实验设计与分析

出版者:人民邮电出版社

作者:（美）蒙哥马利（Montgomery,D.C）

页数:548

译者:傅钰生等

出版时间:2009-1

价格:89.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115192349

丛书系列:图灵数学·统计学丛书

具体描述

本书作为实验设计与分析领域的名著, 是作者在亚利桑那州立大学、华盛顿大学和佐治亚理工学院三所大学近40年实验设计教学经验的基础上编写的. 全书内容广泛, 实例丰富,包括简单比较试验、析因设计、分式析因第1章设计、拟合回归模型、响应曲面方法和设计、稳健参数设计和过程稳健性研究、含随机因子的实验、嵌套设计和裂区设计等.

本书可作为自然科学研究人员、工程技术人员、管理人员进行科学实验设计与分析的参考书, 也可作为农林类、医学类、生物类、统计类的教师和高年级本科生和研究生的教学参考用书.

作者简介

Douglas C. Montgomery 著名统计学家,亚利桑那州立大学工业与管理系统工程教授。美国统计学会、工业工程学会、质量控制学会会士。他出版了多部影响深远的统计学著作，发表了大量广为引用的论文。他还应IBM、可口可乐、波音、摩托罗拉等著名公司邀请开展合作项目，在半导体、医疗设备、生物技术等领域深入地进行统计方法的实践研究和理论探讨。

