實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)處理與計(jì)算機(jī)模擬

第1章  誤差理論和測(cè)定結(jié)果表達(dá)
  1.1 測(cè)量誤差的分類(lèi)
  1.2 隨機(jī)誤差的統(tǒng)計(jì)規(guī)律性
  1.3 正態(tài)分布與t分布
  1.4 樣本異常值的判斷和處理
  1.5 測(cè)量結(jié)果的區(qū)間估計(jì)
  1.6 測(cè)量結(jié)果的有效數(shù)字
第2章  統(tǒng)計(jì)推斷和顯著性檢驗(yàn)
  2.1 數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念
  2.2 假設(shè)檢驗(yàn)的基本思路和方法
  2.3 總體均值的顯著性檢驗(yàn)
  2.4 總體方差的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
第3章  線(xiàn)性回歸
  3.1 相關(guān)
  3.2 散點(diǎn)圖
  3.3 一元回歸方程的求法和配線(xiàn)過(guò)程
  3.4 回歸方程的相關(guān)系數(shù)
  3.5 回歸方程的精密度和置信范圍
第4章  曲線(xiàn)擬合
  4.1 一個(gè)曲線(xiàn)變直求取經(jīng)驗(yàn)方程的實(shí)例
  4.2 經(jīng)驗(yàn)方程式類(lèi)型的確定
  4.3 經(jīng)驗(yàn)方程式中常數(shù)的確定
  4.4 曲線(xiàn)變直和相關(guān)系數(shù)
第5章  誤差分析和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
  5.1 誤差傳遞
  5.2 自誤差分析確定儀器精度
  5.3 自誤差分析確定實(shí)驗(yàn)點(diǎn)的位置的研究實(shí)例
第6章  單因素及雙因素優(yōu)選法
  6.1 黃金分割法
  6.2 分?jǐn)?shù)試驗(yàn)法
  6.3 對(duì)分法
  6.4 用黃金分割法作經(jīng)驗(yàn)方程式中參數(shù)精估的數(shù)據(jù)處理
  6.5 陡度法——雙因素優(yōu)選法
第7章  多因素優(yōu)選的正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)法
  7.1 MoO3流失因素考察實(shí)例
  7.2 氯萘水解制α-萘酚工藝條件的確定
  7.3 正交試驗(yàn)結(jié)果的顯著性檢驗(yàn)
第8章  二次回歸正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
  8.1 二次回歸正交實(shí)驗(yàn)的數(shù)學(xué)模型和組合實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
  8.2 二次回歸組合實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的正交性
  8.3 二次回歸正交組合設(shè)計(jì)的基本步驟
  8.4 二次回歸正交組合設(shè)計(jì)應(yīng)用實(shí)例
第9章  均勻設(shè)計(jì)及應(yīng)用
  9.1 均勻設(shè)計(jì)表的使用和特點(diǎn)
  9.2 均勻設(shè)計(jì)表的構(gòu)造和運(yùn)用
  9.3 混合水平均勻設(shè)計(jì)表的使用
  9.4 配方均勻設(shè)計(jì)
第10章  數(shù)學(xué)模擬實(shí)驗(yàn)
  10.1 建立數(shù)學(xué)模型的一般步驟
  10.2 AlCl3在異丙苯合成反應(yīng)系統(tǒng)中的停留時(shí)間分布
  10.3 RTD曲線(xiàn)與補(bǔ)加催化劑的最佳周期
  10.4 連串反應(yīng)工藝條件最優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的建立
第11章  模型判別與序貫實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
  11.1 散度
  11.2 停留時(shí)間分布的模型判別實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
  11.3 用散度法設(shè)計(jì)動(dòng)力學(xué)實(shí)驗(yàn)的實(shí)例
  11.4 模型判定
  11.5 實(shí)驗(yàn)熵與后驗(yàn)概率
  11.6 序貫實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
第12章  置信域與統(tǒng)計(jì)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
  12.1 聯(lián)合置信域
  12.2 聯(lián)合置信域的計(jì)算方法
  12.3 不同試驗(yàn)設(shè)計(jì)結(jié)果的置信域分析
  12.4 以置信域容積最小作為目標(biāo)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法
第13章  準(zhǔn)確求取反應(yīng)動(dòng)力學(xué)參數(shù)
  13.1 最小實(shí)驗(yàn)點(diǎn)數(shù)及位置安排
  13.2 文獻(xiàn)實(shí)例校核
  13.3 GPLE燒結(jié)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的求取
第14章  Monte Carlo模擬
  14.1 Monte Carlo方法基礎(chǔ)
  14.2 乘同余法
  14.3 化學(xué)反應(yīng)的特征與Monte Carlo模擬
  14.4 一級(jí)催化反應(yīng)的Monte Carlo模擬算法示意
  14.5 一級(jí)連串反應(yīng)
  14.6 Monte Carlo方法在高分子科學(xué)中的應(yīng)用
第15章  分形的基礎(chǔ)及應(yīng)用
  15.1 分形是如何產(chǎn)生的
  15.2 分形的維數(shù)
  15.3 分形與人口動(dòng)力學(xué)
  15.4 催化劑表面分形的生成過(guò)程及其吸附行為
第16章  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  16.1 神經(jīng)組織的基本特征
  16.2 人工神經(jīng)元的M-P模型
  16.3 多層前傳網(wǎng)絡(luò)的向后傳播算法——B-P算法
  16.4 蠓蟲(chóng)分類(lèi)的應(yīng)用實(shí)例
  16.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在化學(xué)化工中的應(yīng)用
  16.6 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究方向和發(fā)展趨勢(shì)
第17章  數(shù)據(jù)挖掘與人工智能
  17.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念
  17.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的起源與發(fā)展
  17.3 統(tǒng)計(jì)分析與數(shù)據(jù)挖掘的主要區(qū)別
  17.4 數(shù)據(jù)挖掘的基本方法
  17.5 淺層學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)
  17.6 人工智能的發(fā)展與未來(lái)
第18章  常用數(shù)據(jù)處理軟件簡(jiǎn)介
  18.1 Excel軟件簡(jiǎn)介
  18.2 Origin軟件簡(jiǎn)介
  18.3 Mathcad軟件簡(jiǎn)介
  18.4 Matlab軟件簡(jiǎn)介
  18.5 Design-Expert軟件簡(jiǎn)介
主要符號(hào)表
附錄1  t分布臨界值表
附錄2  標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分布函數(shù)表
附錄3  F檢驗(yàn)的臨界值（Fα）表
附錄4  χ2分布表
參考文獻(xiàn)