试验设计学 第四版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　资料分析要学好，试验设计不可少。一般良好研究资料应採用何种统计分析法，才能获得合理正确的结论，是依据试验设计的法则来判断的。本书竭尽所能以图像方式解说试验的方法与原则，简洁易懂。笔者感谢读者的支持与建议，有几位读者希望能编辑习题解答，以便对照自己研判的分析法是否正确。其实各章后之习题以该章之试验设计法而编辑的，其统计分析法也都依据该章设计法进行资料分析，比较担心的是新资料(不是例题或习题中的资料)该如何研判採用何种统计分析法，这就要读者多留意学习各章节中试验设计的原则。

　　本版中调整一些章节的内容，尤其第九章交叉设计增列数个标准设计法及分析法，第十七章综合变方分析中增加稳定性分析(Analysis of Stability)，稳定性分析是用于优良作物品种推广前最后一道把关的统计分析法，并附有SAS电脑分析程序，以利资料分析。在本版书后设有网址，读者可以上网下载(download)书中所有SAS电脑程序进行操作练习，或更换资料后即可进行资料分析。

现代统计建模与数据分析导论 本书聚焦于当前数据科学和统计学领域的前沿进展，旨在为读者提供一个全面、深入且实用的统计建模与数据分析框架。它不是对传统试验设计原理的复述，而是着眼于如何利用现代计算工具和理论来处理复杂、高维、非结构化的真实世界数据。 第一部分：现代统计学基础与计算范式转变 本部分将数据分析的视角从传统的、基于假设检验的固定模型转向灵活的、基于概率图模型和机器学习的预测范式。 第一章：数据驱动时代的统计思维重塑 本章首先探讨了大数据环境对传统统计学带来的挑战与机遇。我们不再局限于小样本和正态性假设，而是必须面对非线性、高相关性、稀疏性以及海量数据的计算瓶颈。重点阐述了因果推断在观测数据分析中的重要性，区分了相关性与因果关系，并介绍了结构方程模型（SEM）和双重差分（DiD）等工具在非实验数据中模拟随机化效果的方法。 第二章：贝叶斯计算方法与层次模型 彻底摒弃或弱化传统的频率学派（Frequentist）框架，全面拥抱贝叶斯方法。详细介绍马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，特别是Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 算法及其在Stan等现代统计软件中的实现。重点讲解层次结构模型（Hierarchical Models）的应用，如何通过多层次结构（如跨地区、跨时间点的效应合并）有效处理数据异质性，避免过度拟合，并实现参数的合理收敛。 第三章：高维数据处理与维度缩减技术 随着特征数量的爆炸式增长，传统回归模型失效。本章深入探讨了处理“维度灾难”的策略。内容包括： 1. 正则化回归：详细分析 Lasso、Ridge 和 Elastic Net 的数学基础、L1/L2 惩罚项的作用机制，及其在特征选择和模型稳定性方面的优势。 2. 投影方法：对比主成分分析（PCA）的局限性，重点介绍因子分析（Factor Analysis）在潜在变量提取上的应用，以及非线性维度缩减技术，如t-SNE和UMAP，用于高维数据的可视化和模式识别。 第二部分：机器学习算法与统计预测融合 本部分着重于将成熟的机器学习算法整合进统计推断的流程中，强调预测精度与模型可解释性的平衡。 第四章：集成学习方法：提升预测效能 集成学习是当前预测任务中的核心技术。本章不作浅尝辄止的介绍，而是深入剖析其内在机制： 1. Bagging 与随机森林（Random Forests）：探讨自举法（Bootstrapping）如何降低方差，以及特征随机选择对模型鲁棒性的贡献。 2. Boosting 算法的精髓：详细解析 AdaBoost、梯度提升机（GBM）以及现代的 XGBoost、LightGBM 的迭代优化过程、损失函数处理和正则化策略。特别关注其在处理表格数据时的效率和精度。 第五章：支持向量机与核方法的理论深度 本章深入探讨了支持向量机（SVM）的理论基础，包括大间隔分类器的概念、拉格朗日对偶问题以及核技巧（Kernel Trick）在映射到高维特征空间中的魔力。