第1章 試驗(yàn)設(shè)計(jì)概論 001
1.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)及其發(fā)展歷程 001
1.1.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)基本概念 001
1.1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)的發(fā)展歷史 002
1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)基本原理 003
1.2.1 試驗(yàn)基本要求 003
1.2.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)基本術(shù)語(yǔ) 004
1.2.3 試驗(yàn)設(shè)計(jì)原理 005
1.3 試驗(yàn)誤差 006
1.3.1 試驗(yàn)誤差分類(lèi) 006
1.3.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度 007
1.3.3 壞值及其剔除 008
1.4 常用試驗(yàn)設(shè)計(jì)及試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析方法 008
1.4.1 常用試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法 008
1.4.2 常用試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析方法 010
1.5 應(yīng)用試驗(yàn)設(shè)計(jì)策略 012
練習(xí) 014

第2章 試驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)處理方法 015
2.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)的描述性分析 015
2.1.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)的集中性 015
2.1.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)的離散性 016
2.1.3 試驗(yàn)數(shù)據(jù)分布的圖形化描述與計(jì)算實(shí)現(xiàn) 017
2.2 隨機(jī)變量分布 020
2.2.1 隨機(jī)變量 020
2.2.2 分布函數(shù)和概率密度函數(shù) 020
2.2.3 隨機(jī)變量的均值與方差 022
2.2.4 常用的連續(xù)隨機(jī)變量的分布形式 023
2.2.5 正態(tài)概率圖 026
2.3 參數(shù)估計(jì) 028
2.3.1 總體標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì) 028
2.3.2 總體均值的估計(jì) 030
2.4 假設(shè)檢驗(yàn) 032
2.4.1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟 032
2.4.2 單個(gè)正態(tài)總體均值的假設(shè)檢驗(yàn) 033
2.4.3 兩個(gè)正態(tài)總體均值差的檢驗(yàn) 036
2.4.4 比對(duì)試驗(yàn)的均值比較 038
2.4.5 兩個(gè)正態(tài)總體方差比的檢驗(yàn) 040
練習(xí) 042

第3章 方差分析 043
3.1 單因子試驗(yàn)的方差分析 043
3.1.1 方差分析基本思想 043
3.1.2 方差分析模型 044
3.1.3 方差分析步驟 045
3.1.4 殘差分析與模型適用性檢驗(yàn) 047
3.2 雙因子試驗(yàn)的方差分析 051
3.2.1 無(wú)交互作用的雙因子試驗(yàn)方差分析 051
3.2.2 有交互作用的雙因子試驗(yàn)方差分析 055
3.3 多因子試驗(yàn)的方差分析 060
3.3.1 多因子試驗(yàn)方差分析表 060
3.3.2 基于變異貢獻(xiàn)率的方差分析 063
練習(xí) 064

第4章 線性回歸分析 065
4.1 回歸分析概述 065
4.2 一元線性回歸分析 066
4.2.1 回歸方程的建立 067
4.2.2 回歸方程檢驗(yàn) 068
4.2.3 回歸方程的回歸預(yù)測(cè)與置信區(qū)間 072
4.3 多元線性回歸分析 076
4.3.1 回歸方程的建立 076
4.3.2 多元回歸方程的假設(shè)檢驗(yàn) 078
4.3.3 多元回歸方程的回歸預(yù)測(cè)與置信區(qū)間 080
4.3.4 編碼值與真實(shí)值之間的轉(zhuǎn)換 081
4.4 回歸模型的診斷 084
4.4.1 標(biāo)準(zhǔn)化殘差、學(xué)生化殘差、PRESS 和殘差圖 085
4.4.2 回歸模型診斷過(guò)程 086
4.4.3 數(shù)據(jù)診斷 088
4.5 多元線性回歸模型項(xiàng)選擇 089
4.5.1 模型項(xiàng)選擇的準(zhǔn)則 089
4.5.2 逐步回歸 092
4.6 非線性關(guān)系的線性變換 098
4.6.1 一元非線性函數(shù)的線性變換 098
4.6.2 多元非線性關(guān)系的線性變換 101
4.6.3 Box-Cox 變換 102
4.7 含定性變量的回歸模型 104
練習(xí) 109

第5章 完全析因試驗(yàn)設(shè)計(jì) 110
5.1 析因試驗(yàn) 110
5.2 2p 完全析因設(shè)計(jì) 112
5.2.1 22 完全析因試驗(yàn)設(shè)計(jì) 113
5.2.2 23 完全析因試驗(yàn)設(shè)計(jì) 121
5.2.3 一般的2p 完全析因試驗(yàn)設(shè)計(jì) 124
5.2.4 2k 設(shè)計(jì)加入中心點(diǎn) 130
5.3 3p 完全析因試驗(yàn)設(shè)計(jì) 134
5.3.1 32 完全析因試驗(yàn)設(shè)計(jì) 135
5.3.2 33 完全析因試驗(yàn)設(shè)計(jì) 137
練習(xí) 141

第6章 部分析因試驗(yàn)設(shè)計(jì) 142
6.1 部分析因試驗(yàn)設(shè)計(jì)原理 142
6.2 規(guī)則的兩水平部分析因設(shè)計(jì) 147
6.3 Plackett-Burman 設(shè)計(jì) 159
6.4 正交設(shè)計(jì) 162
6.5 區(qū)組化設(shè)計(jì) 165
練習(xí) 168

