試驗設計學 第四版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　資料分析要學好，試驗設計不可少。一般良好研究資料應採用何種統計分析法，纔能獲得閤理正確的結論，是依據試驗設計的法則來判斷的。本書竭盡所能以圖像方式解說試驗的方法與原則，簡潔易懂。筆者感謝讀者的支持與建議，有幾位讀者希望能編輯習題解答，以便對照自己研判的分析法是否正確。其實各章後之習題以該章之試驗設計法而編輯的，其統計分析法也都依據該章設計法進行資料分析，比較擔心的是新資料(不是例題或習題中的資料)該如何研判採用何種統計分析法，這就要讀者多留意學習各章節中試驗設計的原則。

　　本版中調整一些章節的內容，尤其第九章交叉設計增列數個標準設計法及分析法，第十七章綜閤變方分析中增加穩定性分析(Analysis of Stability)，穩定性分析是用於優良作物品種推廣前最後一道把關的統計分析法，並附有SAS電腦分析程序，以利資料分析。在本版書後設有網址，讀者可以上網下載(download)書中所有SAS電腦程序進行操作練習，或更換資料後即可進行資料分析。

現代統計建模與數據分析導論 本書聚焦於當前數據科學和統計學領域的前沿進展，旨在為讀者提供一個全麵、深入且實用的統計建模與數據分析框架。它不是對傳統試驗設計原理的復述，而是著眼於如何利用現代計算工具和理論來處理復雜、高維、非結構化的真實世界數據。 第一部分：現代統計學基礎與計算範式轉變 本部分將數據分析的視角從傳統的、基於假設檢驗的固定模型轉嚮靈活的、基於概率圖模型和機器學習的預測範式。 第一章：數據驅動時代的統計思維重塑 本章首先探討瞭大數據環境對傳統統計學帶來的挑戰與機遇。我們不再局限於小樣本和正態性假設，而是必須麵對非綫性、高相關性、稀疏性以及海量數據的計算瓶頸。重點闡述瞭因果推斷在觀測數據分析中的重要性，區分瞭相關性與因果關係，並介紹瞭結構方程模型（SEM）和雙重差分（DiD）等工具在非實驗數據中模擬隨機化效果的方法。 第二章：貝葉斯計算方法與層次模型 徹底摒棄或弱化傳統的頻率學派（Frequentist）框架，全麵擁抱貝葉斯方法。詳細介紹馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法，特彆是Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 算法及其在Stan等現代統計軟件中的實現。重點講解層次結構模型（Hierarchical Models）的應用，如何通過多層次結構（如跨地區、跨時間點的效應閤並）有效處理數據異質性，避免過度擬閤，並實現參數的閤理收斂。 第三章：高維數據處理與維度縮減技術 隨著特徵數量的爆炸式增長，傳統迴歸模型失效。本章深入探討瞭處理“維度災難”的策略。內容包括： 1. 正則化迴歸：詳細分析 Lasso、Ridge 和 Elastic Net 的數學基礎、L1/L2 懲罰項的作用機製，及其在特徵選擇和模型穩定性方麵的優勢。 2. 投影方法：對比主成分分析（PCA）的局限性，重點介紹因子分析（Factor Analysis）在潛在變量提取上的應用，以及非綫性維度縮減技術，如t-SNE和UMAP，用於高維數據的可視化和模式識彆。 第二部分：機器學習算法與統計預測融閤 本部分著重於將成熟的機器學習算法整閤進統計推斷的流程中，強調預測精度與模型可解釋性的平衡。 第四章：集成學習方法：提升預測效能 集成學習是當前預測任務中的核心技術。本章不作淺嘗輒止的介紹，而是深入剖析其內在機製： 1. Bagging 與隨機森林（Random Forests）：探討自舉法（Bootstrapping）如何降低方差，以及特徵隨機選擇對模型魯棒性的貢獻。 2. Boosting 算法的精髓：詳細解析 AdaBoost、梯度提升機（GBM）以及現代的 XGBoost、LightGBM 的迭代優化過程、損失函數處理和正則化策略。特彆關注其在處理錶格數據時的效率和精度。 第五章：支持嚮量機與核方法的理論深度 本章深入探討瞭支持嚮量機（SVM）的理論基礎，包括大間隔分類器的概念、拉格朗日對偶問題以及核技巧（Kernel Trick）在映射到高維特徵空間中的魔力。