对比了线性、多项式和高斯径向基函数（RBF）核的选择标准与计算复杂度。 第六章：神经网络基础与深度学习在结构化数据中的应用 虽然深度学习在图像和文本领域占据主导，但本章聚焦于其在结构化/表格数据分析中的恰当应用。介绍多层感知机（MLP）的基本结构、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择，以及优化器（如Adam, RMSprop）的工作原理。强调在统计建模背景下，如何利用 Dropout 进行正则化，并评估深度模型的可解释性。 第三部分：复杂数据的建模技术与前沿主题 本部分面向具有一定基础的读者，探讨处理时间序列、空间数据以及网络结构数据的先进技术。 第七章：时间序列分析与动态系统建模 超越经典的 ARIMA 模型，本章专注于高频数据和复杂时间依赖性的处理： 1. 状态空间模型（State Space Models）：引入卡尔曼滤波（Kalman Filter）和粒子滤波（Particle Filter）技术，用于估计不可观测的系统状态，特别适用于金融计量和传感器数据分析。 2. 时间序列的深度学习处理：探讨循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在捕捉长期时间依赖性上的优势，以及它们在时间序列预测中的参数化挑战。 第八章：空间计量经济学与地理信息统计 数据具有地理位置属性时，传统的独立同分布假设被打破。本章讲解如何量化空间自相关性： 1. 空间滞后模型（SAR）与空间误差模型（SEM）：详细阐述权重矩阵 $mathbf{W}$ 的构建（邻接、距离衰减）及其对估计量的影响。 2. 地理加权回归（GWR）：介绍局部回归技术，用于捕捉参数的空间非平稳性，展示了模型系数如何随地理位置变化。 第九章：因果推断的现代计量工具箱 本章深化了第一部分对因果推断的讨论，引入更强大的工具来处理混杂因素： 1. 倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的改进版本，包括基于核的匹配方法。 2. 双重/多重稳健估计（Doubly Robust Estimation）：结合了结果模型和倾向得分模型的稳健估计方法，提高了对模型设定错误的抵抗力。 3. 合成控制法（Synthetic Control Method）：在处理单个干预对象（如一个国家或一个州）的政策评估时，构建高度拟合的“合成对照组”的详细步骤与限制。 第四部分：模型评估、可解释性与伦理考量 统计分析的价值不仅在于构建模型，更在于对其进行严格的验证和清晰的沟通。 第十章：模型诊断与稳健性检验 强调超越 $R^2$ 的评估标准。深入讲解交叉验证（K-Fold, Stratified, Time-Series Cross-Validation）的正确应用。重点介绍残差分析的现代方法，如QQ图与异方差性（如White Test）的诊断，以及在贝叶斯框架下使用后验预测检验（Posterior Predictive Checks）进行模型拟合优度评估。 第十一章：统计模型可解释性（XAI） 在模型日益复杂的背景下，理解“为什么”至关重要。本章系统介绍后黑箱（Post-hoc）可解释性方法： 1. 局部解释：详细剖析LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 和 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 值的计算原理及其在个体预测层面的贡献度分配。 2. 全局解释：讨论特征重要性的不同定义（如置换重要性）以及如何使用偏依赖图（Partial Dependence Plots, PDP）来可视化全局趋势。 第十二章：统计实践中的伦理、偏见与公平性 本章探讨数据分析的社会责任。分析算法偏见（Algorithmic Bias）的来源（数据采集、特征工程、模型训练），并介绍公平性指标（如均等机会、统计均等）以及缓解偏差的统计方法，确保分析结果的公平性和透明度。 附录：R与Python现代统计计算实践 提供大量使用 `Tidyverse` 生态（R）或 `Pandas`, `Scikit-learn`, `PyMC` 等库进行实际建模操作的案例代码和最佳实践指南。

