现代试验设计优化方法及应用

第一章 误差理论和测量结果表达

第一节 误差的分类及其相互转化

第二节 准确度、精密度和精确度

第三节 有效数字与数字的修约

第四节 随机误差的统计特性

第五节 正态分布与几种重要的非正态分布

第六节 样本异常值的判断和处理

第七节 测量结果的区间估计

第二章 统计推断和显著性检验

第一节 数理统计的基本概念

第二节 假设检验的基本思路和方法

第三节 总体均值的显著性检验

第四节 总体方差的统计检验

第三章 方差分析

第一节 单因素试验的方差分析

第一章  误差理论和测量结果表达

第一节  误差的分类及其相互转化

第二节  准确度、精密度和精确度

第三节  有效数字与数字的修约

第四节  随机误差的统计特性

第五节  正态分布与几种重要的非正态分布

第六节  样本异常值的判断和处理

第七节  测量结果的区间估计

第二章  统计推断和显著性检验

第一节  数理统计的基本概念

第二节  假设检验的基本思路和方法

第三节  总体均值的显著性检验

第四节  总体方差的统计检验

第三章  方差分析

第一节  单因素试验的方差分析

第二节  双因素试验的方差分析

第四章  回归分析与曲线拟合

第一节  线性回归

第二节  非线性回归

第五章　因子设计

第六章　正交实验设计

第七章　稳健设计

第八章　数学模型方法

第九章　逐步回归分析原理及应用

第十章　模式识别原理及其应用

第十一章　人工神经网络、遗传算法原理及应用

第十二章　分形理论及其应用

第十三章　蒙特卡洛模拟基础及应用

附当

   
本书主要介绍科学研究、工程技术与管理中常用的现代试验设计、分析方法及其应用，包括误差理论、方差分析、回归分析、因子设计、正交试验设计、稳健设计、模式识别、分形、人工神经网络、蒙特卡洛模拟等內容以及数据处理软件应用的介绍。本书可作为理工类和管理类相关专业的大学生、研究生教材，也可作为科研人员、工程管理技术人员和教师参考用书。

   
本书主要介绍科学研究、工程技术与管理中常用的现代试验设计、分析方法及其应用，包括误差理论、方差分析、回归分析、因子设计、正交试验设计、稳健设计、模式识别、分形、人工神经网络、蒙特卡洛模拟等內容以及数据处理软件应用的介绍。本书可作为理工类和管理类相关专业的大学生、研究生教材，也可作为科研人员、工程管理技术人员和教师参考用书。