對比瞭綫性、多項式和高斯徑嚮基函數（RBF）核的選擇標準與計算復雜度。 第六章：神經網絡基礎與深度學習在結構化數據中的應用 雖然深度學習在圖像和文本領域占據主導，但本章聚焦於其在結構化/錶格數據分析中的恰當應用。介紹多層感知機（MLP）的基本結構、激活函數（ReLU, Sigmoid, Tanh）的選擇，以及優化器（如Adam, RMSprop）的工作原理。強調在統計建模背景下，如何利用 Dropout 進行正則化，並評估深度模型的可解釋性。 第三部分：復雜數據的建模技術與前沿主題 本部分麵嚮具有一定基礎的讀者，探討處理時間序列、空間數據以及網絡結構數據的先進技術。 第七章：時間序列分析與動態係統建模 超越經典的 ARIMA 模型，本章專注於高頻數據和復雜時間依賴性的處理： 1. 狀態空間模型（State Space Models）：引入卡爾曼濾波（Kalman Filter）和粒子濾波（Particle Filter）技術，用於估計不可觀測的係統狀態，特彆適用於金融計量和傳感器數據分析。 2. 時間序列的深度學習處理：探討循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）在捕捉長期時間依賴性上的優勢，以及它們在時間序列預測中的參數化挑戰。 第八章：空間計量經濟學與地理信息統計 數據具有地理位置屬性時，傳統的獨立同分布假設被打破。本章講解如何量化空間自相關性： 1. 空間滯後模型（SAR）與空間誤差模型（SEM）：詳細闡述權重矩陣 $mathbf{W}$ 的構建（鄰接、距離衰減）及其對估計量的影響。 2. 地理加權迴歸（GWR）：介紹局部迴歸技術，用於捕捉參數的空間非平穩性，展示瞭模型係數如何隨地理位置變化。 第九章：因果推斷的現代計量工具箱 本章深化瞭第一部分對因果推斷的討論，引入更強大的工具來處理混雜因素： 1. 傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的改進版本，包括基於核的匹配方法。 2. 雙重/多重穩健估計（Doubly Robust Estimation）：結閤瞭結果模型和傾嚮得分模型的穩健估計方法，提高瞭對模型設定錯誤的抵抗力。 3. 閤成控製法（Synthetic Control Method）：在處理單個乾預對象（如一個國傢或一個州）的政策評估時，構建高度擬閤的“閤成對照組”的詳細步驟與限製。 第四部分：模型評估、可解釋性與倫理考量 統計分析的價值不僅在於構建模型，更在於對其進行嚴格的驗證和清晰的溝通。 第十章：模型診斷與穩健性檢驗 強調超越 $R^2$ 的評估標準。深入講解交叉驗證（K-Fold, Stratified, Time-Series Cross-Validation）的正確應用。重點介紹殘差分析的現代方法，如QQ圖與異方差性（如White Test）的診斷，以及在貝葉斯框架下使用後驗預測檢驗（Posterior Predictive Checks）進行模型擬閤優度評估。 第十一章：統計模型可解釋性（XAI） 在模型日益復雜的背景下，理解“為什麼”至關重要。本章係統介紹後黑箱（Post-hoc）可解釋性方法： 1. 局部解釋：詳細剖析LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 和 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 值的計算原理及其在個體預測層麵的貢獻度分配。 2. 全局解釋：討論特徵重要性的不同定義（如置換重要性）以及如何使用偏依賴圖（Partial Dependence Plots, PDP）來可視化全局趨勢。 第十二章：統計實踐中的倫理、偏見與公平性 本章探討數據分析的社會責任。分析算法偏見（Algorithmic Bias）的來源（數據采集、特徵工程、模型訓練），並介紹公平性指標（如均等機會、統計均等）以及緩解偏差的統計方法，確保分析結果的公平性和透明度。 附錄：R與Python現代統計計算實踐 提供大量使用 `Tidyverse` 生態（R）或 `Pandas`, `Scikit-learn`, `PyMC` 等庫進行實際建模操作的案例代碼和最佳實踐指南。

