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| 內容簡介： |
本书以案例集锦的方式，对试验设计在我国工业、科研等领域广泛应用的单因素设计、双因素设计、正交设计（多因素、多指标）、回归设计、均匀设计、谢宁博特方法、响应曲面法、田口方法、析因设计与混料设计进行了介绍。
本书可供高等院校试验设计相关专业师生使用，也可作为相关企业工作人员参考。
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| 關於作者： |
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俞钟行，1949年生于上海，高级工程师、中国标准化协会资深会员。1982年1月获四平师院物理理学士。曾在地矿部物化探所、飞利浦、朗讯科技工作， 1999年11月创建上海思科统计质量咨询服务有限公司至今；已发表文章80篇。
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| 目錄：
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第1章 绪论
1.1 试验设计概述
1.2 试验设计发展简史
1.3 试验设计方法分类
1.4 试验设计中的统计原理与技术
1.5 试验设计学习与掌握方法
第2章 单因素试验设计
案例2.1 电路板的坏品率
案例2.2 电话销售
案例2.3 化油器改进
第3章 双因素试验设计
案例3.1 胶水的固化无重复双因素试验
案例3.2 电话销售续（无重复双因素试验）
案例3.3 一个化学反应有重复双因素试验
案例3.4 纸飞机的DOE有重复双因素试验
案例3.5 量具的重复性再现性试验（GR&R）
案例3.6 药水浸泡试验
案例3.7 降低设备氮气消耗量
第4章 多因素正交设计（因素趋势法）
案例4.1 热处理硬度控制
案例4.2 磁鼓电机的力矩输出
案例4.3 提高农药收率
案例4.4 工业丝生产工艺
案例4.5 提升铜杆产品体积电阻率合格率
案例4.6 热连轧的生产工艺
案例4.7 不等水平的正交试验
案例4.8 提高天线信号覆盖率
案例4.9 正交设计数据分析的传统方法与创新
案例4.10 开发锁用钻头
第5章 多指标正交设计（因素趋势法）
案例5.1 法兰泄漏
案例5.2 降低硼磷浓度缺陷率
案例5.3 精矿粉的造球配方试验
案例5.4 电弧焊接（6mm）多质量特性参数设计
案例5.5 注塑成型工艺多目标优化研究
案例5.6 汽车保险杠注塑成型工艺参数多目标优化研究
第6章 回归设计
案例6.1 优化纤维素酶生产条件（二次通用旋转回归设计）
案例6.2 应用二次回归正交组合设计研究离合器片摩擦系数的变化规律
案例6.3 切削温度的规律
第7章 均匀设计
案例7.1 啤酒生产的吸氨量
案例7.2 氯化钾含量的测定
案例7.3 减阻剂的合成
案例7.4 催化剂制备工艺研究
第8章 谢恩博特方法
案例8.1 摩托罗拉波焊（24全析因设计）
案例8.2 瓷漆产量（22全析因设计有重复双因子试验
案例8.3 马达噪声的研究成对比较法
案例8.4 计时器的试验研究部件搜索
案例8.5 破裂的环氧化物B vs. C
案例8.6 冲压成型变量搜索法及B vs.
C
第9章 响应曲面法
案例9.1 提高化工产品收率（一次正交回归设计）
案例9.2 化学清洗工程的参数选择
案例9.3 优化鲜切胭脂萝卜复合护色配方
第10章 田口方法
案例10.1 电路馈电特性的优化
案例10.2 陶瓷电容器检验良率提升的研究
案例10.3 积雪草提取工艺
案例10.4 浸漆烘干工艺（双因素试验）
案例10.5 卡车操纵性
案例10.6 优化装配工艺参数设计
案例10.7 优化关节轴承制造工艺
案例10.8 电感电路参数设计Excel实现过程
案例10.9 减少产品聚合物含量
第11章 析因设计
案例11.1 流水线的灌注高（23析因设计）
案例11.2 机芯组装坏品率
案例11.3 提高渗透率
第12章 混料设计
案例12.1 葡萄汁饮料配方
案例12.2 固体推进剂配方设计比率设计
案例12.3 极端顶点设计
案例12.4 配方均匀设计
附录1 常用正交表
附录2 常见的函数图形
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| 內容試閱：
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与人类生存相关的农业、工业、商业等领域，无不与试验设计密切相关。
如我国出版较早的《正交试验法》（1975年）一书中提道：
进行某种水稻品种的栽培试验，有秧龄、插秧苗数、施纯氮肥量、灭虫次数四个影响产量的因素，各有两个水平，如何设计方案？
