Design and Analysis of Experiments for Statistical Selection, Screening, and Multiple Comparisons pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Wiley-Interscience

作者:Robert E. Bechhofer

出品人:

页数:344 pages

译者:

出版时间:1 edition (July 1995)

价格:$164.50

装帧:9.5 x 6.4 x 1 inches

isbn号码:9780471574279

丛书系列:

图书标签:

实验设计
统计分析
筛选实验
多重比较
统计选择
响应面方法
方差分析
优化实验
实验规划
统计建模

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

A practical guide to selection, screening, and multiple comparisons

This book addresses experimenters who have knowledge of classical experimental design methodology and expands their repertoire beyond hypothesis testing by providing statistical methods appropriate for selection, screening, and multiple comparisons. It concentrates on three types of procedures: selection procedures that use the "indifference-zone" approach, screening procedures using the "subset" approach, and multiple comparison procedures involving normal means. This is the first book, specifically designed for practitioners, to bring into focus many developments in the field previously covered only in university courses. It also presents new results on the comparison of procedures that have been obtained specifically for this volume.

This self-contained volume describes methods for designing experiments when the scientific objective is selection of best treatments, screening a set of treatments, and multiple comparisons among treatment means. The book emphasizes procedures appropriate in a variety of practical settings including those that require blocking and randomization restriction. It compares the relative merits of procedures when several different methods can be used in the same circumstances.

Providing practical guidance for experimenters in agriculture, engineering, medicine, and other empirical sciences, this book may also be used for a one-semester graduate course in selection methodology or to augment traditional courses in experimental design.

Design and Analysis of Experiments for Statistical Selection, Screening, and Multiple Comparisons:

Shows how selection and screening can be applied to data that follow one of three important probability models—normal distribution, binomial distribution, and the multinomial distribution models

Provides an extensive comparison of procedures, allowing experimenters to choose among competitors when several different procedures are feasible for a given application

Gives an extensive set of tables of constants necessary to implement the procedures

Supplements the tables of constants with listings of FORTRAN programs so that experimenters are not limited to those values covered by the tables

Focuses on frequent formulations, while also providing references to Bayesian and other alternative developments in the Chapter Notes