目录信息

第1章 引言 1
1.1 实验策略 1
1.2 实验设计的一些典型应用 6
1.3 基本原理 8
1.4 设计实验指南 10
1.5 统计设计简史 14
1.6 小结：在实验中使用统计方法 16
1.7 思考题 16
第2章 简单比较实验 17
2.1 引言 17
2.2 基本统计概念 18
2.3 抽样与抽样分布 21
2.4 关于均值差的推断，随机化设计 26
2.4.1 假设检验 26
2.4.2 样本量的选取 32
2.4.3 置信区间 34
2.4.4 б2/1≠б2/2的情形 36
2.4.5 б2/1与б2/2为已知的情形 36
2.4.6 均值与已知值的比较 37
2.4.7 小结 37
2.5 关于均值差的推断，配对比较设计 38
2.5.1 配对比较问题 38
2.5.2 配对比较设计的优点 40
2.6 正态分布方差的推断 42
2.7 思考题 43
第3章 单因子实验：方差分析 48
3.1 一个例子 48
3.2 方差分析 50
3.3 固定效应模型的分析 52
3.3.1 总平方和的分解 53
3.3.2 统计分析 55
3.3.3 模型参数的估计 59
3.3.4 不平衡数据 60
3.4 模型适合性检验 60
3.4.1 正态性假设 61
3.4.2 依时间序列的残差图 62
3.4.3 残差与拟合值的关系图 63
3.4.4 残差与其他变量的关系图 67
3.5 结果的实际解释 68
3.5.1 回归模型 68
3.5.2 处理均值的比较 70
3.5.3 均值的图解比较法 70
3.5.4 对照法 71
3.5.5 正交对照法 73
3.5.6 用来比较全部对照的Schefè方法 74
3.5.7 处理均值的配对比较法 76
3.5.8 将各个处理均值与一个控制进行比较 78
3.6 计算机输出示例 79
3.7 确定样本量 82
3.7.1 抽检特性曲线 82
3.7.2 规定标准差的增量 84
3.7.3 置信区间的估计方法 85
3.8 寻找分散效应 85
3.9 方差分析的回归处理法 87
3.9.1 模型参数的最小二乘估计 87
3.9.2 一般回归显著性检验 88
3.10 方差分析中的非参数方法 90
3.10.1 Kruskal-Wallis 检验法 90
3.10.2 关于秩变换的一般评论 91
3.11 思考题 91
第4章 随机化区组， 拉丁方， 以及有关的设计 98
4.1 随机化完全区组设计 98
4.1.1 RCBD的统计分析 99
4.1.2 模型适合性检验 105
4.1.3 随机化完全区组设计的一些其他方面 107
4.1.4 估计模型参数和一般回归显著性检验 109
4.2 拉丁方设计 112
4.3 正交拉丁方设计 117
4.4 平衡不完全区组设计 119
4.4.1 BIBD的统计分析 120
4.4.2 参数的最小二乘估计 125
4.4.3 BIBD中内部信息的恢复 125
4.5 思考题 128
第5章 析因设计导引 134
5.1 基本定义与原理 134
5.2 析因设计的优点 137
5.3 二因子析因设计 138
5.3.1 一个例子 138
5.3.2 固定效应模型的统计分析 140
5.3.3 模型适合性检验 146
5.3.4 估计模型参数 147
5.3.5 样本量的选择 148
5.3.6 假定在二因子模型中没有交互作用 149
5.3.7 每单元一个观测值 150
5.4 一般的析因设计 152
5.5 拟合响应曲线与曲面 157
5.6 析因设计中的区组化 161
5.7 思考题 165
第6章 2^k析因设计 171
6.1 引言 171
6.2 2^2设计 171
6.3 2^3设计 178
6.4 一般的2^k设计 189
6.5 2^k设计的单次重复 191
6.6 附加中心点的2^k 设计 208
6.7 使用规范化设计变量的理由 212
6.8 思考题 214
第7章 2^k析因实验的区组设计和混区设计 225
7.1 引言 225
7.2 重复的2^k析因实验的区组设计 225
7.3 2^k析因实验的混区设计 226
7.4 二区组的2^k 析因实验的混区设计 226
7.5 区组化重要性的另一个例证 231
7.6 四区组的2^k析因实验的混区设计 233
7.7 2^k个区组的2^k析因实验的混区设计 234
7.8 部分混区设计 236
7.9 思考题 238
第8章 二水平分式析因设计 239
8.1 引言 239
8.2 2^k析因设计的1/2分式设计 240
8.2.1 定义与基本原理 240
8.2.2 设计分辨度 242
8.2.3 1/2分式设计的构造与分析 242
8.3 2^k析因设计的1/4分式设计 251
8.4 一般的2^k-p分式析因设计 257
8.4.1 设计的选择 257
8.4.2 2^k-p分式析因设计的分析 259
8.4.3 分式析因设计的区组化 260
8.5 分辨度为Ⅲ的设计 264
8.5.1 分辨度为Ⅲ的设计的构造 264
8.5.2 折叠分辨度为Ⅲ的分式设计以分离别名效应 266
8.5.3 Plackett——Burman设计 269
8.6 分辨度为Ⅳ和Ⅴ的设计 272
8.6.1 分辨度为Ⅳ的设计 272
8.6.2 分辨度为Ⅳ的设计的序贯实验 275
8.6.3 分辨度为Ⅴ的设计 281
8.7 超饱和设计 283
8.8 小结 284
8.9 思考题 284
第9章 三水平和混合水平析因设计与分式析因设计 296
9.1 3^k析因设计 296
9.1.1 3^k设计的记号和引进动机 296
9.1.2 3^2设计 297
9.1.3 3^3设计 299
9.1.4 一般的3^k设计 302
9.2 3^k析因设计的混区设计 303
9.2.1 三区组的3^k析因设计 303
9.2.2 九区组的3^k析因设计 306
9.2.3 3^p个区组的3^k析因设计 307
9.3 3^k析因设计的分式重复 308
9.3.1 3^k析因设计的frac13分式设计 308
9.3.2 其他的3^k-p分式析因设计 310
9.4 混合水平的析因设计 312
9.4.1 二水平和三水平的因子 312
9.4.2 二水平和四水平的因子 313
9.5 思考题 314
第10章 拟合回归模型 319
10.1 引言 319
10.2 线性回归模型 319
10.3 线性回归模型的参数估计 320
10.4 多元回归的假设检验 332
10.4.1 回归的显著性检验 332
10.4.2 回归系数的个别检验和分组检验 334
10.5 多元回归的置信区间 337
10.5.1 单个回归系数的置信区间 337
10.5.2 平均响应的置信区间 337
10.6 新响应观测的预测 338
10.7 回归模型的诊断 339
10.7.1 尺度残差和PRESS 339
10.7.2 影响诊断 341
10.8 拟合不足检验 342
10.9 思考题 344
第11章 响应曲面法与设计 347
11.1 响应曲面法引言 347
11.2 最速上升法 349
11.3 二阶响应曲面的分析 354
11.3.1 稳定点的位置 354
11.3.2 响应曲面的刻画 356
11.3.3 岭系统 362
11.3.4 多重响应 362
11.4 拟合响应曲面的实验设计 366
11.4.1 拟合一阶模型的设计 367
11.4.2 拟合二阶模型的设计 367
11.4.3 响应曲面设计的区组化 373
11.4.4 计算机生成(最优)设计 376
11.5 混料实验 380
11.6 调优运算 388
11.7 思考题 392
第12章 稳健参数设计与过程稳健性研究 398
12.1 引言 398
12.2 直积表设计 399
12.3 直积表设计的分析 401
12.4 组合表设计及响应模型法 403
12.5 设计的选择 408
12.6 思考题 411
第13章 含随机因子的实验 415
13.1 随机效应模型 415
13.2 含随机因子的二因子析因设计 420
13.3 二因子混合模型 423
13.4 含随机效应的样本量的确定 428
13.5 期望均方的计算法则 429
13.6 近似F检验 432
13.7 关于方差分量估计的一些其他论题 438
13.7.1 方差分量的近似置信区间 438
13.7.2 修正的大样本方法 440
13.7.3 方差分量的最大似然估计 441
13.8 思考题 445
第14章 嵌套设计和裂区设计 450
14.1 二级嵌套设计 450
14.1.1 统计分析 451
14.1.2 诊断检测 455
14.1.3 方差分量 456
14.1.4 交错嵌套设计 457
14.2 一般的m级嵌套设计 457
14.3 含被套因子和交叉因子的设计 459
14.4 裂区设计 463
14.5 裂区设计的其他变形 468
14.5.1 多于两个因子的裂区设计 468
14.5.2 裂裂区设计 471
14.5.3 带裂区设计 473
14.6 思考题 474
第15章 其他设计与分析论题 480
15.1 非正态响应与变换 480
15.1.1 选择一个变换：Box-Cox方法 480
15.1.2 广义线性模型 482
15.2 析因设计中的不平衡数据 489
15.2.1 成比例的数据：简单的情况 490
15.2.2 近似方法 491
15.2.3 精确方法 492
15.3 协方差分析 493
15.3.1 方法说明 494
15.3.2 计算机输出 500
15.3.3 用一般线性回归显著性检验进行推导 501
15.3.4 含协变量的析因实验 503
15.4 重复测量 507
15.5 思考题 509
参考文献 (图灵网站下载)
附录 512
索引 545
· · · · · · (收起)

