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材料科学中的试验设计与分析
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资料介绍
材料科学中的试验设计与分析
作 者： 张忠明 主编
出版时间： 2012
内容简介
《材料科学中的试验设计与分析》介绍了工程技术中常用的试验设计与统计分析方法、Excel在试验数据统计分析中的强大功能，并结合大量实例，重点介绍了试验设计与分析在材料科学中的实际应用。全书内容包括试验设计简介、随机变量的统计处理方法、试验误差及其传递与分配、试验数据的整理、方差分析与析因试验、相关分析与回归分析、单因素与双因素优选法、正交试验设计、均匀设计以及Excel的数据统计分析功能及应用等内容。为帮助读者理解掌握，各章均配有练习题，书后附有参考答案。本书可作为高等工科学校材料科学与工程类专业的教材，也可作为材料、冶金、机械等领域工程技术人员的参考书。
目录
前言
第1章 试验设计简介
1.1 问题的提出
1.2 试验设计的效果
1.3 试验的指标、因素与水平
1.3.1 试验的指标
1.3.2 试验的因素
1.3.3 试验的水平
1.4 试验设计的基本原则
1.4.1 随机化原则
1.4.2 重复原则
1.4.3 区组化原则
1.5 试验设计基本原则的具体应用
1.6 常用试验设计方法介绍
1.6.1 全面试验法
1.6.2 孤立因素法
1.6.3 正交试验设计法
1.6.4 均匀设计法
1.7 试验的基本过程
1.8 试验设计的重要性
练习题
参考文献
第2章 随机变量的统计处理方法
2.1 分布函数和概率密度函数
2.2 随机变量分布的数字特征量
2.2.1 数学期望
2.2.2 方差
2.2.3 协方差
2.2.4 相关系数
2.3 常见随机变量的分布形式
2.3.1 正态分布
2.3.2 χ2分布
2.3.3 t分布
2.3.4 F分布
2.4 参数估计及其应用
2.4.1 总体标准误差的估计
2.4.2 总体均值的估计
2.4.3 误差极限的估计
2.4.4 总体均值差的置信区间
2.4.5 参数估计的具体应用
2.5 假设检验及其应用
2.5.1 假设检验的基本步骤
2.5.2 单个正态总体均值的假设检验
2.5.3 两个总体均值差的检验
2.5.4 两个总体方差比的检验
2.5.5 假设检验的具体应用
练习题
参考文献
第3章 试验误差及其传递与分配
3.1 误差的分类及表示方法
3.1.1 误差的分类
3.1.2 误差的表示方法
3.2 随机误差和系统误差
3.2.1 随机误差的分布特点
3.2.2 随机误差的表征
3.2.3 系统误差的识别
3.2.4 系统误差的表征与处理
3.2.5 测量精度
3.3 误差的传递与分配
3.3.1 误差传递规律
3.3.2 误差传递公式的应用
3.3.3 误差的分配及应用
练习题
参考文献
第4章 试验数据的整理
4.1 有效数字
4.1.1 有效数字与误差限的关系
4.1.2 近似数字的舍入规则
4.1.3 有效数字的运算规则
4.2 异常试验数据的剔除方法
4.2.1 拉依达准则
4.2.2 格拉布斯准则
4.2.3 狄克逊准则
4.3 测量结果的最佳值
4.3.1 算术平均值
4.3.2 加权平均值
4.3.3 测量结果的数字表达
4.4 试验结果的表格表示
4.4.1 三线表简介
4.4.2 绘制表格的注意事项
4.5 试验结果的图形表示
4.5.1 图形表示法的基本步骤
4.5.2 绘制图形的注意事项
4.6 试验数据的插值
练习题
参考文献
第5章 方差分析与析因试验
5.1 方差分析简介
5.1.1 方差分析的基本原理
5.1.2 方差分析的适用条件
5.1.3 方差分析的基本过程
5.2 单因素试验的方差分析
5.2.1 方差分析模型
5.2.2 变差平方和的分解
5.2.3 F检验
5.2.4 方差分析的基本步骤
5.2.5 方差分析的具体应用
5.3 双因素析因试验的方差分析
5.3.1 无交互作用的双因素析因试验
5.3.2 考虑交互作用的双因素析因试验
5.3.3 方差分析应用实例
5.3.4 无重复试验中交互作用的判断方法
5.4 多因素析因试验的方差分析
5.4.1 三因素试验的方差分析
5.4.2 方差分析的具体应用
练习题
参考文献
第6章 相关分析与回归分析
6.1 相关分析
6.1.1 相关关系的类型
6.1.2 相关系数
6.1.3 线性相关关系的判定
6.1.4 相关分析的实际应用
6.2 回归分析概述
6.2.1 回归模型的建立方法
6.2.2 回归分析的主要内容和步骤
6.2.3 相关分析与回归分析的关系
6.3 一元线性回归分析
6.3.1 回归方程的建立
6.3.2 回归方程显著性的F检验
6.3.3 回归方程显著性的相关系数检验
6.3.4 回归方程的精度
6.3.5 回归方程间差异的显著性检验
6.3.6 利用回归方程进行预报和控制
6.3.7 一元线性回归分析的具体应用
6.4 可线性化的一元非线性回归
6.5 多元线性回归分析
