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《试验设计与MATLAB数据分析》介绍了试验设计中常用统计分析方法的基本原理、MATLAB编程实现及其应用范例。内容包括试验数据的描述性统计分析、误差分析、方差分析、回归分析、正交试验设计、均匀试验设计的方法等。本书附有一张光盘,内含书中所有MATLAB程序代码、例题数据和可执行文件(exe程序)等。
本书着重基础,强化应用,便于自学,可以作为研究生、本科生相关课程的教材或参考书,也可供科研人员参考和使用。 试验设计与MATLAB数据分析-含光盘_王岩,隋思涟_清华大学出版社_

第1章 试验设计与MATLAB数据分析简介
1.1 试验设计与数据分析的意义
1.2 试验设计中的几个常用概念
1.2.1 试验指标
1.2.2 因素和水平
1.2.3 响应(或输出)
1.2.4 试验设计
1.3 试验结果的数据处理
1.3.1 常用统计方法
1.3.2 常用分析工具
1.4 试验数据的误差分析
1.4.1 试验误差的分类
1.4.2 试验数据的精准度与判断
1.5 数据的整理方法
1.5.1 表格法
1.5.2 作图法
1.5.3 数学模型
1.6 MATLAB程序代码与应用程序(.exe平台)介绍
1. 6.1 MATLAB程序代码
1.6.2 “.exe”可执行文件

第2章 试验数据的描述性统计分析
2.1 试验数据的常用数字特征
2.1.1 数据的均值、变异度、偏度与峰度
2.1.2 常用数字特征的MATLAB编程实现
2.1.3 应用实例
2.2 试验数据的其他数字特征
2.2.1 数据的中位数与分位数
2.2.2 中位数与分位数的MATLAB编程实现
2.2.3 应用实例
2.3 试验数据的分布描述
2.3.1 频数频率分布表
2.3.2 直方图
2.3.3 经验分布函数
2.3.4 QQ图
2.3.5 直方图、经验分布函数与QQ图的MATLAB编程实现
2.3.6 应用实例
2.4 试验数据的其他分布描述
2.4.1 茎叶图
2.4.2 盒形图
2.4.3 茎叶图与盒形图的MATLAB编程实现
2.5 用MATLAB程序代码综合分析实例
2.6 用配书盘中应用程序(.exe平台)进行数据分析实例
习题2

第3章 试验数据误差的统计分析
3.1 异常数据的剔除
3.1.1 拉依达(Pau Ta)准则
3.1.2 格拉布斯(Grubbs)准则
3.1.3 t检验准则
3.1.4 异常数据的剔除MATLAB编程实现
3.1.5 应用实例分析
3.2 随机误差的判断
3.2.1 X2检验
3.2.2 X2检验MATLAB编程实现
3.2.3 F检验
3.2.4 F检验MATLAB程序代码与应用
3.3 系统误差的检验
3.3.1 平均值与给定值比较及MATLAB程序代码与应用
3.3.2 两个平均值的比较及MATLAB程序代码与应用
……
第4章 试验数据的方差分析
第5章 试验数据的回归分析
第6章 正交试验设计
第7章 均匀试验设计
附录 常用数理统计表
参考文献