读后感

这本书非常好，比较全面、清晰的介绍了实验设计方法。把一本书写厚不难，难的是把书写的清楚明白，我从图书馆把书借了出来，复印了；结果发现人民邮电出版社已经引进了这本书。

现在正在上听蒙哥讲这课，蒙哥上课相当幽默。 发现，整个课堂，只有7个非印度人，在7个非印度人中，两个白人，五个中国人，以至于我以为我到了印度 第一堂课提了传说中他最喜欢的高尔夫球的例子。。。 这本书现在出了第七版了，今天的课上，蒙哥同学极力推荐买新书，因为他说...  

这本书非常好，比较全面、清晰的介绍了实验设计方法。把一本书写厚不难，难的是把书写的清楚明白，我从图书馆把书借了出来，复印了；结果发现人民邮电出版社已经引进了这本书。

现在正在上听蒙哥讲这课，蒙哥上课相当幽默。 发现，整个课堂，只有7个非印度人，在7个非印度人中，两个白人，五个中国人，以至于我以为我到了印度 第一堂课提了传说中他最喜欢的高尔夫球的例子。。。 这本书现在出了第七版了，今天的课上，蒙哥同学极力推荐买新书，因为他说...  

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用户评价

我一直对“从不确定性中寻找确定性”这件事有着浓厚的兴趣，这驱使我去探索那些能够帮助我们更客观、更准确地认识世界的工具和方法。《实验设计与分析》这本书，它的名字本身就给我一种“掌握规律、掌控未来”的感觉。我是一个喜欢通过实践来学习和验证的人，我总是希望能够亲手去尝试，去验证那些我所学到的理论。在我的学习经历中，我发现很多时候，我们虽然掌握了一些理论知识，但在实际应用时却常常感到力不从心。例如，我曾经学习过一些关于用户行为分析的理论，但我却不知道如何去设计一个有效的实验来验证某个用户界面改动是否真的能提升用户体验。我希望《实验设计与分析》这本书能够为我提供一个“实操指南”，它能告诉我，当我有一个想法时，我应该如何去设计一个能够验证这个想法的实验，并且如何去分析实验的结果。我特别期待书中能够包含一些关于“样本量计算”和“统计功效”的讲解，这对我来说是设计一个有效实验的关键。同时，我也希望它能提供一些关于“处理效应”和“误差来源”的分析方法，让我能够更深入地理解实验结果。这本书的出现，对我来说，就像是为我打开了一扇通往“行动派”学习的大门，我希望能通过它，将理论知识转化为实际行动，用科学的方法来解决我遇到的各种问题，成为一个更具实践能力和创新精神的学习者。