Chapter 1  導  論  1
1.1  試驗設計的演進  2
1.2  試驗研究上重要三原則  4
1.3  如何利用統計分析技術進行試驗研究  10
1.4  試驗資料SAS套裝軟體之應用  11
習題一  16

Chapter 2  簡單的比較試驗  17
2.1  緒  言  18
2.2  常態分布－高斯分布  18
2.3  常態分布之應用  19
2.4  一個樣品均值的比較測驗  20
2.5  兩樣品均值比較測驗  23
2.6  非成對t與成對t值測驗SAS電腦程序及分析結果  31
習題二  34

Chapter 3  變方分析  35
3.1  變方分析之原理  36
3.2  觀測值之組成份  38
3.3  觀測值平方和之劃分  39
3.4  單嚮變方分析數學模式及假設檢定程序  43
3.5  數學模式中未知母數之估算  48
3.6  單嚮變方分析SAS電腦程序  50
習題三  52

Chapter 4  處理均值比較測驗  55
4.1  比較之意義  56
4.2  最小顯著差異測驗法  57
4.3  鄧式新多變域測驗法  59
4.4  紐曼－柯爾測驗法  60
4.5  特奇公正顯著差異法  62
4.6  丹內特測驗法  63
4.7  達安復閤比較法  64
4.8  雪菲S法  65
4.9  正交比較  67
4.10 如何選擇適當的比較方法  68
4.11 復閤比較SAS電腦程序  69
習題四  73

Chapter 5  資料轉換  75
5.1  緒  言  76
5.2  變方分析前提之檢定法  76
5.3  資料轉換法  93
5.4  資料轉換後變方分析SAS電腦程序  96
習題五  98

Chapter 6  完全隨機設計  99
6.1  完全隨機設計的原理  100
6.2  統計分析法  102
6.3  各處理重復不等變方分析法  105
6.4  試驗處理重復次數的決定  106
6.5  完全隨機設計變方分析法SAS電腦程序及分析結果  110
習題六  113

Chapter 7  隨機完全區集設計  115
7.1  隨機完全區集設計的原理  116
7.2  統計分析法  118
7.3  缺值估算法  125
7.4  區集效率  127
7.5  相對效率  128
7.6  分段抽樣法  129
7.7  隨機完全區集設計SAS電腦程序及分析結果  136
7.8  二段抽樣變方分析SAS電腦程序及分析結果  140
習題七  144

Chapter 8  拉丁方設計  147
8.1  拉丁方設計的原理  148
8.2  統計分析法  151
8.3  資料缺值估算法  156
8.4  區集效率  157
8.5  重復拉丁方設計  159
8.6  拉丁方設計SAS電腦程序及分析結果  161
8.7  重復拉丁方設計SAS電腦程序及分析結果  163
習題八  165

Chapter 9  交叉設計（輪換設計）  167
9.1  緒  言  168
9.2  兩處理比較之交叉設計  168
習題九  202

Chapter 10  均衡不完全區集設計  207
10.1  緒  言  208
10.2  統計模式與變方分析  208
10.3  均衡不完全區集各效應之估算  214
10.4  數學模式與θi值之關係  215
10.5  矯正處理均值及變方  216
10.6  相對效率  217
10.7  均衡設計  217
10.8  不完全區集設計SAS電腦程序及分析結果  218
習題十  220

Chapter 11  復因子試驗  221
11.1  緒  言  222
11.2  簡單效應，主效應及交感效應  222
11.3  兩因子復因子試驗  225
11.4  復因子試驗各因子效應綫性檢定  238
11.5  復因子試驗處理僅一次重復統計分析法  240
11.6  均方期望值求法  243
11.7  23復因子試驗  251
11.8  33復因子試驗  257
11.9  復因子試驗失衡資料變方分析法  263
11.10  均值模式分析法  275
11.11  SAS電腦分析四型變方分析錶之形態  300
11.12  復因子試驗SAS電腦程序  302
習題十一  306

Chapter 12  摺疊設計（巢式設計）  311
12.1  緒  言  312
12.2  兩因子摺疊設計統計分析法  312
12.3  M層摺疊設計統計分析法  321
12.4  摺疊復因子試驗  324
習題十二  327

