試驗設計與MATLAB數(shù)據(jù)分析

內(nèi)容概要

　　《試驗設計與MATLAB數(shù)據(jù)分析》介紹了試驗設計中常用統(tǒng)計分析方法的基本原理、MATLAB編程實現(xiàn)及其應用范例。內(nèi)容包括試驗數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計分析、誤差分析、方差分析、回歸分析、正交試驗設計、均勻試驗設計的方法等。本書附有一張光盤，內(nèi)含書中所有MATLAB程序代碼、例題數(shù)據(jù)和可執(zhí)行文件（exe程序）等?！　”緯鼗A，強化應用，便于自學，可以作為研究生、本科生相關課程的教材或參考書，也可供科研人員參考和使用。

書籍目錄

第1章 試驗設計與MATLAB數(shù)據(jù)分析簡介 1.1 試驗設計與數(shù)據(jù)分析的意義 1.2 試驗設計中的幾個常用概念 1.2.1 試驗指標 1.2.2 因素和水平 1.2.3 響應（或輸出） 1.2.4 試驗設計 1.3 試驗結果的數(shù)據(jù)處理 1.3.1 常用統(tǒng)計方法 1.3.2 常用分析工具 1.4 試驗數(shù)據(jù)的誤差分析 1.4.1 試驗誤差的分類 1.4.2 試驗數(shù)據(jù)的精準度與判斷 1.5 數(shù)據(jù)的整理方法 1.5.1 表格法 1.5.2 作圖法 1.5.3 數(shù)學模型 1.6 MATLAB程序代碼與應用程序（.exe平臺）介紹 1.6.1 MATLAB程序代碼 1.6.2 “.exe”可執(zhí)行文件 第2章 試驗數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計分析 2.1 試驗數(shù)據(jù)的常用數(shù)字特征 2.1.1 數(shù)據(jù)的均值、變異度、偏度與峰度 2.1.2 常用數(shù)字特征的MATLAB編程實現(xiàn) 2.1.3 應用實例 2.2 試驗數(shù)據(jù)的其他數(shù)字特征 2.2.1 數(shù)據(jù)的中位數(shù)與分位數(shù) 2.2.2 中位數(shù)與分位數(shù)的MATLAB編程實現(xiàn) 2.2.3 應用實例 2.3 試驗數(shù)據(jù)的分布描述 2.3.1 頻數(shù)頻率分布表 2.3.2 直方圖 2.3.3 經(jīng)驗分布函數(shù) 2.3.4 QQ圖 2.3.5 直方圖、經(jīng)驗分布函數(shù)與QQ圖的MATLAB編程實現(xiàn) 2.3.6 應用實例 2.4 試驗數(shù)據(jù)的其他分布描述 2.4.1 莖葉圖 2.4.2 盒形圖 2.4.3 莖葉圖與盒形圖的MATLAB編程實現(xiàn) 2.5 用MATLAB程序代碼綜合分析實例 2.6 用配書盤中應用程序（.exe平臺）進行數(shù)據(jù)分析實例 習題2 第3章 試驗數(shù)據(jù)誤差的統(tǒng)計分析 3.1 異常數(shù)據(jù)的剔除 3.1.1 拉依達（PauTa）準則 3.1.2 格拉布斯（Grubbs）準則 3.1.3 t檢驗準則 3.1.4 異常數(shù)據(jù)的剔除MATLAB編程實現(xiàn) 3.1.5 應用實例分析 3.2 隨機誤差的判斷 3.2.1 X的平方檢驗 3.2.2 X的平方檢驗MATLAB編程實現(xiàn) 3.2.3 F檢驗 3.2.4 F檢驗MATLAB程序代碼與應用 3.3 系統(tǒng)誤差的檢驗 3.3.1 平均值與給定值比較及MATLAB程序代碼與應用 3.3.2 兩個平均值的比較及MATLAB程序代碼與應用 3.3.3 成對數(shù)據(jù)的比較及MATLAB程序代碼與應用 習題3 第4章 試驗數(shù)據(jù)的方差分析 4.1 單因素方差分析模型 4.1.1 重復數(shù)相等的單因素方差分析實例 4.1.2 多重比較LSD法 4.1.3 重復數(shù)不等的單因素方差分析實例 4.1.4 多重比較S法 4.1.5 方差分析表與多重比較的MATLAB編程實現(xiàn) 4.1.6 應用實例分析 4.2 無交互作用的雙因素方差分析 4.2.1 無交互作用的方差分析模型 4.2.2 無交互作用的方差分析表的MATLAB編程實現(xiàn) 4.2.3 應用實例分析 4.3 有交互作用的雙因素方差分析 4.3.1 有交互作用的方差分析模型 4.3.2 雙因素有交互作用的方差分析表的MATLAB編程實現(xiàn) 4.3.3 應用實例分析 4.4 用配書盤中的應用程序（.exe平臺）進行方差分析實例 習題4 第5章 試驗數(shù)據(jù)的回歸分析 5.1 一元線性回歸分析 5.1.1 一元線性回歸的數(shù)學模型 5.1.2 回歸方程的顯著性檢驗 5.1.3 利用回歸方程進行預測 5.1.4 一元線性回歸分析的MATLAB編程實現(xiàn) 5.1.5 應用實例 5.2 多元線性回歸分析 5.2.1 多元線性回歸分析模型 5.2.2 多元回歸的顯著性檢驗 5.2.3 多元線性回歸的預測 5.2.4 逐步回歸分析法 5.2.5 因素主次的判斷 5.2.6 多元線性回歸分析的MATLAB編程實現(xiàn) 5.2.7 應用實例 5.3 用配書盤中應用程序（.exe平臺）分析線性回歸實例 5.4 一元非線性回歸分析 5.4.1 常見的可轉(zhuǎn)化為一元線性回歸的模型 5.4.2 一元多項式回歸模型 5.4.3 非線性回歸的MATLAB編程實現(xiàn) 5.4.4 一元非線性回歸模型的MATLAB實例分析 5.5 用配書盤中應用程序（.exe平臺）進行一元非線性回歸分析實例 習題5 第6章 正交試驗設計 6.1 正交表介紹 6.1.1 等水平正交表Ln（mk） 6.1.2 混合水平正交表 6.1.3 正交表的基本性質(zhì) 6.2 正交試驗方案設計 6.2.1 試驗方案設計步驟 6.2.2 無交互作用的正交試驗方案設計 6.2.3 考慮交互作用的正交試驗方案設計 6.3 正交試驗結果分析 6.3.1 極差分析 6.3.2 繪制因素水平與指標趨勢圖 6.3.3 方差分析 6.3.4 正交試驗數(shù)據(jù)分析的MATLAB編程實現(xiàn) 6.3.5 應用實例 6.4 正交試驗設計與MATLAB分析綜合實例 6.4.1 無交互作用正交試驗設計與MATLAB分析 6.4.2 二水平交互作用正交試驗設計與MATLAB分析 6.4.3 三水平交互作用正交試驗設計與MATLAB分析 6.4.4 利用混合正交表的試驗設計與MATLAB分析 6.5 重復試驗的方差分析 6.5.1 重復試驗的方差分析介紹 6.5.2 重復試驗的方差分析MATLAB編程實現(xiàn) 6.5.3 應用實例 6.6 重復抽樣的方差分析 6.6.1 重復抽樣的方差分析介紹 6.6.2 重復抽樣的方差分析MATLAB編程實現(xiàn) 6.6.3 應用實例 6.7 用配書盤中應用程序（.exe平臺）進行正交試驗分析實例 習題6 …… 第7章 均勻試驗設計 附錄 常用數(shù)理統(tǒng)計表 參考文獻