在我看来，一个真正有价值的书，不仅仅是提供知识，更重要的是能够启发思考，并且在实践中能够产生指导作用。《实验设计与分析》这本书，虽然我还没能仔细翻阅，但它所传递出的信息就已经足够引起我的共鸣。我一直认为，生活中的很多问题，都可以通过科学的方法来解决，而实验设计与分析，正是解决问题最基础、最核心的能力之一。我是一个喜欢挑战和解决问题的人，我习惯于分析事情的来龙去脉，并且尝试寻找最优的解决方案。在我的工作中，我经常会遇到需要评估新方案的有效性，或者需要找出导致问题的根本原因的情况。例如，在进行项目管理时，我们需要评估不同资源分配方案对项目进度的影响，或者需要分析为什么某个环节的效率会低下。我希望《实验设计与分析》这本书能够为我提供一套清晰的解决问题的框架，它能告诉我，当我面对一个需要验证的问题时，我应该如何一步步地去设计实验，收集数据，并且对数据进行分析，最终得出可靠的结论。我特别期待书中能够包含一些关于“因果关系”和“相关关系”的区分的讲解，这对我来说一直是一个比较模糊的概念。同时，我也希望它能提供一些在有限条件下如何进行有效实验的技巧，因为在实际工作中，我们往往无法进行理想化的实验。这本书的出现，对我来说，就像是为我提供了一张“解决问题地图”，我希望能够通过它，更有效地识别问题、设计解决方案，并且能够用数据来支持我的决策，成为一个更高效、更有影响力的问题解决者。

这本书的封面设计给我留下了一个非常深刻的印象。简洁的线条勾勒出复杂的图形，仿佛暗示着它所涵盖的主题——从基础的实验原理到复杂的统计模型，都隐藏着内在的逻辑和规律。我是一个对事物结构和逻辑有着强烈好奇心的人，我喜欢刨根问底，理解事物运作的机制。当我在书店看到《实验设计与分析》这本书时，我的第一反应是它的名字就直击我的痛点。在我的学习和工作中，我常常会遇到一些“看起来是对的”事情，但却无法说清楚为什么是对的，或者它在什么条件下才是对的。这种模糊不清的状态让我非常焦虑。我总觉得，如果我不能理解事物背后的设计理念和分析逻辑，我就无法真正地驾驭它。例如，我在学习新的统计软件时，经常会发现软件提供了各种各样的分析选项，但我却不知道在特定情况下应该选择哪一个，也不知道不同选项之间有什么本质的区别，导致我只能盲目地尝试，或者依赖于一些现成的模板。我希望《实验设计与分析》这本书能够帮助我建立起一套清晰的思维框架，让我能够理解实验设计背后的“道”——为什么需要这样做，这样做的目的是什么，以及它可能带来的潜在影响。我也非常期待它在“分析”部分能够提供一些实用的方法和案例，能够让我看到如何将理论知识转化为实际操作，如何从杂乱的数据中提取出有意义的信号。这本书的出现，对我来说，不仅仅是一本教材，更像是一次“拨云见日”的学习机会，我希望能从中获得力量，去更好地理解和运用数据，去解决那些困扰我的难题。

我对于“如何从模糊走向清晰”这件事一直有着强烈的追求，尤其是在面对复杂的系统或者海量的数据时。《实验设计与分析》这本书的名字，恰好点出了我一直以来非常关注的核心问题。我是一个喜欢探究事物本质的人，我不太满足于仅仅看到表面的现象，而是希望能够理解其背后的运行机制。在我的学习和工作中，我常常会遇到一些难以捉摸的现象，或者是一些看似随机的波动。例如，我曾经试图去理解股票市场的波动规律，试图找到能够预测其走势的方法，但发现这异常困难，很多时候似乎都无法摆脱“运气”的成分。我希望《实验设计与分析》这本书能够为我提供一种“化繁为简”的思维方式，让我能够理解如何通过科学的实验设计来控制变量，从而剥离出真正影响结果的因素。同时，我也期待它能教我如何对收集到的数据进行有效的分析，如何从中提炼出有意义的信息，并且能够对未来的趋势做出有依据的预测。我特别希望书中能够详细介绍一些常见的实验误区，并且给出如何避免这些误区的建议，这对我来说会非常有帮助。我期待这本书能帮助我建立起一套科学的认知体系，让我能够更清晰地认识事物，更准确地判断问题，并且能够更有信心地去解决那些看似无法解决的难题，成为一个更具洞察力和分析能力的人。

