第1章 試驗設計與MATLAB數據分析簡介

1.1 試驗設計與數據分析的意義

1.2 試驗設計中的幾個常用概念

1.2.1 試驗指標

1.2.2 因素和水平

1.2.3 響應(或輸出)

1.2.4 試驗設計

1.3 試驗結果的數據處理

1.3.1 常用統計方法

1.3.2 常用分析工具

1.4 試驗數據的誤差分析

1.4.1 試驗誤差的分類

1.4.2 試驗數據的精準度與判斷

1.5 數據的整理方法

1.5.1 表格法

第1章 試驗設計與MATLAB數據分析簡介

1.1 試驗設計與數據分析的意義

1.2 試驗設計中的幾個常用概念

1.2.1 試驗指標

1.2.2 因素和水平

1.2.3 響應(或輸出)

1.2.4 試驗設計

1.3 試驗結果的數據處理

1.3.1 常用統計方法

1.3.2 常用分析工具

1.4 試驗數據的誤差分析

1.4.1 試驗誤差的分類

1.4.2 試驗數據的精準度與判斷

1.5 數據的整理方法

1.5.1 表格法

1.5.2 作圖法

1.5.3 數學模型

1.6 MATLAB程序代碼與應用程序(.exe平臺)介紹

1. 6.1 MATLAB程序代碼

1.6.2 “.exe”可執行文件

第2章 試驗數據的描述性統計分析

2.1 試驗數據的常用數字特征

2.1.1 數據的均值、變異度、偏度與峰度

2.1.2 常用數字特征的MATLAB編程實現

2.1.3 應用實例

2.2 試驗數據的其他數字特征

2.2.1 數據的中位數與分位數

2.2.2 中位數與分位數的MATLAB編程實現

2.2.3 應用實例

2.3 試驗數據的分布描述

2.3.1 頻數頻率分布表

2.3.2 直方圖

2.3.3 經驗分布函數

2.3.4 QQ圖

2.3.5 直方圖、經驗分布函數與QQ圖的MATLAB編程實現

2.3.6 應用實例

2.4 試驗數據的其他分布描述

2.4.1 莖葉圖

2.4.2 盒形圖

2.4.3 莖葉圖與盒形圖的MATLAB編程實現

2.5 用MATLAB程序代碼綜合分析實例

2.6 用配書盤中應用程序(.exe平臺)進行數據分析實例

習題2

第3章 試驗數據誤差的統計分析

3.1 異常數據的剔除

3.1.1 拉依達(Pau Ta)準則

3.1.2 格拉布斯(Grubbs)準則

3.1.3 t檢驗準則

3.1.4 異常數據的剔除MATLAB編程實現

3.1.5 應用實例分析

3.2 隨機誤差的判斷

3.2.1 X2檢驗

3.2.2 X2檢驗MATLAB編程實現

3.2.3 F檢驗

3.2.4 F檢驗MATLAB程序代碼與應用

3.3 系統誤差的檢驗

3.3.1 平均值與給定值比較及MATLAB程序代碼與應用

3.3.2 兩個平均值的比較及MATLAB程序代碼與應用

……

第4章 試驗數據的方差分析

第5章 試驗數據的回歸分析

第6章 正交試驗設計

第7章 均勻試驗設計

附錄 常用數理統計表

參考文獻

總結

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