食品试验设计与数据处理
一、课程基本信息 课程代码：040625
课程名称：食品试验设计与数据处理
英文名称：Test Design and Statistics Methods in Food science 课程类别：专业选修课 学 时：36 学 分：2.0
适用对象：食品科学与工程、食品质量与安全 考核方式：考查
先修课程：高等数学、概率论与数理统计、食品加工保藏原理、食品工艺学 二、课程简介
本课程是整理统计原理和方法在食品科学研究和食品工业领域中的应用，主要讲述了当前食品科学领域常用的数据资料的整理、统计假设检验、方差分析、直线回归与相关等统计分析方法，侧重阐述了抽样方法与试验设计基础、随机区组试验设计及其统计方法，着重介绍了正交试验设计的原理、步骤、方法、结果分析，课程着重于基本概念、基本方法的介绍，特别注意学生动手能力的培养，每一种设计或分析方法都安排有步骤完整、过程详细的实例加以说明，各章都有明确的教学目标且配备有习题并附简要答案以供参考和练习。 三、课程性质与教学目的
本课程是食品质量与安全专业专业选修课，是一门培养和提高学生如何应用整理统计原理和方法进行科学实验的理论性、实践性和应用性较强的一门专业选修课程，它是食品质量与安全专业专业素质教育当中不可缺少的一个重要环节。对于食品质量与安全专业的学生来说，《食品试验设计与数据处理》课程既可以帮助他们提高食品科学实验能力，又可以增加对食品科学的理解和应用，丰富和完善学生的专业知识结构，加强学生对食品质量与安全专业的认识和了解。通过课堂教授和演示，要求学生能够了解当前食品科学领域常用的数据资料的整理、统计假设检验、方差分析、直线回归与相关等统计分析方法，抽样方法与试验设计基础、随机区组试验设计及其统计方法以及正交试验设计的原理、步骤、方法、结果分析，课程着重于基本概念、基本方法的介绍，特别注意学生动手能力的培养，每一种设计或分析方法都安排有步骤完整、过程详细的实例加以说明，各章都有明确的教学目标且配备有习题并附简要答案以供参考和练习，从而培养和提高学生从事食品科学研究的专业思维模式、培养创造性思维能力，逐步树立健全的专业思想，达到本专业培养目标和要求。 四、教学内容及要求 第一章 绪 论 （一）目的与要求
1．目的在于通过讲述试验设计与统计分析的历史、现状、应用、特点和要求，让学生初步了解《食品试验设计与数据处理》的产生、发展历史、现状及其应用和发展概况； 2．熟悉食品科学试验的特点和要求； （二）教学内容
第一节：试验设计与统计分析概述 1． 主要内容
试验设计与统计分析在食品科学研究中的应用、发展概况、食品科学试验的特点与要求 2． 基本概念和知识点
统计分析最重要的是差异显著性检验，即假设检验 3． 问题与应用
了解试验设计与统计学发展的几个阶段
第二节：食品科学试验的特点和要求 1．主要内容
我国食品工业的发展概况、食品科学试验的特点和要求 2．基本概念和知识点
食品科学试验的特点和要求 3．问题与应用
要求结合我国食品工业的发展概况，了解食品科学试验的特点和要求 第二章 数据资料的整理与特征数 （一）目的与要求
1．理解和领会统计常用术语的含义；
2．要求了解和深刻领会不同类型资料的性质并掌握资料的整理方法； 3．掌握资料特征数的计算方法； 4．掌握异常数据的检出方法 （二）教学内容 第一节：常用术语 1．主要内容
总体与样本、参数与统计量、准确性与精确性、随机误差与系统误差 2．基本概念和知识点
总体、个体、样本、样本含量、随机样本；参数、统计量、准确性与精确性、随机误差与系统误差 4． 问题与应用
统计分析的特点是什么？如何提高试验的准确性与精确性？ 第二节：数据资料的性质 1．主要内容
数据资料的来源、数量性状资料、质量性状资料 2．基本概念和知识点