我一直对能够用严谨的逻辑和数据来支撑结论的论证方式深感着迷。在我看来，任何声称“这是最好的”、“这是有效的”的说法，如果缺乏科学的依据，都难以令人信服。《实验设计与分析》这本书，光听名字就给我一种“严谨”和“可靠”的感觉。我是一个比较注重细节的人，我喜欢了解事情的来龙去脉，也喜欢探究结论是如何得出的。在我的学习过程中，我常常会遇到一些需要进行文献查阅的环节，我非常看重那些结论清晰、方法论严谨的研究。我希望《实验设计与分析》这本书能够为我提供一套“标准化的”方法论，让我能够理解，一个好的实验是如何被设计出来的，以及我们应该如何去分析实验数据，从而得出可信的结论。我特别期待书中能够包含一些关于“统计显著性”和“实际显著性”的区分，以及如何进行效应量分析的讲解，这对我来说是理解研究结果的关键。同时，我也希望它能介绍一些不同类型的实验设计，例如，什么时候应该使用完全随机设计，什么时候应该使用配对设计，以及这些设计分别适用于哪些场景。这本书的出现，对我而言，就像是获得了一份“科学研究的说明书”，我希望能从中学习到如何构建一个值得信赖的科学论证过程，成为一个更能辨别真伪、更能做出明智判断的人。

我是一名对数据驱动决策充满热情的新手，虽然我还没有机会深入研读《实验设计与分析》这本书，但它的存在本身就给我带来了巨大的鼓舞。在我刚开始接触需要用到实验数据来验证想法的领域时，我感到非常迷茫。我总是听说“ A/B测试”、“对照组”、“统计显著性”这些词，但对于它们如何真正地在实践中运作，我却知之甚少。我常常会看到别人发布的文章或报告，里面充斥着各种图表和数据，但却难以分辨其中的结论是否可靠，是否受到了某些因素的干扰。例如，有一次我看到一篇关于某产品优化的文章，它声称通过一项简单的用户界面改动，用户参与度提高了20%，但文章并没有详细说明他们是如何进行测试的，也没有提供相关的统计学检验信息，这让我对它的结论持保留态度。我深切地意识到，如果我不能掌握科学的实验设计方法，我就无法产生真正有说服力的结果。我希望《实验设计与分析》这本书能够为我提供一个从零开始的学习路径，它能够像一位循循善诱的老师，耐心地教导我每一个步骤，从如何提出一个可检验的假设，到如何设计一个能够排除干扰因素的实验，再到如何运用恰当的统计工具来分析数据并得出可靠的结论。我尤其期待它能够包含一些经典的实验案例分析，通过真实世界的例子来帮助我理解抽象的理论。这本书的出现，让我看到了系统学习实验设计与分析的希望，我相信它会成为我科研道路上一个不可或缺的伙伴，指引我走向更科学、更严谨的研究方法。

我是一个对科学研究抱有高度兴趣的业余爱好者，虽然我目前的工作领域并非统计学或实验科学，但我对那些通过严谨的实验来探索未知、验证猜想的过程充满了敬畏。在我看来，科学的魅力就在于它能够提供一套系统化的方法，让我们能够客观地认识世界，避免主观臆断的干扰。《实验设计与分析》这本书，单从名字来看，就似乎蕴含着这种科学的精神。我一直以来都对那些关于“如何设计一个好的实验”的讨论很感兴趣，比如在心理学研究中，如何控制被试的心理状态，在产品设计中，如何通过用户反馈来迭代产品，这些都需要精巧的实验设计。我也会好奇，当实验数据出现时，我们应该如何去理解它们？是直接看到数值就下结论，还是需要经过一系列的检验？我希望这本书能够为我揭示这些“隐藏在幕后”的逻辑。例如，我曾经在网上看到过一些关于“双盲实验”的介绍，它让我意识到，即使是看似微小的细节，都可能对实验结果产生巨大的影响。我希望《实验设计与分析》这本书能够系统地讲解这些细节，让我明白为什么需要这些设计，以及它们如何在实践中发挥作用。我还希望它能介绍一些常用的数据分析工具和方法，让我能够理解那些复杂的统计图表背后的含义，并且能够自己尝试进行一些简单的分析。这本书的出现，对我来说，就像是提供了一把解锁科学研究方法的钥匙，我希望能通过它，更深入地理解科学探索的乐趣，并且在未来的学习中，能够运用这些知识来更好地认识世界。