Chapter 13  混雜設計  331
13.1  緒  言  332
13.2  混雜設計之意義  332
13.3  混雜設計之分組法－2k復因子試驗  336
13.4  3k復因子設計區集分組法  339
13.5  23復因子混雜試驗統計分析法  344
13.6  33復因子混雜試驗統計分析法  351
13.7  2×2×2完全混雜設計SAS電腦程序  355
習題十三  358

Chapter 14  裂區設計  359
14.1  裂區設計的原理  360
14.2  統計分析法  361
14.3  裂區設計各種試驗法變方分析  368
14.4  缺值估算法  370
14.5  二重裂區設計  371
14.6  裂區設計SAS電腦程序  377
習題十四  381

Chapter 15  復因子試驗直交錶之應用  385
15.1  緒  言  386
15.2  直交錶之構成  386
15.3  直交錶之配置（應用）  391
15.4  試驗資料統計分析  394
15.5  直交錶應用SAS電腦程序  400
習題十五  403

Chapter 16  簡方設計  405
16.1  緒  言  406
16.2  簡方設計的原理及統計分析法  406
習題十六  416

Chapter 17  綜閤變方分析  417
17.1  緒  言  418
17.2  閤併一次之綜閤變方分析  419
17.3  各年期（地區）之試區位置不經改變者  423
17.4  閤併二次之綜閤變方分析法  428
17.5  綜閤變方分析SAS電腦程序  437
17.6  穩定性分析  440
習題十七  467

Chapter 18  迴歸分析  469
18.1  簡單直綫迴歸  470
18.2  復迴歸分析  525
18.3  迴歸分析之推測及解析  544
18.4  異常值偵測及補救法  550
18.5  最佳模式配閤法  551
18.6  邏輯迴歸模式  559
18.7  復邏輯迴歸模式  568
18.8  試驗設計配閤迴歸模式  573
18.9  欠閤性檢定  575
18.10  復迴歸、復相關及偏（淨）相關SAS電腦程序  578
習題十八  584

Chapter 19  變積分析  587
19.1  緒  言  588
19.2  單嚮分類一個共變數之變積分析法  588
19.3  處理均值矯正及處理差異顯著性測驗  595
19.4  雙嚮分類一個共變數之變積分析法  600
19.5  變積分析SAS電腦程序  605
習題十九  609

Chapter 20  效應麯麵法  611
20.1  緒  言  612
20.2  陡升法  614
20.3  二階效應麯麵分析  622
20.4  配閤效應麯麵之試驗設計  625
20.5  效應麯麵區集設置法  637
20.6  效應麯麵脊分析法  649
習題二十  659

Chapter 21  無母數統計法  665
21.1  單一樣品測驗  667
21.2  兩獨立樣品比較  673
21.3  成對兩樣品比較  684
21.4  K個獨立樣品比較  687
21.5  K個有關樣品的比較  691
21.6  復因子試驗無母數變方分析法  696
21.7  相關性測驗  704
21.8  幾個變數一緻性檢定  712
21.9  SAS電腦程序及分析結果  715
習題二十一  722

參考文獻  725
附錶  729
附錶1  隨機數字  729
附錶2  標準常態分布纍計機率  734
附錶3  學生氏t分布  736
附錶4  卡方分布（右單尾）  737
附錶5  費氏F分布  738
附錶6  鄧氏新多變域測驗值  744
附錶7  學生化變域統計值  746
附錶8  Dunnett測驗值  748
附錶9  Dunnett復閤比較測驗值  752
附錶10  Bliss百分比轉換為角度值  753
附錶11  二項分布機率  756
附錶12  Kolmogorov-Smirnov D臨界值（單一樣品）  766
附錶13  Mann-Whitney U測驗值  769
附錶14  Wilcoxon配對訓號等級測驗法T臨界值  772
附錶15  Spearman等級相關r臨界值  773
附錶16  直交多項式係數  774
附錶17  等級相關係數T臨界值  775
附錶18  不同顯著水準相關係數（r）  776
附錶19  最大F比值錶  777
附錶20  直交錶、交感效應配行錶與綫點圖  778
附錶21  輪數檢定（r）  783
索引  785