又如国际著名试验设计专家乔治EP博克斯George E.P. Box, 19192013，在其著作《试验应用统计》（第2版）中讲到一例：
深槽轴承试验对均为两水平的密切程度、热处理和笼设计三个因素，进行科学设计的8次试验，就获得一个重要参数组合，使轴承的平均损坏率下降到原来的15。
拥有像田口玄一（19242012）这样著名试验设计专家的日本，把试验设计应用于营业、策划和营销等场合。影响猪肉包子销路的是什么？于是，调查广告、天气不同时的包子销售个数，用Excel做出方差分析，这个试验设计的工作绝对不是徒劳的。（《用Excel学试验设计法》，2012年，第45页）
在采用尖端科技的国防领域，固体推进剂配方设计，给定各组分及变化范围，确定各考核性能指标。如何设计试验方案并分析数据？（《多指标优化试验设计及其应用》，2016，第146页）
诸如此类的例子比比皆是，以至于有了在日本，不懂试验设计，只能算半个工程师的说法。
改革开放以来，我国早已知道价值链的微笑曲线： 价值最丰厚的区域集中在曲线两端研发和市场。没有研发能力，就只能做代理或代工。因此
不能对试验设计视而不见，必须知难而上。
试验设计发展至今，卷帙浩瀚、门派繁多、软件丰富，却并无一个实质性的国家、国际标准。除了本书列出的单因素设计、双因素设计、多因素正交设计、多指标正交设计、回归设计、均匀设计、谢恩博特方法、响应曲面法、田口方法、析因设计与混料设计11种外，至少还见到基于量纲分析和基于东方逻辑推理的试验设计。本书也未提及在我国很少看到实际应用的拉丁方、尧敦方等。
有些方法之间明显地存在着争辩或竞争，从某种意义上讲，无所谓好与差的标准。最适合的就是当前最好的试验设计。
我国从1958年就开始了试验设计在工农业上的应用，张里千曾是领军人物。在万众创新、万众创业的形势下，试验设计应能发挥更大的作用，或许迎来了我国历史上最好的发展机遇。
笔者深知生产对社会生存的重要性，于16年前开始研究试验设计时，目标锁定为寻找最适合我国10~10000人企业的试验设计方法。结果超越期望，开发出因素趋势法。
这个方法的特点是： 以几乎所有企事业都已具备的，也是相当熟悉的办公软件Excel来分析处理数据；当为一两个因素时，用Excel的数据分析中方差分析的三个模块；当因素超过两个时，用Excel的数据分析中回归模块分析，若能得到拟合优度高的方程，就用Excel的规划求解模块选优。
最关键的创新是，当对多因素做回归分析得不到拟合优度高的方程时，则先正确地、一字排开地画出各因素趋势图（有些书称之为主效应图），以便根据各因素趋势图本身的强弱、形状和相互关系，在Excel电子表格上变项。此变项是插项、减项和变项的总称。在优先考虑强的因素的原则下，如因素趋势图呈角状，则插入二次项；若两个因素走势相反，则插入交互作用项；有的因素像常用对数，可以换成lg；有的因素太弱，不妨删除所做变项是否正确，可根据回归结果的有关参数（如相关系数、标准误差、P*值等）做判断。根据笔者实施几十个真实例子的经验，总是可以获得拟合优度不错的方程，最后以规划求解来选优。这已经形成比较规范的流程。
以因素趋势图导航，来做精准回归。而如何导航，则要有些类似初中几何添辅助线、因式分解配项的灵巧。但任何其他方法都没有像因素趋势法那样充分利用了因素趋势图的珍贵信息。实际上很多时候，包括用软件（如Minitab）时，画的因素趋势图本身就是错的。
2017年8月，笔者以单指标因素趋势法获第二届全国质量创新大赛二等奖。其实在多指标情况下，结合运筹学的多目标管理，也能用Excel实施因素趋势法。
原先只在正交设计的情况下应用因素趋势法，但从本书来看，大多数种类的试验设计包括均匀设计，也有成功应用因素趋势法的案例。所以此法有较大提升空间，可以共同开拓和改善。
本书以其新和浅适合各类有需要的读者，从专家教授到工程师、青年学子。笔者曾10次参加全国或国际试验设计学术会议，本书中不少内容在各次会议上做过报告，常引起较大反响；但作为数理统计的应用，本书很少有数学公式，方法与Excel水乳交融，用浅显的语言来进行叙述。
本书的另一特点是以例说法，既可以逐章逐节地学习，也可以碎片式地选读。
对于初涉试验设计领域的读者，可先学习案例2.1、 3.1、 4.1、 6.1、 7.1、 8.2、 10.1、 11.1；
对于想具体领略因素趋势法的读者，可学习案例4.2~4.8、案例5.2~5.5，以及案例9.2；
对于想了解因素趋势法最新动态的读者，可学习案例4.8、 5.2、 5.5、 7.4、 10.9、 11.3、 12.4。
最后感谢上海科学技术出版社在工作上的支持，感谢上海育才中学师生对本书出版的支持。谨以此书献给我的女儿俞悦。
俞钟行
*为与Excel截图保持一致，本书中涉及的变量符号不区分正斜体。
2018年8月5日
于上海
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