连续性变数资料、间断性变数资料；质量性状资料的特点 3．问题与应用
资料分为哪几类？它们有什么区别和联系？对于计量资料，整理的基本步骤有哪些？ 第三节：资料的整理 1．主要内容
连续性变数资料的整理、间断性变数资料的整理、质量性状资料的整理、常用统计表与统计图
2．基本概念和知识点
组限、组中值、、组距、次数分布表 3．问题与应用
统计表和统计图有何用途？常用的统计图和统计表有那些？ 第四节：资料的特征数 1．主要内容 平均数、变异数
2．基本概念和知识点
算术平均数、中数、众数、几何平均数、调和平均数；全距、方差、标准差、变异系数；算术平均数的计算，标准差、变异系数的计算和特性 3．问题与应用
（1）常用的平均数有哪几类？分别在什么情况下使用？ （2）何谓变异系数？其功用是什么？
第五节：异常数据的处理 1．主要内容
异常数据的概念、检出异常值的方法 2．基本概念和知识点
可疑值、极端值、异常值；对可疑值首先应从分析技术上设法找原因，如果查明是技术失误，不管是否是异常值均应舍弃，不必进行统计检验。 3．问题与应用
什么是异常数据？怎样处理？ 第三章、 理论分布与抽样分布 （一）目的与要求
1．掌握常用理论分布的规律及相互间的关系； 2．了解有关随机变量的概率计算；
3．基本掌握和了解t-分布及其与标准正态分布的关系；
4．正确理解均数标准误及均数差树标准误的意义，并掌握其计算方法 （二）教学内容 第一节：理论分布 1．主要内容
二项分布、泊松分布、正态分布；抽样分布 2．基本概念和知识点
二项分布、泊松分布、正态分布、t-分布的特征 3．问题与应用
了解几种分布之间的关系 第二节：抽样分布 1．主要内容：
样本平均数的抽样分布、均数标准误、两样本均数差数的抽样分布、样本均数差数标准误、t-分布；
2．基本概念和知识点
样本平均数的抽样分布、均数标准误、两样本均数差数的抽样分布、样本均数差数标准误、t-分布；
3．问题与应用
（1）样本均数抽样总体与原总体的参数之间的关系，两样本均数差数的抽样分布与其总体的关系是什么？
（2）如何解释均数标准误、样本均数差数标准误？ 第四章 统计假设检验 （一）目的与要求
1．深刻理解统计假设检验的意义、基本原理及相关概念； 2．要求掌握平均数假设检验的基本方法； 3．要求了解百分率假设检验的基本方法；
4．要求掌握总体均数、总体率等的区间估计方法。 （二）教学内容
第一节：统计假设检验概述 1．主要内容
基本原理、步骤、几何意义和两类错误、两尾检验与一尾检验 2．基本概念和知识点
基本原理、步骤、几何意义和两类错误 3．问题与应用
（1）假设检验的基本步骤是什么？应注意什么问题？ （2）什么情况下作两尾检验？什么情况下作一尾检验？ 第二节：样本平均数的假设检验 1．主要内容
单个样本平均数的假设检验、两个样本平均数的假设检验、统计假设检验中应注意的问题 2．基本概念和知识点 u检验、t检验 3．问题与应用
（1）在假设检验中，什么情况下作u检验？什么情况下作t检验？ （2）统计假设检验的第一类和第二类错误各指什么？犯这两类错误的概率？各有多大？怎样控制这两类错误？
第三节：假设检验中应注意的问题 1．主要内容
严密的试验设计和正确的试验技术；合适的统计假设检验方法；正确理解差异显著性的统计意义；合理建立统计假设，正确计算统计量；科学地结论 2．基本概念和知识点 显著水平及其确定 3．问题与应用
什么是显著水平？它与假设检验结果有何关系？怎样确定显著水平？ 第四节：参数的区间估计 1．主要内容
总体平均数的区间估计、两个总体平均数差数的区间估计 2．基本概念和知识点
参数、点估计、区间估计、置信区间、置信度或置信概率 3．问题与应用
什么是叫参数的点估计和区间估计？两者有什么区别？其他问题参见课后练习题。 第五章 方差分析 （一）目的与要求