实验设计、统计分析与决策制定：从原理到实践的深度剖析本书聚焦于严谨的实验设计范式、复杂数据的统计建模，以及基于数据的科学决策制定过程。它旨在为研究人员、工程师和数据科学家提供一套系统的、理论与应用并重的工具箱，以应对现代科学和工业领域中日益增长的复杂性和不确定性。 --- 第一部分：实验设计的哲学与基础构建本书的开篇部分深入探讨了实验设计的核心哲学——如何通过受控的干预来确立因果关系。我们不仅复习了经典的设计原理，如随机化、局部控制和重复，更着重于理解这些原理在现代高维、高成本实验环境下的适应性挑战。 1. 实验的科学方法论基础：本章详细阐述了科学研究的迭代过程，从提出可检验的假设（零假设与备择假设）到实验方案的制定。我们将区分观察性研究和实验性研究的根本区别，并强调在资源有限的情况下，如何最大化实验的有效性（Efficiency）和可靠性（Reliability）。 2. 完全随机化与受控因素的建模：我们首先从最基础的完全随机设计（CRD）入手，分析其在同质性高数据环境下的适用性。随后，转向更复杂的区组设计（Blocking Designs）。区组化的目的在于消除或最小化预知或不可避免的异质性源。具体讨论了随机化完全区组设计（RCBD）和拉丁方设计（Latin Square Designs），重点在于如何通过合理的区组划分，提高检验效力（Power）并减少误差项的变异。 3. 因子设计与交互作用的探索：因子实验是理解多个因素如何共同影响响应变量的关键。本部分深入讲解了全因子设计（Full Factorial Designs）和分数因子设计（Fractional Factorial Designs）。交互作用的识别与解释：详细分析了二阶及更高阶交互作用的统计意义，并提供了直观的图示解释方法。降维与筛选：在因子众多的情况下，如何利用折半分数因子设计（Half-Fractional Designs）和更精细的 $L_8, L_{16}$ 等标准正交表（Orthogonal Arrays）进行高效筛选，以确定主要的效应因子。 4. 混合效应模型与非平衡数据处理：在许多现实场景中，实验单元之间存在层次结构，或存在缺失数据和不平衡的观测点。本章介绍了混合效应模型（Mixed Effects Models）作为处理这类复杂设计的强大工具，它允许同时估计固定效应和随机效应，特别适用于重复测量设计（Repeated Measures Designs）和嵌套设计（Nested Designs）。 --- 第二部分：统计推断的严谨性与深度分析实验设计完成后，数据分析的质量决定了最终结论的可信度。本部分侧重于数据分析的技术深度和推断的稳健性。 5. 方差分析（ANOVA）的深度应用与假设检验：本书超越了对简单单因素ANOVA的介绍，重点探讨了多因素ANOVA、嵌套ANOVA以及重复测量数据的方差分析（RM-ANOVA）。模型假设的诊断与修正：详细介绍了正态性、方差齐性（Homogeneity of Variances）的检验方法（如Levene检验、Bartlett检验），以及在违反这些假设时，如何采用数据转换（Transformation）或非参数方法进行稳健分析。效应量（Effect Size）的报告：强调报告统计显著性之外的实用性意义，如 $eta^2$ 和偏 $eta^2$ 的计算与解释。 6. 回归建模作为统一分析框架：将回归分析提升到实验数据分析的核心地位。线性模型（LM）被用作理解因子效应和协变量（Covariates）影响的通用框架。协方差分析（ANCOVA）：如何利用连续变量（协变量）来调整或解释响应变量的变异，从而提高实验的精确度。模型选择标准：引入AIC、BIC等信息准则，指导研究者在模型拟合优度与模型复杂性之间做出权衡。 7. 非线性与广义线性模型（GLM）：当响应变量不服从正态分布（如计数、比例或二元数据）时，标准ANOVA不再适用。本章详细讲解了广义线性模型（GLM），包括逻辑回归（Logistic Regression）和泊松回归（Poisson Regression），并将其应用于分析分类响应变量和事件发生率的实验数据。 --- 第三部分：稳健性、优化与高级方法论本部门关注如何构建具有内置鲁棒性的实验，并引入处理复杂统计目标的先进技术。 8. 响应面法（Response Surface Methodology, RSM）： RSM 是优化过程的关键工具，特别适用于寻找最佳操作条件以最大化或最小化某一响应。中心复合设计（CCD）与 Box-Behnken 设计（BBD）：详细对比了这两种设计在曲面拟合中的效率和运行点分布。二次模型拟合与鞍点分析：如何通过拟合二次多项式模型，识别最大值、最小值或鞍点，并进行优化路径的指导。 9. 稳健设计与田口方法论（Taguchi Methods）：在存在过程噪声和难以控制的因素时，构建对噪声不敏感的系统至关重要。本书介绍了田口方法论，关注于稳健性而非平均性能的优化。信噪比（Signal-to-Noise Ratio, S/N）：深入解释了不同 S/N 比的定义（越大越好、越小越好、目标值为最优），以及如何利用正交表进行参数设计，隔离信号因子和噪声因子。 10. 贝叶斯方法在实验推断中的应用：本书最后引入了贝叶斯统计推断的视角，尤其适用于先验知识丰富的领域或小样本实验。我们将对比贝叶斯与频率派方法的异同，并演示如何利用MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法来估计参数的后验分布，从而提供更直观和信息更丰富的决策支持。 --- 本书的特点在于，它不仅教授“如何进行”某个分析，更重要的是解释“为什么”选择该设计或该模型，以及在何种条件下，不同的统计选择会导致不同的科学结论。它要求读者具备一定的线性代数和微积分基础，并通过大量的案例研究（涵盖生物科学、工程制造和市场研究）来巩固理论知识，确保读者能够无缝地将统计严谨性应用于实际的实验规划与数据解读中。