6.5.1 回归系数的确定
6.5.2 回归方程的显著性检验
6.5.3 因素的重要性判断
6.5.4 多元线性回归分析的实际应用
练习题
参考文献
作 者： 张忠明 主编
出版时间： 2012
内容简介
《材料科学中的试验设计与分析》介绍了工程技术中常用的试验设计与统计分析方法、Excel在试验数据统计分析中的强大功能，并结合大量实例，重点介绍了试验设计与分析在材料科学中的实际应用。全书内容包括试验设计简介、随机变量的统计处理方法、试验误差及其传递与分配、试验数据的整理、方差分析与析因试验、相关分析与回归分析、单因素与双因素优选法、正交试验设计、均匀设计以及Excel的数据统计分析功能及应用等内容。为帮助读者理解掌握，各章均配有练习题，书后附有参考答案。本书可作为高等工科学校材料科学与工程类专业的教材，也可作为材料、冶金、机械等领域工程技术人员的参考书。
目录
前言
第1章 试验设计简介
1.1 问题的提出
1.2 试验设计的效果
1.3 试验的指标、因素与水平
1.3.1 试验的指标
1.3.2 试验的因素
1.3.3 试验的水平
1.4 试验设计的基本原则
1.4.1 随机化原则
1.4.2 重复原则
1.4.3 区组化原则
1.5 试验设计基本原则的具体应用
1.6 常用试验设计方法介绍
1.6.1 全面试验法
1.6.2 孤立因素法
1.6.3 正交试验设计法
1.6.4 均匀设计法
1.7 试验的基本过程
1.8 试验设计的重要性
练习题
参考文献
第2章 随机变量的统计处理方法
2.1 分布函数和概率密度函数
2.2 随机变量分布的数字特征量
2.2.1 数学期望
2.2.2 方差
2.2.3 协方差
2.2.4 相关系数
2.3 常见随机变量的分布形式
2.3.1 正态分布
2.3.2 χ2分布
2.3.3 t分布
2.3.4 F分布
2.4 参数估计及其应用
2.4.1 总体标准误差的估计
2.4.2 总体均值的估计
2.4.3 误差极限的估计
2.4.4 总体均值差的置信区间
2.4.5 参数估计的具体应用
2.5 假设检验及其应用
2.5.1 假设检验的基本步骤
2.5.2 单个正态总体均值的假设检验
2.5.3 两个总体均值差的检验
2.5.4 两个总体方差比的检验
2.5.5 假设检验的具体应用
练习题
参考文献
第3章 试验误差及其传递与分配
3.1 误差的分类及表示方法
3.1.1 误差的分类
3.1.2 误差的表示方法
3.2 随机误差和系统误差
3.2.1 随机误差的分布特点
3.2.2 随机误差的表征
3.2.3 系统误差的识别
3.2.4 系统误差的表征与处理
3.2.5 测量精度
3.3 误差的传递与分配
3.3.1 误差传递规律
3.3.2 误差传递公式的应用
3.3.3 误差的分配及应用
练习题
参考文献
第4章 试验数据的整理
4.1 有效数字
4.1.1 有效数字与误差限的关系
4.1.2 近似数字的舍入规则
4.1.3 有效数字的运算规则
4.2 异常试验数据的剔除方法
4.2.1 拉依达准则
4.2.2 格拉布斯准则
4.2.3 狄克逊准则
4.3 测量结果的最佳值
4.3.1 算术平均值
4.3.2 加权平均值
4.3.3 测量结果的数字表达
4.4 试验结果的表格表示
4.4.1 三线表简介
4.4.2 绘制表格的注意事项
4.5 试验结果的图形表示
4.5.1 图形表示法的基本步骤
4.5.2 绘制图形的注意事项
4.6 试验数据的插值
练习题
参考文献
第5章 方差分析与析因试验
5.1 方差分析简介
5.1.1 方差分析的基本原理
5.1.2 方差分析的适用条件
5.1.3 方差分析的基本过程
5.2 单因素试验的方差分析
5.2.1 方差分析模型
5.2.2 变差平方和的分解
5.2.3 F检验
5.2.4 方差分析的基本步骤
5.2.5 方差分析的具体应用
5.3 双因素析因试验的方差分析
5.3.1 无交互作用的双因素析因试验
5.3.2 考虑交互作用的双因素析因试验
5.3.3 方差分析应用实例
5.3.4 无重复试验中交互作用的判断方法
5.4 多因素析因试验的方差分析
5.4.1 三因素试验的方差分析
5.4.2 方差分析的具体应用
练习题
参考文献
第6章 相关分析与回归分析
6.1 相关分析
6.1.1 相关关系的类型
6.1.2 相关系数
6.1.3 线性相关关系的判定
6.1.4 相关分析的实际应用
6.2 回归分析概述
6.2.1 回归模型的建立方法
6.2.2 回归分析的主要内容和步骤
6.2.3 相关分析与回归分析的关系
6.3 一元线性回归分析
6.3.1 回归方程的建立
6.3.2 回归方程显著性的F检验
6.3.3 回归方程显著性的相关系数检验
6.3.4 回归方程的精度
6.3.5 回归方程间差异的显著性检验
6.3.6 利用回归方程进行预报和控制
6.3.7 一元线性回归分析的具体应用
6.4 可线性化的一元非线性回归
6.5 多元线性回归分析
6.5.1 回归系数的确定
6.5.2 回归方程的显著性检验
6.5.3 因素的重要性判断
6.5.4 多元线性回归分析的实际应用
练习题
参考文献