1．深刻理解方差分析的基本原理；
2．熟练掌握方差分析的基本方法和多重比较的方法； 3．了解和领会方差分析的3种模型和基本假定； 4．正确进行复杂数据的转换计算。 （二）教学内容
第一节：方差分析的基本原理 1．主要内容
平方和与自由度的分解、F分布与F检验、方差分析的线性模型 2．基本概念和知识点
平方和与自由度的分解、F分布与F检验、 3．问题与应用
（1）什么是方差分析？其在科学研究中有何意义？如何进行平方和和自由度的分解？ （2）如何进行F检验？ 第二节：多重比较 1．主要内容
最小显著差数法、最小显著极差法、q-检验法、多重比较的方法选择和表示方法 2．基本概念和知识点
多重比较，多重比较常用的几种方法
3．问题与应用
3种多重比较方法的选择
第三节：单向分组资料的方差分析 1．主要内容
各处理重复数相等的方差分析、各处理重复数不相等的方差分析、 2．基本概念和知识点 单向分组资料 3．问题与应用
各处理重复数相等、各处理重复数不相等的方差分析进行方差分析时平方和、自由度以及多重比较中标准误的计算略有不同 第四节：两向分组资料的方差分析 1．主要内容
两向分组单独观察值试验的方差分析、两向分组有重复观察值试验的方差分析、 2．基本概念和知识点
无重复试验的方差分析及有重复试验的方差分析、简单效应和交互作用效应 3．问题与应用
对两向分组单独观察值试验的方差分析，其F检验的分母均方都是误差方MSe；对两向分组有重复观察值试验的方差分析时对主效应和互作进行检验随模型不同而异。 第五节：方差分析的基本假定和数据转换 1． 主要内容
方差分析的基本假定和数据转换 2．基本概念和知识点
效应的可加性、分布的正态性 3．问题与应用
为什么有些数据需经过数据转换才能作方差分析？常用的方法有哪些？各在什么条件下应用？
第六章、 直线回归与相关 （一）目的与要求
1．正确理解回归、相关分析的意义及有关概念； 2．掌握直线回归、相关分析的的基本方法； 3．了解常见的可直线化的曲线回归分析方法； （二）教学内容
第一节：回归与相关的概念 1．主要内容
确定关系（函数关系）、不确定关系（相关关系） 2．基本概念和知识点
自变量、因变量、相关分析 3．问题与应用
回归与相关的区别与联系 第二节：直线回归 1．主要内容
直线回归方程的建立、直线回归方程的假设检验、
2．基本概念和知识点
回归截距、回归系数的计算；直线回归的假设检验 3．问题与应用
实例分析
第三节：直线相关 1．主要内容
决定系数与相关系数、相关系数的计算、相关系数的假设检验 2．基本概念和知识点 决定系数与相关系数 3．问题与应用
相关系数的计算与相关系数的假设检验实例分析；应用直线回归与相关的注意事项 第七章、试验设计基础与抽样方法 （一）目的与要求
1．深刻理解试验设计的意义、任务、作用及有关基本概念； 2．明确食品试验研究的主要内容； 3．掌握试验设计的基本原则和要求； 4．能正确拟定试验计划和方案；
5．掌握基本抽样方法，正确估计抽样误差和样本含量。 （二）教学内容
第一节：试验设计概述 1．主要内容
意义、作用、试验设计方法的基本内容 2．基本概念和知识点 试验设计、任务、作用 3．问题与应用
试验设计的作用有哪些？
第二节：试验设计的基本概念 1．主要内容
介绍试验设计的基本概念 2．基本概念和知识点
试验指标、试验因素、因素水平、试验处理、试验单位、重复、全面试验、部分实施 3．问题与应用
正确理解试验指标、试验因素等有关基本概念，并能举例说明。 第三节：食品科学试验研究的主要内容 1．主要内容
食品线性质量研究与非线性质量研究、食品质量研究的几个阶段、系统设计、参数设计和允许误差设计
2．基本概念和知识点
食品线性质量研究、非线性质量研究、系统设计、参数设计和允许误差设计 3．问题与应用