Chapter 1  导  论  1
1.1  试验设计的演进  2
1.2  试验研究上重要三原则  4
1.3  如何利用统计分析技术进行试验研究  10
1.4  试验资料SAS套装软体之应用  11
习题一  16

Chapter 2  简单的比较试验  17
2.1  绪  言  18
2.2  常态分布－高斯分布  18
2.3  常态分布之应用  19
2.4  一个样品均值的比较测验  20
2.5  两样品均值比较测验  23
2.6  非成对t与成对t值测验SAS电脑程序及分析结果  31
习题二  34

Chapter 3  变方分析  35
3.1  变方分析之原理  36
3.2  观测值之组成份  38
3.3  观测值平方和之划分  39
3.4  单向变方分析数学模式及假设检定程序  43
3.5  数学模式中未知母数之估算  48
3.6  单向变方分析SAS电脑程序  50
习题三  52

Chapter 4  处理均值比较测验  55
4.1  比较之意义  56
4.2  最小显着差异测验法  57
4.3  邓式新多变域测验法  59
4.4  纽曼－柯尔测验法  60
4.5  特奇公正显着差异法  62
4.6  丹内特测验法  63
4.7  达安复合比较法  64
4.8  雪菲S法  65
4.9  正交比较  67
4.10 如何选择适当的比较方法  68
4.11 复合比较SAS电脑程序  69
习题四  73

Chapter 5  资料转换  75
5.1  绪  言  76
5.2  变方分析前提之检定法  76
5.3  资料转换法  93
5.4  资料转换后变方分析SAS电脑程序  96
习题五  98

Chapter 6  完全随机设计  99
6.1  完全随机设计的原理  100
6.2  统计分析法  102
6.3  各处理重复不等变方分析法  105
6.4  试验处理重复次数的决定  106
6.5  完全随机设计变方分析法SAS电脑程序及分析结果  110
习题六  113

Chapter 7  随机完全区集设计  115
7.1  随机完全区集设计的原理  116
7.2  统计分析法  118
7.3  缺值估算法  125
7.4  区集效率  127
7.5  相对效率  128
7.6  分段抽样法  129
7.7  随机完全区集设计SAS电脑程序及分析结果  136
7.8  二段抽样变方分析SAS电脑程序及分析结果  140
习题七  144

Chapter 8  拉丁方设计  147
8.1  拉丁方设计的原理  148
8.2  统计分析法  151
8.3  资料缺值估算法  156
8.4  区集效率  157
8.5  重复拉丁方设计  159
8.6  拉丁方设计SAS电脑程序及分析结果  161
8.7  重复拉丁方设计SAS电脑程序及分析结果  163
习题八  165

Chapter 9  交叉设计（轮换设计）  167
9.1  绪  言  168
9.2  两处理比较之交叉设计  168
习题九  202

Chapter 10  均衡不完全区集设计  207
10.1  绪  言  208
10.2  统计模式与变方分析  208
10.3  均衡不完全区集各效应之估算  214
10.4  数学模式与θi值之关系  215
10.5  矫正处理均值及变方  216
10.6  相对效率  217
10.7  均衡设计  217
10.8  不完全区集设计SAS电脑程序及分析结果  218
习题十  220

Chapter 11  复因子试验  221
11.1  绪  言  222
11.2  简单效应，主效应及交感效应  222
11.3  两因子复因子试验  225
11.4  复因子试验各因子效应线性检定  238
11.5  复因子试验处理仅一次重复统计分析法  240
11.6  均方期望值求法  243
11.7  23复因子试验  251
11.8  33复因子试验  257
11.9  复因子试验失衡资料变方分析法  263
11.10  均值模式分析法  275
11.11  SAS电脑分析四型变方分析表之形态  300
11.12  复因子试验SAS电脑程序  302
习题十一  306

Chapter 12  折叠设计（巢式设计）  311
12.1  绪  言  312
12.2  两因子折叠设计统计分析法  312
12.3  M层折叠设计统计分析法  321
12.4  折叠复因子试验  324
习题十二  327

