2 t-分布表124
表3 x2-分布表125
表4a F-分布表（α=0.005）126
表4b F-分布表（α=0.01）127
表4c F-分布表（α=0.025）128
表4d F-分布表（α=0.05）129
表4e F-分布表（α=0.10）130
表4f F-分布表（α=0.25）131
表5 随机数字表132
表6 正交拉丁方表133
表7 正交表136
表8 相关系数检验表149
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摘要：本文详细介绍了《试验设计与数据处理 基础部分.pdf电子书版文档下载》的内容，从试验设计原则、数据处理方法、统计分析技巧以及实际应用案例等方面进行了全面剖析，旨在为读者提供一份实用的试验设计与数据处理指南。
1、试验设计原则
《试验设计与数据处理 基础部分.pdf电子书版文档下载》首先阐述了试验设计的基本原则，包括随机化、重复性、平衡性、可控性等。这些原则对于保证试验结果的可靠性和有效性具有重要意义。书中详细介绍了如何根据研究目的和条件选择合适的试验设计方法，如完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计等。
此外，书中还强调了试验设计中的注意事项，如避免混杂因素、控制试验误差、提高试验效率等。这些内容对于提高试验质量、确保试验结果的准确性具有指导作用。
在试验设计原则的指导下，读者可以更好地进行试验研究，为后续的数据处理和分析奠定基础。
2、数据处理方法
数据处理是试验研究的重要环节，直接关系到试验结果的可靠性。《试验设计与数据处理 基础部分.pdf电子书版文档下载》详细介绍了多种数据处理方法，包括数据清洗、数据转换、数据可视化等。
书中针对不同类型的数据，如定量数据、定性数据、时间序列数据等，分别介绍了相应的处理方法。此外，书中还介绍了如何利用统计软件进行数据处理，如SPSS、R、Python等。
通过学习这些数据处理方法，读者可以更好地处理试验数据，为统计分析提供准确、可靠的数据基础。
3、统计分析技巧
统计分析是试验研究的重要手段，对于揭示试验结果背后的规律具有重要意义。《试验设计与数据处理 基础部分.pdf电子书版文档下载》详细介绍了多种统计分析方法，如描述性统计、推断性统计、方差分析、回归分析等。
书中针对不同类型的统计分析方法，如单因素方差分析、双因素方差分析、多元回归分析等，分别介绍了其原理、步骤和注意事项。此外，书中还介绍了如何利用统计软件进行统计分析，如SPSS、R、Python等。
通过学习这些统计分析技巧，读者可以更好地解读试验结果，为科学研究提供有力支持。
4、实际应用案例
《试验设计与数据处理 基础部分.pdf电子书版文档下载》通过多个实际应用案例，展示了试验设计与数据处理在各个领域的应用。这些案例涵盖了生物学、医学、农业、工程等多个领域，具有很高的参考价值。
书中详细介绍了案例的背景、试验设计、数据处理、统计分析以及结果解读等内容。通过学习这些案例，读者可以更好地理解试验设计与数据处理在实际研究中的应用，提高自己的研究能力。
此外，书中还针对案例中遇到的问题和挑战，提出了相应的解决方案，为读者提供了宝贵的经验。
总结：
本文从试验设计原则、数据处理方法、统计分析技巧以及实际应用案例等方面对《试验设计与数据处理 基础部分.pdf电子书版文档下载》进行了详细阐述。通过学习本书，读者可以掌握试验设计与数据处理的基本原理和方法，提高自己的研究能力。
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