食品科学试验研究的主要内容是什么？其意义是什么？ 第四节：食品科学试验研究的基本要求和注意事项 1．主要内容
基本要求、注意事项、 2．基本概念和知识点 系统、效度 3．问题与应用
食品科学试验研究的基本要求和注意事项是什么？ 第五节：试验设计的基本原则
1．主要内容
重复原则、随机化原则、局部控制 2．基本概念和知识点
重复原则、随机化原则、局部控制的概念 3．问题与应用
重复原则、随机化原则、局部控制三者之间的关系 第六节：试验计划与方案 1．主要内容
试验计划、试验方案、 2．基本概念和知识点
试验方案、受试材料、对照处理、唯一差异原则、预备试验 3．问题与应用
如何拟定一个试验计划？其要点是什么？ 第七节：试验误差及控制 1．主要内容
试验误差的来源、试验误差的控制 2．基本概念和知识点
试验设计的主要任务之一是减少、控制试验误差 3．问题与应用
试验误差的来源有哪些？如何控制试验误差？ 第八节：完全随机设计 1．主要内容
单因素完全随机设计、两因素等重复完全随机设计 2．基本概念和知识点
区组因素；完全随机设计是一种全面试验设计。 3．问题与应用
完全随机设计有什么优缺点？ 第九节：样本含量的确定 1．主要内容
试验研究中样本含量的确定抽样检验时样本含量的估计 2．基本概念和知识点
抽样的目的、确定样本含量应具备的条件 3．问题与应用
几种样本含量的确定实例
第八章、随机区组试验设计及统计分析 （一）目的与要求
1．理解随机区组试验设计的意义、特点及注意事项； 2．根据专业知识，能正确确定区组； 3．掌握随机区组试验设计及统计方法。 （二）教学内容
第一节：随机区组试验设计方法 1．主要内容
设计方法、设计特点、注意事项 2．基本概念和知识点
随机区组；随机区组设计主要适用于安排多个因素都同等重要的试验 3．问题与应用
随机区组试验设计有什么特点？与完全随机设计有什么异同？ 第二节：随机区组试验结果的统计分析 1．主要内容
单因素随机区组试验结果的方差分析、双因素随机区组试验结果的方差分析、 2．基本概念和知识点
在随机区组试验中划分区组只是为了减少误差的影响，以提高试验精度，并不需要考察区组效应，故区组项不需要作F检验. 3．问题与应用
参见单因素与双因素随机区组试验结果的方差分析示例。 第三节：随机区组缺值估计及其统计分析 1．主要内容
缺值估计的基本原理、方法及实例 2．基本概念和知识点
缺值估计是根据一定的统计原理，估计出缺失单元数据的最可能值（最可信值），并以之代替缺失单元数据而参加方差分析。 3．问题与应用
缺值估计的基本原理是什么？是否不论缺失多少单元数据都可以进行缺值估计？ 第九章、正交试验设计及统计分析 （一）目的与要求
1．理解正交试验设计的基本原理和用途；
2．熟练掌握正交试验设计的基本方法和步骤；
3．学会正交试验分析的两种方法，熟练掌握对不同模式的分析； 4．能正确进行表头设计。 （二）教学内容
第一节：正交试验设计的的意义 1．主要内容
目的、意义、正交拉丁方、正交试验设计 2．基本概念和知识点
拉丁方、正交表、正交设计 3．问题与应用
正交试验设计的的意义？ 第二节：正交表 1．主要内容
正交表符号、基本性质、交互作用 2．基本概念和知识点
正交表符号的含义、交互作用 3．问题与应用
什么叫正交试验设计？有何特点？
第三节：正交试验设计的基本步骤和方法 1．主要内容
明确目的、确定指标、列因素水平表、选择合适的正交表、进行表头设计排出试验方案；正交试验的结果分析 2．基本概念和知识点
考核指标、表头设计、混杂、空列、正交试验结果的直观分析法（极差分析法）与方差分析方法。
3．问题与应用
什么叫表头设计？进行表头设计应注意哪些问题？ 五、学时分配表
36
六、推荐教材和教学参考书资源 教材