Chapter 13  混杂设计  331
13.1  绪  言  332
13.2  混杂设计之意义  332
13.3  混杂设计之分组法－2k复因子试验  336
13.4  3k复因子设计区集分组法  339
13.5  23复因子混杂试验统计分析法  344
13.6  33复因子混杂试验统计分析法  351
13.7  2×2×2完全混杂设计SAS电脑程序  355
习题十三  358

Chapter 14  裂区设计  359
14.1  裂区设计的原理  360
14.2  统计分析法  361
14.3  裂区设计各种试验法变方分析  368
14.4  缺值估算法  370
14.5  二重裂区设计  371
14.6  裂区设计SAS电脑程序  377
习题十四  381

Chapter 15  复因子试验直交表之应用  385
15.1  绪  言  386
15.2  直交表之构成  386
15.3  直交表之配置（应用）  391
15.4  试验资料统计分析  394
15.5  直交表应用SAS电脑程序  400
习题十五  403

Chapter 16  简方设计  405
16.1  绪  言  406
16.2  简方设计的原理及统计分析法  406
习题十六  416

Chapter 17  综合变方分析  417
17.1  绪  言  418
17.2  合併一次之综合变方分析  419
17.3  各年期（地区）之试区位置不经改变者  423
17.4  合併二次之综合变方分析法  428
17.5  综合变方分析SAS电脑程序  437
17.6  稳定性分析  440
习题十七  467

Chapter 18  回归分析  469
18.1  简单直线回归  470
18.2  复回归分析  525
18.3  回归分析之推测及解析  544
18.4  异常值侦测及补救法  550
18.5  最佳模式配合法  551
18.6  逻辑回归模式  559
18.7  复逻辑回归模式  568
18.8  试验设计配合回归模式  573
18.9  欠合性检定  575
18.10  复回归、复相关及偏（净）相关SAS电脑程序  578
习题十八  584

Chapter 19  变积分析  587
19.1  绪  言  588
19.2  单向分类一个共变数之变积分析法  588
19.3  处理均值矫正及处理差异显着性测验  595
19.4  双向分类一个共变数之变积分析法  600
19.5  变积分析SAS电脑程序  605
习题十九  609

Chapter 20  效应曲面法  611
20.1  绪  言  612
20.2  陡升法  614
20.3  二阶效应曲面分析  622
20.4  配合效应曲面之试验设计  625
20.5  效应曲面区集设置法  637
20.6  效应曲面嵴分析法  649
习题二十  659

Chapter 21  无母数统计法  665
21.1  单一样品测验  667
21.2  两独立样品比较  673
21.3  成对两样品比较  684
21.4  K个独立样品比较  687
21.5  K个有关样品的比较  691
21.6  复因子试验无母数变方分析法  696
21.7  相关性测验  704
21.8  几个变数一致性检定  712
21.9  SAS电脑程序及分析结果  715
习题二十一  722

参考文献  725
附表  729
附表1  随机数字  729
附表2  标准常态分布累计机率  734
附表3  学生氏t分布  736
附表4  卡方分布（右单尾）  737
附表5  费氏F分布  738
附表6  邓氏新多变域测验值  744
附表7  学生化变域统计值  746
附表8  Dunnett测验值  748
附表9  Dunnett复合比较测验值  752
附表10  Bliss百分比转换为角度值  753
附表11  二项分布机率  756
附表12  Kolmogorov-Smirnov D临界值（单一样品）  766
附表13  Mann-Whitney U测验值  769
附表14  Wilcoxon配对训号等级测验法T临界值  772
附表15  Spearman等级相关r临界值  773
附表16  直交多项式系数  774
附表17  等级相关系数T临界值  775
附表18  不同显着水准相关系数（r）  776
附表19  最大F比值表  777
附表20  直交表、交感效应配行表与线点图  778
附表21  轮数检定（r）  783
索引  785

