前言
第1章概述
1.1试验的意义
1.1.1试验与因果关系
1.1.2试验与科学研究
1.1.3试验设计的发展历史
1.2试验的基本流程
1.2.1试验规划
1.2.2试验设计
1.2.3试验实施
1.2.4数据分析
1.3试验设计的基本原则
1.3.1重复
1.3.2随机化
1.3.3区组
习题
第2章方差分析
2.1正态总体及其抽样分布
2.1.1多元正态分布
2.1.2统计推断与统计模型
2.1.3简单比较试验
2.2单因子试验
2.2.1单因子试验固定效应模型
2.2.2方差分析
2.2.3参数的点估计
2.3多重比较与对照
2.3.1多重比较的Bonferroni法
2.3.2对照及其显著性检验
2.3.3正交对照
2.4双因子试验与交互效应
2.4.1双因子试验固定效应模型
2.4.2二因子交互效应
2.4.3双因子试验方差分析
2.4.4关于自由度的说明
习题
第3章因子试验设计
3.12k因子试验的全面实施
3.1.122设计与正交表L4(23)
3.1.223设计与正交表L8(27)
3.1.32k设计与正交表L2k（22k－1)
3.22k因子试验的部分实施
3.2.1效应混杂与别名
3.2.2分辨度与小低阶混杂
3.2.3筛选试验与饱和设计
3.2.4折叠与序贯实施
3.33k因子试验及其部分实施
3.3.132因子设计与正交表L9（34）
3.3.23k因子设计与正交表L3k33k－13－1
3.3.33k因子试验的部分实施
3.4正交设计的一般讨论
3.4.1正交表的基本性质
3.4.2表头设计的基本原则
3.4.3等水平试验的正交设计
3.4.4不等水平试验的正交设计
习题
目录
试验设计与分析
第4章数据的回归分析
4.1线性模型的参数估计
4.1.1模型参数的极大似然估计
4.1.2回归系数估计的性质
4.1.3σ2的无偏估计
4.2线性模型的假设检验
4.2.1回归模型的显著性检验
4.2.2回归系数的逐个检验
4.2.3回归系数的分组检验
4.3回归分析的应用
4.3.12k因子设计的回归分析
4.3.22k－p设计的别名矩阵
4.3.3复共线性及其诊断
习题
第5章回归试验设计
5.1正交回归设计
5.1.1一阶线性模型的正交回归设计
5.1.2正交回归设计的统计分析
5.1.3添加中心点的重复试验
5.2优回归设计
5.2.1信息矩阵
5.2.2优性准则
5.2.3等价性定理
5.3响应曲面法
5.3.1响应曲面分析
5.3.2响应曲面设计
5.3.3混料试验
5.4稳健参数设计
5.4.1稳健参数设计的基本思想
5.4.2直积表设计及其分析
5.4.3响应模型法与组合表设计
习题
第6章计算机试验设计
6.1仿真试验简介
6.1.1系统的不同试验类型
6.1.2试验设计与分析在仿真中的地位
6.1.3计算机试验与实物试验的区别
6.2空间相关性与高斯过程模型
6.2.1高斯过程简介
6.2.2Kriging模型的参数估计
6.2.3佳线性无偏预测
6.2.4经验佳线性无偏预测
6.3空间填充设计
6.3.1基于抽样的设计
6.3.2基于试验点之间距离的准则
6.3.3基于代理模型的准则
6.3.4基于分布之间距离的准则
习题
参考文献