试验设计与数据处理内容简介

《试验设计与数据处理》从技术与实际应用出发，重点阐述了常用试验设计与数据处理的技术原理。同时，将Microsoft Excel软件作为重要工具，对典型案例的求解方法、步骤和技巧进行展示，并以非程序设计语言形式介绍Excel软件在试验数据处理和试验设计中的重要应用。

《试验设计与数据处理》共分9章，内容包括Excel基础及有关操作技巧、误差理论、试验数据整理、统计检验、方差分析、回归分析、非线性模型参数估值、简单试验设计与正交试验设计和单纯形序贯试验设计。

《试验设计与数据处理》实例丰富、注重理论联系实际，特别是采用计算机软件解决典型技术的复杂计算部分，图文并茂，信息量大，具有很强的实用性和可操作性。

《试验设计与数据处理》适合作为化工、化学、生物、食品、环境、轻工、材料、制药等相关专业本科生的教材，也可作为工程技术人员、科研人员的参考用书。

第1章 Excel基础及有关操作技巧

1．1 了解Excel

1．2 Excel的基本操作

1．3 选择操作对象

1．4 输入公式和插入工作表函数

1．5 单元格引用

1．6 用于公式计算的有关命名及名称的应用

1．7 复制与数据填充及公式填充

1．8 建立图表

1．9 函数

1．10 打印工作表

1．11 安装“加载宏”

