Statistical Analysis of Designed Experiments pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
A indispensable guide to understanding and designing modern experiments The tools and techniques of Design of Experiments (DOE) allow researchers to successfully collect, analyze, and interpret data across a wide array of disciplines. Statistical Analysis of Designed Experiments provides a modern and balanced treatment of DOE methodology with thorough coverage of the underlying theory and standard designs of experiments, guiding the reader through applications to research in various fields such as engineering, medicine, business, and the social sciences. The book supplies a foundation for the subject, beginning with basic concepts of DOE and a review of elementary normal theory statistical methods. Subsequent chapters present a uniform, model-based approach to DOE. Each design is presented in a comprehensive format and is accompanied by a motivating example, discussion of the applicability of the design, and a model for its analysis using statistical methods such as graphical plots, analysis of variance (ANOVA), confidence intervals, and hypothesis tests. Numerous theoretical and applied exercises are provided in each chapter, and answers to selected exercises are included at the end of the book. An appendix features three case studies that illustrate the challenges often encountered in real-world experiments, such as randomization, unbalanced data, and outliers. Minitab® software is used to perform analyses throughout the book, and an accompanying FTP site houses additional exercises and data sets. With its breadth of real-world examples and accessible treatment of both theory and applications, Statistical Analysis of Designed Experiments is a valuable book for experimental design courses at the upper-undergraduate and graduate levels. It is also an indispensable reference for practicing statisticians, engineers, and scientists who would like to further their knowledge of DOE.
作者简介
目录信息
读后感
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用户评价
