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试验设计与数据处理 Experiment Design and Data Processing 第一章 绪 论 一、试验设计与数据处理的性质、任务和作用 1. 试验设计(design of experiments, DOE)也称为实验设计，就是 对实验进行科学合理的安排，以达到最好的实验效果。 2. 数据处理：科学实验、检验、统计等所获得的和用于科学研究、 技术设计、查证、决策等的数值，称之为数据。 性质 ：专门研究合理的制定试验方案和科学的分析试验结果的 方法的一门应用工具学科。 任务：主要解决工程技术和科学研究中的几个问题： ※如何获得数据 试验设计 — • 1、如何确定试验的影响因素 • 2、如何选择实验方案 • 3、如何选择仪器 • 4、如何尽可能地减少实验次数、提高实验的效率？ — ※如何应用数据 数据处理 • 1、实验数据如何表示？ • 2、如何确定数据的精确度？ • 3、如何判断数据的正确性？ • 4、实验数据符合什么规律？ • 5、数据的置信程度有多高？ 作用 二、实验设计与数据处理的发展概况 三、学习试验设计与数据处理的意义  采用统计学方法，发现不确 定现象背后隐藏的规律。  变异（variation）是 社会和自然科学中的普 遍现象。  变异使得实验或观察 的结果具有不确定性。 三、学习试验设计与数据处理的意义  用统计学思维方式考虑有关自然科学研究中的问题。 三、学习试验设计与数据处理的意义 保证研究论文能通过统计学审查 对不同杂志发表论文的调查结果显示，有统计错误的论 72% 20% 文所占比例高达 ，最低也有 。 国内外权威杂志对来稿都有统计学要求或统计学指导。  获得科学证据的主要手段  培养 独立从事试验研究工作的能力 严谨治学、理论联系实际的科学态度 独立获取知识和综合运用知识的能力 分析问题和解决问题的能力 四、课程内容 第一章 绪论 第二章 统计假设检验 (误差分析） 第三章 数据处理规则 第四章 方差分析 第五章 回归分析 第六章 试验设计的基础知识及优选法 第七章 正交试验设计与数据处理 第八章 回归正交试验设计 第九章 均匀设计 第十章 混料试验设计 四、基本要求 ※教学环节包括： – 课堂讲授、实验、习题、答疑 ※要求： – 通过这些学习环节掌握和了解上述的教学内容。 本课程课堂讲授 学时， 学时课堂讲授， 学时实验。 – 30 24 6 ※考核方式为平时考核和期末考核相结合 – 平时考核：实验、测试与考勤 – 期末考核 成绩为平时成绩与期末考核之和，其中平时成绩占 ，期末 – 30% 考查占 。 70% 第2章 试验数据的误差分析 第一节测量与误差 一、数据测量与分析 （一）直接测量法 用一个预先标定好的测量仪器去直接测量未知物理量的大 小。 直接测量可表示为 y = x 式中 表示被测量的未知量， 为直接测得的量。 y x （二）间接测量法 把直接测量代入某一特定的函数关系式中，通过计算 求出未知物理量的大小，这种方法—— 间接测量法。 （三）组合测量法 式中： f (x , x , , y , y , y ) 0  f 、f 、 f 表示组合测量 1 1 2 1