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內容簡介： 试验设计与统计分析现代数理统计学的两个非常重要的分支学科，试验设计主要研究如何科学合理地制定试验方案，统计分析是对试验设计方案所得的科研数据进行统计分析，前者是从源头上把握科研数据的合理性和可靠性，为后者的统计分析得到有价值的结论打下良好基础。近年来，试验设计和统计分析广泛地受到大学生、研究生和科研人员的重视，已经成为他们在各个领域开展科研的技能。编者根据多年教学与实践经验，精心选材、合理分类编目，将一些科学试验和科研文献中常见的、实用的试验设计方法精选出来，同时创造性地提出了一些新颖的试验设计方法，比如：完全混料设计和受上界约束的均匀混料设计，精心编著了一部适合农学、生物学学生和科研人员的试验设计教材。在各种试验设计方法的选择和使用上，编者也在相应的章节添加一些试验设计方法的综合比较和应用感悟。同时，对于每一种试验设计和统计分析实例，编者精心编制了相应的R软件予以实现。全书主要内容如下：第1章 试验设计概述讲述试验设计相关的一些基本概念。第2章 R软件基础介绍R软件的安装、使用以及数据管理的基础知识。第3章 常用试验设计方法介绍了一些比较常见的简单易用的试验设计方法，包含完全随机设计、配对设计、拉丁方设计、正交拉丁方设计、析因设计、交叉设计和嵌套设计。第4章 Plackett-Burman设计可以从众多潜在的因子中筛选出少数对试验指标有重要影响的因子。第5章 区组设计是根据试验条件的不均匀性，将试验条件划分成若干个区组，在区组内随机安排各个处理的试验设计方法，主要包含随机区组设计和双向区组设计。第6章 裂区设计是将一个试验因子按照随机区组设计，将其分裂成更小的小区，安排进另一个试验因子，以便研究这两个因子的主效应和交互效应，主要包含裂区设计和条区设计。第7章 不完全区组设计是由于试验条件的限制，区组的容量不够大，不能容纳全部处理时，可以按照一定的规则在每个区组中只安排一部分处理的方法，主要包含平衡不完全区组设计、格子设计和尤敦方设计。第8章 正交设计是根据正交性的原理从全面试验的水平组合中挑选出一部分具有“代表性”的试验点进行试验的方法，是部分因子设计的一种。第9章 混杂设计是一种以牺牲高阶交互作用来换取小区组的一种试验设计方法，属于复因子试验的不完全区组设计方法。第10章 回归设计是根据试验目的和数据分析的要求，在因子空间中选择分布合理的试验点，从而能减少试验次数，并且使数据的统计分析具有一些优良的统计性质的设计方法。主要包含Box-Behnken设计、中心组合设计和D最优回归设计。第11章 均匀设计的基本思想是使试验点在因子空间中具有比较好的均匀分散性，其优点在于当研究的因子和水平数量比较多时，能从尽可能少的试验次数中揭示出试验因子对试验指标影响的规律。第12章 混料设计是研究混料的性能只与各种混料成分的相对含量有关的试验，从而确定各种物料成分在混料中的合适比例，使混料的性能达到最优的试验设计方法。主要包含单形混料设计、完全混料设计和有约束的混料设计。第13章 均匀混料设计为混料设计的所有试验点均匀地分布在因子空间的试验设计，很少有试验点接近边界，因而可以避免一般混料设计的缺点。

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