王钦德、扬坚主编：《食品试验设计与统计分析》（中国农业大学出版社）， 参考书
林维宣主编：《试验设计》（大连海事大学出版社）
七、其他说明
实验设计与数据处理 [平装]
~ 刘振学 (作者), 黄仁和 (作者), 田爱民 (作者) 内容简介
本书主要包括三部分内容，即数据处理基础、实验设计方法与应用和计算机数据处理软件简介。分别介绍测量值与误差、偶然误差的分布、误差传递等误差理论中的内容，介绍统计检验、方差分析、回归分析和聚类分析等数据处理方法与应用，介绍提高分析化学准确度的方法及质量控制方法，介绍正交实验设计、多因素序贯实验设计、随机化区组和拉丁方设计方法与应用，最后对现时最流行的大型统计软件SPSS（Statistical Program for Social Sciences）进行简要介绍，书末附有习题及常用的统计数表。
本书着重介绍基本概念和基本理论，并在此基础上结合专业特点，介绍了各种统计方法在化学化工、医药、环境检测、矿物加工等多方面的应用，本书把质量控制和实验设计作为重点。
本教材适于工艺、工程类本科生和理工类研究生教学使用，尤其适用于化学化工、矿物加工、医学和环境学等学科的本科生和研究生使用。本教材对于科研人员进行实验设计可提供很大的帮助，也可供广大分析化学工作者自学使用。
本书主要包括三部分内容，即数据处理基础、实验设计方法与应用和计算机数据处理软件简介。分别介绍测量值与误差、偶然误差的分布、误差传递等误差理论中的内容，介绍统计检验、方差分析、回归分析和聚类分析等数据处理方法与应用，介绍提高分析化学准确度的方法及质量控制方法，介绍正交实验设计、多因素序贯实验设计、随机化区组和拉丁方设计方法与应用，最后对现时最流行的大型统计软件SPSS（Statistical Program for Social Sciences）进行简要介绍，书末附有习题及常用的统计数表。
本书着重介绍基本概念和基本理论，并在此基础上结合专业特点，介绍了各种统计方法在化学化工、医药、环境检测、矿物加工等多方面的应用，本书把质量控制和实验设计作为重点。
本教材适于工艺、工程类本科生和理工类研究生教学使用，尤其适用于化学化工、矿物加工、医学和环境学等学科的本科生和研究生使用。本教材对于科研人员进行实验设计可提供很大的帮助，也可供广大分析化学工作者自学使用。 前言
数学是自然科学和社会科学最基础的学科。掌握了数学工具，也就拿到了开启成功之门的钥匙。 理工科大学生在大学阶段会学到不少数学原理和方法，但那是纯理论的。工科大学生也学习工程数学，但很少应用于实践；而理科大学生就学到很少或根本不学。由纯数学理论到生产实践，中间似乎还缺少一些过渡。因此，完成理论联系实际，由数学的纯理论转向实际应用，就需要开设另外的课程。
实验设计与数据处理课程是学习某些课程的必需知识，现将其独立了出来，成为化学工程和工艺、矿物加工工程等本科专业及硕士研究生教学独立的课程。又根据需要不断调整、完善。
本书共10章，由三部分组成。1~4章为第一部分，主要介绍测量值与误差的分布、性质及检验；同时对方差分析这一纯数学的内容进行介绍，在简单介绍数学模型的基础上，通过简单推导导出一系列方差分析公式，然后重点介绍方差分析的应用，并利用方差分析解决一些实际问题，这四章起着承前启后的作用。5~9章为实验设计及统计方法应用内容，主要介绍正交实验设计、多因素序贯实验设计、随机化区组和拉丁方设计的方法和应用，线性回归方法及检验，主成分分析方法及应用，聚类分析方法及应用等内容；第9章为相对独立的内容，主要介绍利用误差理论进行分析化学质量管理。第10章单独成为第三部分，简单介绍目前最流行的大型统计软件之一SPSS(Statistical Program for Social Sciences)，并结合前面各章内容对其使用进行介绍。
