实验设计数据处理与计算机模拟
作者：孙培勤，孙绍晖 编
出版时间： 2018年版
内容简介
　　《实验设计数据处理与计算机模拟》主要涉及实验设计、数据处理和计算机模拟三部分内容，具体包括：误差理论和测定结果表达、统计推断和显著性检验、线性回归、曲线拟合、误差分析和实验设计、单因素及双因素优选法、多因素优选的正交设计法、二次回归正交实验设计、均匀实验设计、数学模拟实验、模型判别与序贯实验设计、置信域与统计的实验设计、准确求取反应动力学参数、Monte Carlo模拟、分形的基础及应用、人工神经网络、数据挖掘与人工智能、常用数据处理软件（Excel、Origin、Mathcad、Matlab、Design-Expert）简介。本书强调实用性，可操作性，解决问题的思路，大力简化数学原理的叙述，着重讲清数学公式的具体应用和操作步骤。
目录
第1章 误差理论和测定结果表达
1.1 测量误差的分类
1.2 随机误差的统计规律性
1.3 正态分布与t分布
1.4 样本异常值的判断和处理
1.5 测量结果的区间估计
1.6 测量结果的有效数字
第2章 统计推断和显著性检验
2.1 数理统计的基本概念
2.2 假设检验的基本思路和方法
2.3 总体均值的显著性检验
2.4 总体方差的统计检验
第3章 线性回归
3.1 相关
3.2 散点图
3.3 一元回归方程的求法和配线过程
3.4 回归方程的相关系数
3.5 回归方程的精密度和置信范围
第4章 曲线拟合
4.1 一个曲线变直求取经验方程的实例
4.2 经验方程式类型的确定
4.3 经验方程式中常数的确定
4.4 曲线变直和相关系数
第5章 误差分析和实验设计
5.1 误差传递
5.2 自误差分析确定仪器精度
5.3 自误差分析确定实验点的位置的研究实例
第6章 单因素及双因素优选法
6.1 黄金分割法
6.2 分数试验法
6.3 对分法
6.4 用黄金分割法作经验方程式中参数精估的数据处理
6.5 陡度法——双因素优选法
第7章 多因素优选的正交实验设计法
7.1 MoO3流失因素考察实例
7.2 氯萘水解制α-萘酚工艺条件的确定
7.3 正交试验结果的显著性检验
第8章 二次回归正交实验设计
8.1 二次回归正交实验的数学模型和组合实验设计
8.2 二次回归组合实验设计的正交性
8.3 二次回归正交组合设计的基本步骤
8.4 二次回归正交组合设计应用实例
第9章 均匀设计及应用
9.1 均匀设计表的使用和特点
9.2 均匀设计表的构造和运用
9.3 混合水平均匀设计表的使用
9.4 配方均匀设计
第10章 数学模拟实验
10.1 建立数学模型的一般步骤
10.2 AlCl3在异丙苯合成反应系统中的停留时间分布
10.3 RTD曲线与补加催化剂的最佳周期
10.4 连串反应工艺条件最优化数学模型的建立
第11章 模型判别与序贯实验设计
11.1 散度
11.2 停留时间分布的模型判别实验设计
11.3 用散度法设计动力学实验的实例
11.4 模型判定
11.5 实验熵与后验概率
11.6 序贯实验设计
第12章 置信域与统计的实验设计
12.1 联合置信域
12.2 联合置信域的计算方法
12.3 不同试验设计结果的置信域分析
12.4 以置信域容积最小作为目标的实验设计方法
第13章 准确求取反应动力学参数
13.1 最小实验点数及位置安排
13.2 文献实例校核
13.3 GPLE烧结动力学参数的求取
第14章 Monte Carlo模拟
14.1 Monte Carlo方法基础
14.2 乘同余法
14.3 化学反应的特征与Monte Carlo模拟
14.4 一级催化反应的Monte Carlo模拟算法示意
14.5 一级连串反应
14.6 Monte Carlo方法在高分子科学中的应用
第15章 分形的基础及应用
15.1 分形是如何产生的
15.2 分形的维数
15.3 分形与人口动力学
15.4 催化剂表面分形的生成过程及其吸附行为
第16章 人工神经网络
16.1 神经组织的基本特征
16.2 人工神经元的M-P模型
16.3 多层前传网络的向后传播算法——B-P算法
16.4 蠓虫分类的应用实例
16.5 人工神经网络在化学化工中的应用
16.6 人工神经网络的研究方向和发展趋势
第17章 数据挖掘与人工智能
17.1 数据挖掘的概念
17.2 数据挖掘技术的起源与发展
17.3 统计分析与数据挖掘的主要区别
17.4 数据挖掘的基本方法
17.5 浅层学习与深度学习
17.6 人工智能的发展与未来
第18章 常用数据处理软件简介
18.1 Excel软件简介
18.2 Origin软件简介
18.3 Mathcad软件简介
18.4 Matlab软件简介
18.5 Design-Expert软件简介
主要符号表
附录1 t分布临界值表
附录2 标准正态分布的分布函数表
附录3 F检验的临界值（Fα）表
附录4 χ2分布表
参考文献


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