本书以构建完整的知识体系为目标，按照从简单到复杂的思路，贯穿了数据处理与挖掘的各个环节，具体包括：Python快速入门、Python数据类型、Python常用模块、Python数据获取、Python数据挖掘基础、Python数据挖掘算法、Python大数据挖掘和Python数据可视化。此外，针对各知识点，全书均设计了相应的Python案例，并给出了实现代码、效果图以及相应的解释，以强化读者对各知识
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内容简介
本书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。全书共分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。 本书实例丰富、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。 本书适合作为化工、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。
章节目录
- 书名页
- 版权页
- 内容简介
- 前言
- 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
- 1.2.1 Excel的相关概念
- 1.2.2 单元格内容的输入
- 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
- 1.6.1 命名规则
- 1.6.2 命名及名称的使用
- 1.7 复制与数据填充及公式填充
- 1.7.1 复制
- 1.7.2 数据填充
- 1.7.3 公式填充
- 1.8 建立图表
- 1.8.1 图表的基本概念
- 1.8.2 建立图表举例
- 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
- 2.2.1 真值
- 2.2.2 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
- 2.6.1 频数分布
- 2.6.2 随机误差的特性
- 2.6.3 随机误差的正态分布
- 2.6.4 随机误差的区间概率
- 2.7 有效数字
- 2.7.1 近似值的有效数字
- 2.7.2 有效数字的运算规则
- 2.8 间接测定的误差估计
- 2.8.1 误差传递的基本公式
- 2.8.2 误差的方和根合成公式
- 2.8.3 几种函数的误差方和根合成公式
- 2.8.4 误差的算术合成公式
- 2.8.5 误差估计应用举例
- 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
- 3.6.1 计算均值的置信区间的方法
- 3.6.2 计算均值的置信区间的Excel程序
- 3.7 异常数据的取舍及其Excel程序
- 3.7.1 拉依达准则及其Excel程序
- 3.7.2 肖维特（Chauvent）准则及其Excel程序
- 3.7.3 格拉布斯（Grubbs）准则及其Excel程序
- 3.7.4 异常数据取舍小结
- 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
- 4.2.1 u检验方法
- 4.2.2 u检验的Excel程序
- 4.3 t检验及其Excel程序
- 4.3.1 单个子样的t检验
- 4.3.2 两个子样的t检验
- 4.3.3 t检验的Excel程序
- 4.4 χ2检验及其Excel程序
- 4.4.12 检验简介
- 4.4.22 检验的Excel程序
- 4.5 方差的置信区间及其Excel程序
- 4.5.1 方差的置信区间
- 4.5.2 方差的置信区间的Excel程序
- 4.6 F检验及其Excel程序
- 4.6.1 F检验的方法
- 4.6.2 F检验的Excel程序
- 4.7 正态性检验及其Excel程序
- 4.7.1 正态性检验方法
- 4.7.2 正态性检验的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
- 5.2.1 问题的提出
- 5.2.2 单因素试验的方差分析方法
- 5.2.3 单因素试验的方差分析举例
- 5.2.4 单因素试验方差分析的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
- 5.3.1 不等重复数的单因素试验方差分析方法
- 5.3.2 不等重复数的单因素试验方差分析举例
- 5.3.3 不等重复数的单因素试验方差分析的Excel程序
- 5.4 双因素试验的方差分析及其Excel程序
- 5.4.1 双因素试验的方差分析方法
- 5.4.2 双因素试验的方差分析举例
- 5.4.3 双因素试验方差分析的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
- 5.5.1 有重复测定的双因素试验方差分析方法
- 5.5.2 有重复测定的双因素试验方差分析举例
- 5.5.3 有重复测定的双因素试验方差分析的Excel程序
- 5.6 用Excel数据分析工具进行方差分析及其Excel程序
- 5.6.1 Excel的数据分析——单因素试验的方差分析
- 5.6.2 Excel的数据分析——无重复双因素分析
- 5.6.3 Excel的数据分析——可重复双因素分析
- 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
- 6.2.1 问题的提出
- 6.2.2 一元线性回归方程的求法
- 6.2.3 回归方程的检验
- 6.2.4 预测及其精度分析
- 6.2.5 一元线性回归的一般算法
- 6.2.6 一元线性回归的简化计算
- 6.2.7 一元线性回归的Excel程序
- 6.3 一元非线性回归及其Excel程序
- 6.3.1 已知变量x与y间的数学模型
- 6.3.2 未知变量x与y间的数学模型
- 6.3.3 一元非线性回归的Excel程序
- 6.3.4 一元非线性回归小结
- 6.4 二元线性回归及其Excel程序
- 6.4.1 二元线性回归方程的求法
- 6.4.2 复相关系数与剩余标准差
- 6.4.3 二元线性回归方程的显著性检验
- 6.4.4 回归系数的显著性检验
- 6.4.5 二元线性回归计算举例
- 6.4.6 二元线性回归的Excel程序
- 6.5 多元线性回归及其Excel程序
- 6.5.1 多元线性回归方法
- 6.5.2 多元线性回归的Excel程序
- 6.6 一元多项式回归及其Excel程序
- 6.6.1 一元多项式回归方法
- 6.6.2 一元多项式回归的Excel程序
- 6.7 多元逐步回归及其Excel程序
- 6.7.1 多元逐步回归方法
- 6.7.2 多元逐步回归的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-牛顿法
- 7.3 麦夸特法及其Excel程序
- 7.3.1 麦夸特法的数学方法
- 7.3.2 麦夸特法的Excel程序
- 7.4 单纯形法及其Excel程序
- 7.4.1 单纯形法的数学方法
- 7.4.2 单纯形法的Excel程序
- 7.5 非线性模型参数估值的Excel“规划求解”法
- 7.5.1 基本原理
- 7.5.2 Excel工具——“规划求解”简介
- 7.5.3 程序33——“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
- 8.1.1 试验设计的意义
- 8.1.2 试验设计的程序
- 8.2 简单试验设计
- 8.2.1 全面试验法
- 8.2.2 简单对比法
- 8.3 正交试验设计及其Excel程序
- 8.3.1 正交试验设计的特点
- 8.3.2 正交试验安排及任务
- 8.3.3 正交试验的方差分析
- 8.3.4 正交试验的直观分析
- 8.3.5 有交互作用的正交试验方差分析
- 8.3.6 正交试验数据处理的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
- 9.3.1 比值增进法
- 9.3.2 平均水平法
- 9.3.3 加减步长法
- 9.4 因素效应计算
- 9.5.1 反射规则
- 9.5.2 扩张规则
- 9.5.3 压缩规则
- 9.5.4 整体收缩规则
- 9.5.5 试验终止判别式
- 9.5.6 单纯形序贯试验设计寻优示意图
- 9.5.7 单纯形序贯试验设计寻优框图
- 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
- 附录A Excel中常用的工作表函数
- 附录B 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 χ2分布表
- 附录B-4 F分布表
- 参考文献
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试验设计与数据处理是2018年由中国铁道出版社出版,作者罗时光,金红娇。
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