第1章 試驗設(shè)計概論 001
1.1 試驗設(shè)計及其發(fā)展歷程 001
1.1.1 試驗設(shè)計基本概念 001
1.1.2 試驗設(shè)計的發(fā)展歷史 002
1.2 試驗設(shè)計基本原理 003
1.2.1 試驗基本要求 003
1.2.2 試驗設(shè)計基本術(shù)語 004
1.2.3 試驗設(shè)計原理 005
1.3 試驗誤差 006
1.3.1 試驗誤差分類 006
1.3.2 試驗數(shù)據(jù)的精準度 007
1.3.3 壞值及其剔除 008
1.4 常用試驗設(shè)計及試驗數(shù)據(jù)分析方法 008
1.4.1 常用試驗設(shè)計方法 008
1.4.2 常用試驗數(shù)據(jù)分析方法 010
1.5 應用試驗設(shè)計策略 012
練習 014

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

第3章 方差分析 043
3.1 單因子試驗的方差分析 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 047
3.2 雙因子試驗的方差分析 051
3.2.1 無交互作用的雙因子試驗方差分析 051
3.2.2 有交互作用的雙因子試驗方差分析 055
3.3 多因子試驗的方差分析 060
3.3.1 多因子試驗方差分析表 060
3.3.2 基于變異貢獻率的方差分析 063
練習 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 068
4.2.3 回歸方程的回歸預測與置信區(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 078
4.3.3 多元回歸方程的回歸預測與置信區(qū)間 080
4.3.4 編碼值與真實值之間的轉(zhuǎn)換 081
4.4 回歸模型的診斷 084
4.4.1 標準化殘差、學生化殘差、PRESS 和殘差圖 085
4.4.2 回歸模型診斷過程 086
4.4.3 數(shù)據(jù)診斷 088
4.5 多元線性回歸模型項選擇 089
4.5.1 模型項選擇的準則 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 109

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

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

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

第8章 混料設(shè)計 206
8.1 混料設(shè)計及約束條件 206
8.2 混料設(shè)計模型 209
8.3 單純形格子設(shè)計 211
8.3.1 單純形格子設(shè)計理論 211
8.3.2 單純形格子設(shè)計應用實例 213
8.4 單純形重心設(shè)計 220
8.4.1 單純形重心設(shè)計理論 220
8.4.2 單純形重心設(shè)計的應用實例 221
8.5 極端頂點混料設(shè)計 226
8.5.1 極端頂點混料設(shè)計理論 226
8.5.2 極端頂點混料設(shè)計應用 226
練習 228

第9章 計算機試驗設(shè)計 230
9.1 計算機試驗的優(yōu)點及分析統(tǒng)計方法 230
9.1.1 物理試驗與計算機試驗 230
9.1.2 計算機試驗設(shè)計與分析的統(tǒng)計方法 231
9.2 經(jīng)典試驗設(shè)計在計算機試驗中的應用 232
9.3 計算機試驗的現(xiàn)代設(shè)計方法 241
9.3.1 使用經(jīng)典試驗設(shè)計存在的問題 241
9.3.2 計算機試驗現(xiàn)代設(shè)計的策略 241
9.3.3 拉丁超立方設(shè)計 242
9.3.4 均勻設(shè)計 244
9.4 計算機試驗的數(shù)據(jù)建模 247
9.4.1 高斯過程回歸 248
9.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸 249
9.5 計算機試驗的現(xiàn)代設(shè)計應用實例 252
練習 265

第10章 參數(shù)優(yōu)化 266
10.1 優(yōu)化算法 266
10.1.1 數(shù)學模型的優(yōu)化求解問題 266
10.1.2 單目標函數(shù)的最優(yōu)化方法 268
10.1.3 多目標函數(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 多目標函數(shù)的總期望函數(shù) 273
10.3 參數(shù)優(yōu)化實施 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 應用實例 289
練習 293

第11章 JMP 應用基礎(chǔ) 294
11.1 常用試驗設(shè)計與分析軟件 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 309
11.5.2 擬合模型平臺 312
11.6 JMP 試驗設(shè)計 313
11.7 JMP 幫助 316

參考文獻 317