这本书的叙事节奏，老实说，非常诡异，它仿佛在用一种极其漫不经心的态度讲述一些至关重要的理论。开篇部分，作者花费了大量的篇幅来铺陈一些基础概率论的概念，这对于任何受过高等教育的统计学背景的读者来说，无疑是一种不必要的重复劳动，感觉就像是硬生生地把一本入门教材的内容塞了进来，完全没有切入重点的紧迫感。然而，当你终于熬过了前几章，期待着进入核心的实验设计原理时，内容却突然加速，一些关键的假设检验步骤和功效分析的推导过程被一笔带过，留下的只是一些结论性的公式，缺乏必要的数学推理脉络支撑。这种时而拖沓、时而跳跃的叙述风格，使得读者很难建立起一个连贯且稳固的知识体系。举个例子，在讨论因子设计时，作者似乎假设读者已经完全理解了正交性与平衡性的微妙关系，但对于如何实际操作中修正非平衡设计以达到最大效率的细节却语焉不详，这让那些希望从书中获得具体操作指导的工程师或研究人员感到非常困惑和受挫。阅读过程中，我常常需要频繁地跳到其他参考资料去补全作者跳过的逻辑环节，这严重破坏了学习的流畅性和沉浸感。
评分这本书在实战应用层面的指导性上，达到了令人咋舌的缺失程度。虽然书名中带有“分析”二字，并且涵盖了相当数量的统计术语，但它在如何将这些理论映射到现实世界复杂多变的研究场景时，显得力不从心。作者似乎沉迷于构建完美的、理想化的理论模型，却对现实实验中常见的数据缺失、测量误差、多重比较的膨胀效应等“脏数据”问题避而不谈。例如，书中详细讲解了方差分析（ANOVA）的经典模型，但在面对分组样本量极度不平衡或者存在显著异方差性（Heteroscedasticity）的情况下，如何选择稳健的替代方法，例如非参数检验或者贝叶斯方法，书中几乎没有提及任何建设性的指导。此外，对主流统计软件（如R、SAS或SPSS）中具体命令或函数的引用少得可怜，我无法直接将书中的理论转化为可执行的代码。对于依赖计算工具进行数据分析的现代科学工作者而言，一本缺乏软件实现指导的统计学著作，其效用可以说是大打折扣，更像是一本停留在纸面上的哲学思辨集，而非一本实用的工具书。
评分这本书的理论深度，在某些特定章节的处理上，呈现出一种令人费解的浅尝辄止。对于像重复测量设计（Repeated Measures Design）这样的复杂结构，它仅仅触及了基本的分块对角协方差结构（Compound Symmetry）的假设，而对于更符合现实生物或心理学数据的协方差结构模型（如AR(1)或Unstructured），讲解得非常模糊，甚至在涉及混合效应模型（Mixed Effects Models）的框架下，如何正确地设定随机效应和残差结构，作者的论述显得犹豫且缺乏权威性。我本以为这是一本能深入剖析高级实验设计挑战的权威著作，但结果却是，每当理论开始变得尖锐和具有挑战性时，作者似乎就选择了一个更安全、更基础的解释路径绕了过去。这种处理方式无疑会误导那些希望在自己的研究中应用尖端设计方法的读者，他们会发现自己掌握的知识停留在可以发表初级会议论文的水平，而无法应对更精细的实验数据分析需求。这使得整本书的价值上限被无形地锁死在了中级教材的水平，远低于我对一本专业参考书的期望值。
评分从批判性思维的角度来看，这本书在论证其设计优越性时，所采用的说服方式显得非常单薄和自我循环。作者不断强调某种特定设计（比如全因子设计）在理论上的“完整性”和“均衡性”，但并未提供足够有力的、来自不同领域、不同规模项目的实证案例来支撑这种设计的普适性和绝对优越性。它几乎将“统计上的完美”等同于“科学上的最佳选择”，这种做法忽视了实验成本、时间限制、资源分配等非统计因素对实验设计决策的巨大影响。例如，书中对混杂因子（Confounding Factors）的处理方式显得过于理想化，它假设研究人员有能力在设计阶段就完全隔离或平衡所有已知的混杂因素，而没有充分讨论在观察性研究或存在不可控因素的情况下，如何利用统计工具（如倾向性得分匹配）来弥补设计上的先天不足。这种“黑白分明”的论述方式，缺乏对现实世界中统计决策的灰色地带的深刻洞察和审慎讨论，使得整本书读起来更像是一篇维护特定学派观点的宣言，而非一本客观、全面的方法论综述。
评分这本书的排版设计简直是一场视觉的灾难，仿佛是上个世纪末期的印刷品被粗暴地扫描进了电子版。字体选择方面，正文部分使用了那种略显拥挤的衬线体，长时间阅读下来眼睛异常疲劳，尤其是当涉及到复杂的数学公式时，那些希腊字母和上下标混排在一起，简直让人怀疑设计者是不是故意想增加读者的阅读难度。更令人抓狂的是，图表的质量低劣得令人发指，很多关键的散点图和回归拟合线模糊不清，标注的刻度线几乎与背景融为一体，根本无法清晰地辨认出数据点的分布趋势或模型参数的细微变化。说实话，如果不是对这个领域有极强的求知欲，我可能在翻开第三章的时候就已经将其束之高阁了。它更像是一份未经打磨的、内部使用的技术手册草稿，而不是一本面向专业人士发行的正式出版物，这种对阅读体验的漠视，无疑极大地削弱了内容本身的价值。出版社在装帧和印刷上的投入显然少得可怜，这让我不禁对作者在内容上的严谨性也产生了不必要的联想，毕竟，一个连如何呈现信息都做不好的人，其构建逻辑的严密性也值得怀疑。整体来看，阅读体验是极其负面的，与当前主流学术著作的精美制作水准相去甚远，简直是一种视觉上的折磨。
评分不错的实验设计的工具书~ 老师印度口语太重了。。。
评分不错的实验设计的工具书~ 老师印度口语太重了。。。
评分不错的实验设计的工具书~ 老师印度口语太重了。。。
评分不错的实验设计的工具书~ 老师印度口语太重了。。。
评分很好的书，可惜看不太懂。。。唉。。。底子不够厚啊～～～
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