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版年份（第四版）本身就说明了其生命力和更新迭代的能力，这让我对它的内容质量有了更高的期待。通常来说，经过多次修订和再版的书籍，都经过了时间的检验和读者的反馈，能够不断完善和优化，剔除陈旧或不准确的信息。我倾向于选择这类“常青树”式的经典教材，因为它们往往代表了该领域的权威观点和最新进展。虽然我还没有深入研读，但封面上“试验设计学”这个词本身就蕴含着严谨的科学精神。我相信这本书会带领我进入一个理性、客观、数据驱动的世界，教会我如何用科学的方法去探索未知，解决问题。我特别期待书中能够包含一些关于如何进行有效数据收集和分析的指导，因为在我看来，这才是试验设计的核心价值所在。

评分☆☆☆☆☆

作为一名初学者，我最看重的是一本教材的易读性和实用性。这本书的排版设计非常人性化，字体大小适中，段落划分清晰，即便在长时间阅读时也不会感到疲劳。每章开头都有明确的学习目标，章节末尾则附有习题和思考题，这对于巩固和检验学习效果非常有帮助。我初步浏览了一下，感觉作者在讲解抽象概念时，运用了很多生动的例子和图示，这对于理解复杂的统计原理至关重要。我尤其喜欢那些图表，它们将原本枯燥的数据关系直观地呈现出来，让知识点一目了然。我希望能通过这本书，真正掌握如何设计出科学合理的试验，避免常见的误区，并能对试验结果进行准确的解读和分析。这本书的语言风格也很平实，没有过多的专业术语堆砌，这让我感到很亲切，也更有信心能够攻克难关，掌握这门学科。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我最先感受到的是它的分量。这不仅仅是指物理上的重量，更是指它所承载的知识的分量。我一直觉得，试验设计是一个非常重要的领域，无论是在学术研究还是在工业生产中，都扮演着至关重要的角色。然而，关于这方面的系统性学习资源却不算特别丰富。因此，当我在书店里看到这本《试验设计学 第四版》时，我的内心是充满惊喜和期待的。我初步翻阅了一下，发现它的目录结构非常详尽，涵盖了从基础理论到具体方法的方方面面，这让我觉得它是一本能够提供全面指导的著作。我希望这本书能够帮助我建立起对试验设计方法论的完整认知，理解不同试验设计的优劣势，并能在未来的工作中灵活运用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计简洁大气，封面的文字清晰易读，整体给人一种专业可靠的感觉。我之所以对这本书感兴趣，是因为我一直认为，科学的研究方法是获取真实可靠知识的关键。试验设计作为一门重要的学科，能够帮助我们系统地规划研究过程，减少误差，提高效率，从而得出更具说服力的结论。我希望这本书能够深入浅出地讲解试验设计的原理和方法，提供丰富的实际案例，让我能够更好地理解和掌握这门学问。我期待这本书能够引导我如何从实际问题出发，设计出能够有效回答这些问题的试验，并在试验过程中遵循科学的原则，最终能够从数据中挖掘出有价值的信息。这本书的出版也让我看到了该领域正在不断发展和成熟。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，深邃的蓝色背景搭配银色的字体，给人一种沉稳而专业的视觉感受。翻开扉页，纸张的触感细腻而厚实，印刷清晰，装帧牢固，一看就知道是精心制作。我选择这本书，主要是因为对“试验设计”这个主题一直抱有浓厚的兴趣，希望能系统地学习这方面的知识。虽然我目前还没有深入阅读正文，但仅仅是目录和前言部分，就展现了作者在组织内容上的匠心独运。知识体系的构建清晰可见，从基础概念的引入，到具体方法的阐述，再到案例的分析，层层递进，逻辑严密。尤其是一些章节的标题，如“随机化原则的应用”、“析因设计的优化策略”等，都让我充满了期待，迫不及待地想要一探究竟。我希望这本书能够为我提供一个坚实的理论基础，并能指导我在实际工作中如何科学地规划和实施试验，从而获得更可靠、更有价值的研究结果。这本书厚重的手感，也预示着其内容的深度和广度，相信能够满足我深入学习的需求。