1．12 Excel常见的错误信息

1．13 Excel编程简介

习题

第2章 误差理论

2．1 误差研究的意义

2．2 真值与试验数据的位置特征参数

2．3 误差的表示方法

2．4 误差的来源及分类

2．5 准确度与精密度

2．6 随机误差的统计分布

2．7 有效数字

2．8 间接测定的误差估计

习题

第3章 试验数据整理

3．1 数据处理中常用的几个概念

3．2 子样的均值与标准差

3．3 均值与方差的点估计

3．4 平均值与标准差的基本性质

3．5 平均值与标准差的算法

3．6 均值的置信区间及其Excel程序

3．7 异常数据的取舍及其Excel程序

3．8 整理试验数据举例

3．9 Excel的试验数据统计描述

习题

第4章 统计检验

4．1 统计检验的几个基本概念

4．2 u检验及其Excel程序

4．3 t检验及其Excel程序

4．4 X2检验及其Excel程序

4．5 方差的置信区间及其Excel程序

4．6 F检验及其Excel程序

4．7 正态性检验及其Excel程序

习题

第5章 方差分析

5．1 方差分析的意义

5．2 单因素试验的方差分析及其Excel程序

5．3 不等重复数的单因素试验方差分析及其Excel程序

5．4 双因素试验的方差分析及其Excel程序

5．5 有重复测定的双因素试验方差分析及其Excel程序

5．6 用Excel数据分析工具进行方差分析及其Excel程序

习题

第6章 回归分析

6．1 回归分析的意义

6．2 一元线性回归及其Excel程序

6．3 一元非线性回归及其Excel程序

6．4 二元线性回归及其Excel程序

6．5 多元线性回归及其Excel程序

6．6 一元多项式回归及其Excel程序

6．7 多元逐步回归及其Excel程序

习题

第7章 非线性模型参数估值

7．1 引言

7．2 高斯一牛顿法

7．3 麦夸特法及其Excel程序

7．4 单纯形法及其Excel程序

7．5 非线性模型参数估值的Excel“规划求解”法

习题

第8章 简单试验设计与正交试验设计

8．1 试验设计的意义及程序

8．2 简单试验设计

8．3 正交试验设计及其Excel程序

习题

第9章 单纯形序贯试验设计

9．1 单纯形序贯试验设计的特点

9．2 单纯形序贯法试验设计的基本步骤

9．3 初始单纯形的建立

9．4 因素效应计算

9．5 变步长单纯形序贯试验设计寻优规则

9．6 单纯形序贯试验设计应用举例

9．7 单纯形序贯试验设计的Excel程序

习题

Excel中常用的工作表函数

常用统计用表

附录B-1 标准正态分布表

附录B-2 t分布表

附录B-3 X2分布表

附录B-4 F分布表 2100433B

引言

1 试验设计与数据处理的发展概况1

2 试验设计与数据处理的意义1

1试验数据的误差分析3

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习题119

2试验数据的表图表示法20

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习题228

3试验的方差分析29

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习题343

4试验数据的回归分析44

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42 一元线性回归分析44

421 一元线性回归方程的建立44

422 一元线性回归效果的检验47

43 多元线性回归分析51

431 多元线性回归方程51

432 多元线性回归方程显著性检验55

433 因素主次的判断方法56

44 非线性回归分析 59

441 一元非线性回归分析59

442 一元多项式回归62

443 多元非线性回归64

习题467

5 优选法68

51 单因素优选法68

511 来回调试方法68

512 黄金分割法（0618法）69

513 分数法69

514 对分法70

515 抛物线法71

516 分批试验法71

517 逐步提高法（爬山法）73

518 多峰情况73

52 双因素优选法74

521 对开法74

522 旋升法 75

523 平行线法76

524 按格上升法77

525 翻筋斗法77

习题578

6 正交试验设计79

61 概述79

611 正交表79

612 正交试验设计的优点81

613 正交试验设计的基本步骤83

62 正交试验设计结果的直观分析法83

621 单指标正交试验设计及其结果的直观分析83

622 多指标正交试验设计及其结果的直观分析87

623 有交互作用的正交试验设计及其结果的直观分析92

624 混合水平的正交试验设计及其结果的直观分析96

63 正交试验设计结果的方差分析法98

631 方差分析的基本步骤与格式98

632 二水平正交试验的方差分析100

633 三水平正交试验的方差分析103

634 混合水平正交试验的方差分析107

习题6112

7 均匀设计114

71 均匀设计表114

711 等水平均匀设计表114

712 混合水平均匀设计表116

72 均匀设计基本步骤117

73 均匀设计的应用118

习题7121

8 回归正交试验设计122

81 一次回归正交试验设计及结果分析122

811 一次回归正交设计的基本方法122

812 一次回归方程的建立124

813 回归方程及偏回归系数的方差分析124

82 二次回归正交组合设计131

821 二次回归正交组合设计表131

822 二次回归正交组合设计的应用136

习题8142

9 配方试验设计143

91 配方试验设计约束条件143

92 单纯形配方设计143

921 单纯形的概念143

922 单纯形配方设计的回归模型144

923 单纯形格子点设计145

924 单纯形重心设计149

93 配方均匀设计151

习题9153

10 Excel 在试验数据处理中的应用154

101 概述154

1011 图表功能154

1012 公式与函数154

1013 数据分析工具155

102 试验数据表格的建立157

1021 试验数据的类型及基本输入方法157

1022 有规律数据的输入158

1023 公式的输入161

1024 数据的复制165

103 Excel图表功能在试验数据处理中的应用167

1031 图表的生成167

1032 图表的编辑和修改174

104 Excel在方差分析中的应用177

1041 单因素试验的方差分析177

1042 无重复试验的双因素方差分析178

1043 可重复试验的双因素方差分析180

1044 Excel内置函数在方差分析中的应用181

105 Excel在回归分析中应用 183

1051 图表法183

1052 分析工具库在回归分析中应用185

1053 Excel内置函数在回归分析中应用192

1054“规划求解”在回归分析中应用194

习题10198

附录201

1 秩和临界值表201

2 格拉布斯（Grubbs）检验临界值λ(α ,n)表201

3 狄克逊（Dixon）检验的临界值f(α,n)值及f0 计算公式202

4 F分布表203

5 相关系数r与R的临界值表208

6 常用正交表208

7 均匀设计表215

8 二次回归正交组合设计表（m0=2) 226

9 单纯形格子点设计表228

10 单纯形重心设计表228

11 配方均匀设计表229

主要参考文献2402100433B

《试验设计与数据处理》本书结合大量实例，介绍了一些常用的试验设计及试验数据处理方法在科学试验和工业生产中的实际应用，并介绍了Excel在试验数据处理中的强大功能。全书分为10章，其中前4章介绍了试验数据的误差、图表、方差和回归分析处理方法，第5～9章介绍了优选法、正交设计、均匀设计、回归正交设计和配方试验设计方法，第10章介绍了Excel在试验数据分析计算中的应用。本书信息量大，图文并茂，实例丰富，注重理论联系实际，力求深入浅出，重点突出，主次分明，便于自学。本书可以作为化工、食品、制药、生物、材料、轻工、环境、农林等相关专业高年级本科生或研究生教学用书，也可供工程技术人员、科研人员和教师参考。

飞行试验数据处理是飞行试验工程中非常重要的一个环节。一般地，飞行试验数据处理可以分为实时处理和事后处理。实时处理是与飞行试验同步进行的数据处理，为试飞工程师、飞行试验指挥员提供数据显示，监视飞行过程中飞机及系统的运行状态，保障飞行安全。事后数据处理是飞行试验结束后进行的数据处理。对于大多数型号的数据处理模式都是采用单机数据处理，单机数据处理由于涉及机载测试记录、遥测卸载、数据处理等环节，因此处理效率很低，随着大飞机的试飞工作展开，数据量剧增，试飞参数大大增加，像大飞机单架次数据量达80GB。如果按照传统模式完成如此大的数据量的数据处理，确有困难，必须在有专门的数据存储下，完成数据处理的网络化。

飞行试验数据处理系统（简称FTDPS）是一个基J2EE技术架构的网络数据处理系统。采用C/S、B/S多层体系结构，以分布式网络计算技术、应用中间件实现用户工程实际应用，在确保飞行试验数据安全管理的同时，方便了用户的技术应用，提高了系统的应用灵活性。

用户通过浏览器实现数据处理服务请求的准备，服务器接到服务请求后，启动数据库系统中分布式中间件接口数据处理软件，利用存储在阵列的试飞数据文件，完成用户的服务计算请求，然后将结果返回给数据处理系统。

尽管网络化处理模式相比传统的数据处理模式，确实是向前迈了一大步。但是随着后续试飞工作的逐渐展开，有很多问题需要我们来考虑：由于该系统借助园区网这个平台，随着数据量剧增所带来的带宽瓶颈；随着每架次数据量剧增，系统上传数据速度太慢；在处理过程中，有些帐号不能和调度建立连接进行数据处理；数据量剧增带来的数据处理速度是否能满足课题的要求等问题。

由此带来的对于海量试飞数据的存储管理模式、飞行试验数据处理系统调度算法的优化模式、海量试飞数据的快速处理模式、园区网网络负载均衡等问题的思考。