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這本書的齣版年份（第四版）本身就說明瞭其生命力和更新迭代的能力，這讓我對它的內容質量有瞭更高的期待。通常來說，經過多次修訂和再版的書籍，都經過瞭時間的檢驗和讀者的反饋，能夠不斷完善和優化，剔除陳舊或不準確的信息。我傾嚮於選擇這類“常青樹”式的經典教材，因為它們往往代錶瞭該領域的權威觀點和最新進展。雖然我還沒有深入研讀，但封麵上“試驗設計學”這個詞本身就蘊含著嚴謹的科學精神。我相信這本書會帶領我進入一個理性、客觀、數據驅動的世界，教會我如何用科學的方法去探索未知，解決問題。我特彆期待書中能夠包含一些關於如何進行有效數據收集和分析的指導，因為在我看來，這纔是試驗設計的核心價值所在。

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這本書的封麵設計非常吸引人，深邃的藍色背景搭配銀色的字體，給人一種沉穩而專業的視覺感受。翻開扉頁，紙張的觸感細膩而厚實，印刷清晰，裝幀牢固，一看就知道是精心製作。我選擇這本書，主要是因為對“試驗設計”這個主題一直抱有濃厚的興趣，希望能係統地學習這方麵的知識。雖然我目前還沒有深入閱讀正文，但僅僅是目錄和前言部分，就展現瞭作者在組織內容上的匠心獨運。知識體係的構建清晰可見，從基礎概念的引入，到具體方法的闡述，再到案例的分析，層層遞進，邏輯嚴密。尤其是一些章節的標題，如“隨機化原則的應用”、“析因設計的優化策略”等，都讓我充滿瞭期待，迫不及待地想要一探究竟。我希望這本書能夠為我提供一個堅實的理論基礎，並能指導我在實際工作中如何科學地規劃和實施試驗，從而獲得更可靠、更有價值的研究結果。這本書厚重的手感，也預示著其內容的深度和廣度，相信能夠滿足我深入學習的需求。

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這本書的裝幀設計簡潔大氣，封麵的文字清晰易讀，整體給人一種專業可靠的感覺。我之所以對這本書感興趣，是因為我一直認為，科學的研究方法是獲取真實可靠知識的關鍵。試驗設計作為一門重要的學科，能夠幫助我們係統地規劃研究過程，減少誤差，提高效率，從而得齣更具說服力的結論。我希望這本書能夠深入淺齣地講解試驗設計的原理和方法，提供豐富的實際案例，讓我能夠更好地理解和掌握這門學問。我期待這本書能夠引導我如何從實際問題齣發，設計齣能夠有效迴答這些問題的試驗，並在試驗過程中遵循科學的原則，最終能夠從數據中挖掘齣有價值的信息。這本書的齣版也讓我看到瞭該領域正在不斷發展和成熟。

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作為一名初學者，我最看重的是一本教材的易讀性和實用性。這本書的排版設計非常人性化，字體大小適中，段落劃分清晰，即便在長時間閱讀時也不會感到疲勞。每章開頭都有明確的學習目標，章節末尾則附有習題和思考題，這對於鞏固和檢驗學習效果非常有幫助。我初步瀏覽瞭一下，感覺作者在講解抽象概念時，運用瞭很多生動的例子和圖示，這對於理解復雜的統計原理至關重要。我尤其喜歡那些圖錶，它們將原本枯燥的數據關係直觀地呈現齣來，讓知識點一目瞭然。我希望能通過這本書，真正掌握如何設計齣科學閤理的試驗，避免常見的誤區，並能對試驗結果進行準確的解讀和分析。這本書的語言風格也很平實，沒有過多的專業術語堆砌，這讓我感到很親切，也更有信心能夠攻剋難關，掌握這門學科。

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拿到這本書的時候，我最先感受到的是它的分量。這不僅僅是指物理上的重量，更是指它所承載的知識的分量。我一直覺得，試驗設計是一個非常重要的領域，無論是在學術研究還是在工業生産中，都扮演著至關重要的角色。然而，關於這方麵的係統性學習資源卻不算特彆豐富。因此，當我在書店裏看到這本《試驗設計學 第四版》時，我的內心是充滿驚喜和期待的。我初步翻閱瞭一下，發現它的目錄結構非常詳盡，涵蓋瞭從基礎理論到具體方法的方方麵麵，這讓我覺得它是一本能夠提供全麵指導的著作。我希望這本書能夠幫助我建立起對試驗設計方法論的完整認知，理解不同試驗設計的優劣勢，並能在未來的工作中靈活運用。