试验设计与数据处理

绪论 1

第一章 概率论及数理统计基础 3

1.1 概率论与数理统计的基本概念 3

1.1.1 概率 4

1.1.2 随机变量及分类 4

1.1.3 总体与个体 5

1.2 随机变量的描述 6

1.2.1 随机变量描述方法一——分布函数法 6

1.2.2 随机变量描述方法二——数字特征法 8

1.3 随机变量的分布 11

1.3.1 连续型随机变量的分布 11

1.3.2 离散型随机变量的分布 17

1.4 数理统计基础 20

1.4.1 抽样方法 21

1.4.2 样本的统计分析 21

1.4.3 样本容量的确定 23

1.5 参数估计 24

1.5.1 点估计 24

1.5.2 区间估计 27

1.6 参数假设检验 33

1.6.1 一个正态总体的假设检验 34

1.6.2 两个正态总体的假设检验 39

1.6.3 多个正态总体方差的假设检验 44

1.6.4 假设检验的两类错误 44

第二章 实验误差的估算与分析 46

2.1 实验数据的误差 46

2.1.1 误差的定义 46

2.1.2 误差的分类 47

2.1.3 误差的表示 48

2.2 误差的分析与处理 49

2.2.1 随机误差 49

2.2.2 系统误差 51

2.2.3 过失误差 53

2.3 实验数据的误差理论 57

2.3.1 一次直接测量值的误差估算 57

2.3.2 间接测量值的误差估算 58

2.3.3 应用举例 60

第三章 实验数据处理 69

3.1 列表法 70

3.1.1 实验数据表的分类 70

3.1.2 设计实验数据表应注意的事项 71

3.2 图示法 72

3.2.1 坐标系的选择 72

3.2.2 作图法 72

3.2.3 坐标分度的确定 73

3.2.4 其他应注意的事项 74

3.3 拟合经验公式 74

3.4 回归法拟合数学模型 75

3.4.1 一元线性回归模型 77

3.4.2 多元线性回归模型 89

3.4.3 可化为线性模型的非线性回归模型 101

3.4.4 多元非线性回归模型 104

第四章 化工数学模型的建立 107

4.1 化工数学模型的建立 107

4.1.1 数学模型方法的特征 107

4.1.2 数学模型的建立 108

4.1.3 数学模型的判别 111

4.2 化工数学模型应用举例（一） 113

4.2.1 题目及工艺路线 113

4.2.2 反应动力学模型的类型 113

4.2.3 预实验 115

4.2.4 反应器的选择 116

4.2.5 反应网络的建立 119

4.2.6 动力学模型的建立 122

4.3 化工数学模型应用举例（二） 127

4.3.1 题目及工艺路线 127

4.3.2 反应动力学模型的类型 127

4.3.3 反应条件的确定 128

4.3.4 动力学模型的建立 128

第五章 单因素试验设计 134

5.1 试验设计基本概念 134

5.1.1 试验设计的目的 134

5.1.2 试验设计的名词 135

5.1.3 试验设计的原则 136

5.1.4 试验设计的安排方法 136

5.1.5 试验设计的结果分析 137

5.2 单因素试验设计 137

5.2.1 单因素完全随机等重复试验设计 138

5.2.2 单因素完全随机不等重复试验设计 144

5.2.3 单因素随机区组试验设计 146

5.2.4 其他单因素试验设计 151

第六章 多因素试验设计 152

6.1 正交试验设计 152

6.1.1 正交试验设计的特点 152

6.1.2 选用正交设计表 156

6.1.3 无交互作用的正交试验设计 158

6.1.4 有交互作用的正交试验设计 164

6.1.5 混合正交表的使用 175

6.1.6 正交设计助手的使用 178

6.2 均匀试验设计 178

6.2.1 均匀试验设计的特点 179

6.2.2 选用均匀设计表 180

6.2.3 均匀试验设计 182

6.3 其他试验设计方法 190

附录 191

附录1 正态分布表 191

附录2 正态分布双侧分位数表 193

附录3 x2分布表 194

附录4 t分布表 197

附录5 F分布表 198

附录6 t分布检验表 202

附录7 格拉布斯检验表 203

附录8 相关系数检验表 204

附录9 正交试验设计表 205

附录10 均匀试验设计表 209

参考文献 210