第7章 響應(yīng)曲面設(shè)計(jì) 170
7.1 響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)原理 170
7.2 一階響應(yīng)曲面設(shè)計(jì) 172
7.3 二階響應(yīng)曲面設(shè)計(jì) 176
7.4 響應(yīng)曲面的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法 180
7.4.1 擬合一階模型的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法 180
7.4.2 擬合二階模型的試驗(yàn)設(shè)計(jì)原理 181
7.4.3 正交中心復(fù)合設(shè)計(jì) 183
7.4.4 正交旋轉(zhuǎn)中心復(fù)合設(shè)計(jì) 188
7.4.5 均勻精度中心復(fù)合設(shè)計(jì) 193
7.4.6 面心復(fù)合設(shè)計(jì) 197
7.5 Box-Behnken 設(shè)計(jì) 201
練習(xí) 205

第8章 混料設(shè)計(jì) 206
8.1 混料設(shè)計(jì)及約束條件 206
8.2 混料設(shè)計(jì)模型 209
8.3 單純形格子設(shè)計(jì) 211
8.3.1 單純形格子設(shè)計(jì)理論 211
8.3.2 單純形格子設(shè)計(jì)應(yīng)用實(shí)例 213
8.4 單純形重心設(shè)計(jì) 220
8.4.1 單純形重心設(shè)計(jì)理論 220
8.4.2 單純形重心設(shè)計(jì)的應(yīng)用實(shí)例 221
8.5 極端頂點(diǎn)混料設(shè)計(jì) 226
8.5.1 極端頂點(diǎn)混料設(shè)計(jì)理論 226
8.5.2 極端頂點(diǎn)混料設(shè)計(jì)應(yīng)用 226
練習(xí) 228

第9章 計(jì)算機(jī)試驗(yàn)設(shè)計(jì) 230
9.1 計(jì)算機(jī)試驗(yàn)的優(yōu)點(diǎn)及分析統(tǒng)計(jì)方法 230
9.1.1 物理試驗(yàn)與計(jì)算機(jī)試驗(yàn) 230
9.1.2 計(jì)算機(jī)試驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析的統(tǒng)計(jì)方法 231
9.2 經(jīng)典試驗(yàn)設(shè)計(jì)在計(jì)算機(jī)試驗(yàn)中的應(yīng)用 232
9.3 計(jì)算機(jī)試驗(yàn)的現(xiàn)代設(shè)計(jì)方法 241
9.3.1 使用經(jīng)典試驗(yàn)設(shè)計(jì)存在的問(wèn)題 241
9.3.2 計(jì)算機(jī)試驗(yàn)現(xiàn)代設(shè)計(jì)的策略 241
9.3.3 拉丁超立方設(shè)計(jì) 242
9.3.4 均勻設(shè)計(jì) 244
9.4 計(jì)算機(jī)試驗(yàn)的數(shù)據(jù)建模 247
9.4.1 高斯過(guò)程回歸 248
9.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸 249
9.5 計(jì)算機(jī)試驗(yàn)的現(xiàn)代設(shè)計(jì)應(yīng)用實(shí)例 252
練習(xí) 265

第10章 參數(shù)優(yōu)化 266
10.1 優(yōu)化算法 266
10.1.1 數(shù)學(xué)模型的優(yōu)化求解問(wèn)題 266
10.1.2 單目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)化方法 268
10.1.3 多目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)化方法 270
10.2 期望函數(shù)法 271
10.2.1 期望函數(shù)的定義 272
10.2.2 多目標(biāo)函數(shù)的總期望函數(shù) 273
10.3 參數(shù)優(yōu)化實(shí)施 273
10.3.1 最大意愿的參數(shù)優(yōu)化 273
10.3.2 基于等高線的參數(shù)區(qū)間優(yōu)化 282
10.4 基于數(shù)值模擬的參數(shù)區(qū)間優(yōu)化 287
10.4.1 誤差傳遞 287
10.4.2 蒙特卡羅模擬 288
10.4.3 應(yīng)用實(shí)例 289
練習(xí) 293

第11章 JMP 應(yīng)用基礎(chǔ) 294
11.1 常用試驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析軟件 294
11.1.1 Minitab 294
11.1.2 Design-Expert 294
11.1.3 JMP 294
11.2 JMP 簡(jiǎn)介 295
11.2.1 JMP 窗口界面 295
11.2.2 JMP 工作流程 297
11.3 使用數(shù)據(jù)表 300
11.3.1 輸入數(shù)據(jù) 300
11.3.2 使用數(shù)據(jù) 302
11.4 JMP 數(shù)據(jù)可視化 304
11.4.1 單變量的可視化 304
11.4.2 多個(gè)變量的可視化 306
11.5 JMP 數(shù)據(jù)分析 309
11.5.1 以 X 擬合 Y 平臺(tái) 309
11.5.2 擬合模型平臺(tái) 312
11.6 JMP 試驗(yàn)設(shè)計(jì) 313
11.7 JMP 幫助 316

參考文獻(xiàn) 317