我一直对“如何识别事物中的规律，并利用这些规律来做出更明智的决策”这件事抱有强烈的兴趣。《实验设计与分析》这本书，恰好触及了我对“规律”和“决策”的关注点。我是一个喜欢深度思考的人，我不太满足于简单的“是”或“否”的答案，而是希望能够理解事物背后的逻辑和原因。在我的学习过程中，我发现很多时候，我们虽然能看到现象，但却无法解释为什么会发生。例如，我可能会观察到某些营销活动带来了销售额的增长，但我却不知道是因为活动本身有效，还是因为其他因素的影响。我希望《实验设计与分析》这本书能够为我提供一种“洞察事物本质”的工具，它能教我如何通过设计严谨的实验来隔离变量，从而更清晰地看到各个因素对结果的影响。同时，我也希望它能帮助我掌握数据分析的技能，让我能够从收集到的数据中提取出有用的信息，并且能够基于这些信息做出更明智的决策。我特别期待书中能够包含一些关于“贝叶斯统计”和“机器学习在实验设计中的应用”的介绍，这对我来说是理解更前沿的分析方法的重要途径。这本书的出现，对我来说，就像是为我提供了一把“解锁真相的钥匙”，我希望能通过它，更深入地理解世界运作的规律，并且能够利用这些知识来做出更有价值的决策，成为一个更具智慧和洞察力的人。

这本书的名字叫《实验设计与分析》，虽然我还没有深入阅读，但仅从封面和目录来看，就足以让我对它充满了期待。作为一名对科研工作怀有热情，并且经常需要进行数据驱动决策的从业者，我一直深切地体会到，严谨的实验设计是获取可靠结论的基石，而精准的数据分析则是将这些结论转化为 actionable insights 的关键。我过去的经验中，常常遇到一些看似合理的实验，最终却因为设计上的疏漏而无法得出确切的结论，甚至被一些潜在的混杂因素误导。例如，有一次我们在测试一种新的营销策略时，虽然我们观察到了销售额的提升，但由于没有设置一个严格的对照组，我们无法排除这个提升是否仅仅是因为季节性因素或者同期其他市场的普遍增长。这种时候，就会让人感到深深的挫败感。因此，当我看到《实验设计与分析》这本书时，我立刻联想到我可能遇到的那些困境，以及这本书如何为我提供系统性的解决方案。我特别关注到目录中关于“随机化”、“重复”、“区组”等经典实验设计原则的介绍，这些都是我一直以来希望能够更深入理解和掌握的理论。同时，对于“方差分析”、“回归分析”等统计分析方法的阐述，也让我看到了它在实际数据处理中的巨大潜力。我设想，通过学习这本书，我能够更自信地设计出能够有效控制变量、减少偏差的实验，并且在数据分析阶段，能够运用更先进、更稳健的方法来提炼出有价值的信息。这本书的出现，就像是为我打开了一扇通往更科学、更严谨的研究世界的大门，我迫不及待地想要去探索其中的奥秘，并将其应用到我的实际工作中，从而提升我解决问题的能力和效率。我期待这本书能给我带来前所未有的启发和指导，帮助我成为一个更优秀的学习者和实践者。

我对“如何让事物变得更好”这件事始终保持着一种探索欲，而这往往离不开对当前状况的深入了解和对改进方案的有效验证。《实验设计与分析》这本书，它所传递的“改进”和“优化”的理念，与我的追求不谋而合。我是一个习惯于通过数据来指导决策的人，我坚信，任何的改进都应该建立在充分的数据分析之上，而非凭空想象。在我的工作和生活中，我常常会遇到需要对现有流程或产品进行优化的情况。例如，我可能会思考如何提高团队的工作效率，或者如何设计一个更吸引人的产品功能。然而，我常常会感到，仅仅凭经验去判断哪些改进是有效的，往往是不够的，甚至可能会适得其反。我希望《实验设计与分析》这本书能够为我提供一套“科学的优化方法论”，它能告诉我，当我想对某件事情进行改进时，我应该如何去设计一个实验来评估不同改进方案的效果，并且如何通过数据分析来确定最优的方案。我特别期待书中能够包含一些关于“试验的伦理问题”以及“实验结果的解释和推广”的讨论，这对我来说是真正地将实验成果转化为实际应用的关键。这本书的出现，对我来说，就像是获得了一位“优化顾问”，我希望能通过它，更系统、更科学地去实现各种改进的目标，成为一个更具价值的贡献者。

可以。

: O212.6/4217-1

烂翻译

: O212.6/4217-1

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