章節(jié)摘錄

版權頁：   插圖：   1.1 試驗設計與數(shù)據(jù)分析的意義 在科學研究和工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，經(jīng)常需要通過試驗來尋找所研究對象的變化規(guī)律，并通過對規(guī)律的研究達到各種實用的目的，如提高產(chǎn)量、降低消耗、提高產(chǎn)品性能或質(zhì)量等。特別是新產(chǎn)品試驗，未知的東西很多，要通過大量的試驗來摸索工藝條件或配方。 自然科學和工程技術中所進行的試驗，是一種有計劃的實踐，只有采用科學的試驗設計，才能用較少的試驗次數(shù)，在較短的時間內(nèi)達到預期的試驗目標；反之，往往會浪費大量的人力、物力和財力，甚至勞而無功。另外，隨著試驗進行，必然會得到大量的試驗數(shù)據(jù)，只有對試驗數(shù)據(jù)進行合理的分析和處理，才能獲得研究對象的變化規(guī)律，達到指導生產(chǎn)和科研的目的。可見，最優(yōu)化方案的獲得，必然兼顧試驗設計方法和數(shù)據(jù)分析兩個方面，兩者是相輔相成、互相依賴、缺一不可的。 在試驗設計之前，試驗者首先應對所研究的問題有一個深入的認識，如試驗目的、影響試驗結果的因素、每個因素的變化范圍等，然后才能選擇合理的試驗設計方法，達到科學安排試驗的目的。在科學試驗中，試驗設計一方面可以減少試驗過程的盲目性，使試驗過程更有計劃；另一方面還可以從眾多的試驗方案中，按一定規(guī)律挑選出少數(shù)試驗。 合理的試驗設計只是試驗成功的必要條件，如果沒有試驗數(shù)據(jù)的分析計算，就不能對所研究的問題有一個明確的認識，也不可能從試驗數(shù)據(jù)中找到規(guī)律的信息，所以試驗設計都是與一定的數(shù)據(jù)分析方法相對應的。試驗設計與數(shù)據(jù)分析在科學試驗中的作用主要體現(xiàn)在如下幾個方面： （1）科學、合理地安排試驗，可以減少試驗次數(shù)，縮短試驗周期，節(jié)約人力、物力，提高經(jīng)濟效益，尤其當因素水平較多時，效果更為顯著； （2）通過誤差分析，可以評判試驗數(shù)據(jù)的可靠性； （3）確定影響試驗結果的因素主次，從而可以抓住主要矛盾，提高試驗效率； （4）可以確定試驗因素與試驗結果之間存在的近似函數(shù)關系，并能對試驗結果進行預測和優(yōu)化； （5）找出試驗因素對試驗結果的影響規(guī)律，為控制試驗提供思路； （6）確定最優(yōu)試驗方案或配方。 試驗設計與數(shù)據(jù)處理雖然歸屬于數(shù)理統(tǒng)計的范疇，但它也屬于應用技術學科，具有很強的適用性。一般意義上的數(shù)理統(tǒng)計的方法主要用于分析已獲得的數(shù)據(jù)，對所關心的問題作出盡可能精確的判斷，而對如何安排試驗方案的設計沒有過多的要求。試驗設計與數(shù)據(jù)處理則是研究如何合理地安排試驗，有效地獲得試驗數(shù)據(jù)，然后對試驗數(shù)據(jù)進行綜合的科學分析，以求盡快達到優(yōu)化試驗的目的。所以完整意義上的試驗設計實質(zhì)上是試驗的最優(yōu)化設計。

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