本书第4章为黄仁和编写，第6章为王力编写，第7章和81、82节为田爱民编写，其余各章节为刘振学编写，由刘振学对全书内容进行统稿。在编写过程中，还结合科研和教学经验，对部分内容进行了创作。马继红、汪兴隆和武艳菊等在读研究生参与了部分文字图表以及公式等的录入工作，在此向他们表示感谢。同时，在本书编著过程中，还得到了我院谭允祯院长、周仕学副院长等领导和同志们的关心和鼓励，在此一并表示深深的谢意。
由于作者水平所限，书中错误在所难免，望读者批评指正。
目录
第1篇 数据处理基础 1 绪论 1.1 教学目的
1.2 实验设计的性质和价值 1.3 实验研究方法 2 误差和数据处理 2.1 误差及其表示方法 2.1.1 系统误差和偶然误差 2.1.2 准确度和精密度 2.1.3 误差和偏差 2.1.4 标准偏差的计算 2.2 偶然误差的正态分布 2.2.1 频数分布 2.2.2 分布函数
2.3 误差传递 2.3.1 系统误差的传递 2.3.2 偶然误差的传递 2.3.3 极值误差与误差分配 2.4 有效数字及运算规则 2.4.1 有效数字 2.4.2 数字修约规则 2.4.3 运算规则 2.4.4 测量值的记录 3 有限数据统计处理 3.1 总体的参数估计 3.1.1 期望值和方差 3.1.2 参数估计 3.2 一般的统计检验 3.2.1 离群值检验 3.2.2 平均值检验 3.2.3 F-检验 4 方差分析 4.1 概述 4.1.1 基本概念 4.1.2 方法
4.2 单因素方差分析
4.2.1 单因素方差分析基本公式 4.2.2 偏差平方和 4.2.3 方差分析统计量 4.3 无重复两因素方差分析
4.3.1 无重复两因素方差分析的数学模型 4.3.2 偏差分解 4.3.3 自由度 4.3.4 方差 4.3.5 F-检验 4.3.6 方差分析表
4.4 无重复两因素方差分析 4.4.1 交互作用 4.4.2 偏差分解 4.4.3 自由度 4.4.4 方差 4.4.5 F-检验 4.4.6 方差分析表
第2篇 实验设计与统计应用 5 正交实验设计 5.1 概述 5.1.1 正交表 5.1.2 正交表的特点 5.1.3 正交表的优点 5.1.4 正交表的分类
5.2 正交实验设计 5.2.1 正交实验设计步骤 5.2.2 正交实验的数据处理 5.3 多指标的实验 5.3.1 综合评分法 5.3.2 综合平衡法 5.4 有交互作用的设计 5.4.1 正交表的选择和表头设计 5.4.2 按方案进行实验 5.4.3 结果分析
5.5 正交实验的方差分析 5.5.1 总变差的分解 5.5.2 分析方法 5.5.3 适应范围 6 多因素序贯实验设计 6.1 最陡坡法 6.1.1 实例 6.1.2 数学原理 6.1.3 应用条件
6.2 调优运算和单纯形调优法 6.3 消去法 6.3.1 “0.618”法 6.3.2 分批实验法 6.4 小结
7 随机化区组和拉丁 7.1 随机化区组 7.1.1 什么是随机化区组
7.1.2 随机化区组设计的数据处理 7.1.3 小结 7.2 拉丁方 7.2.1 概述
7.2.2 拉丁方设计的数据处理 7.2.3 拉丁方设计举例 7.3 正交方
8 回归分析与聚类分析初步 ……
9 质量控制121 第3篇 计算机程序简介 10 大型统计软件SPSS简介 习题 附录
附录1 Dixon检验统计量和临界值 附录2 Grubbs检验Tα,n值表
附录3 Cochran最大方差检验的临界值 附录4 标准正态分布表 附录5 t-分布表
附录6 F-分布表
附录7 相关系数临界值表 附录8 正交表 参考文献
试验设计与数据处理
姓名：潘丽军//陈锦权 东南大学出版社2007
目录
1 绪论
1.1 试验设计与数据处理的作用和意义 1.2 试验设计与数据处理的发展和应用 2 试验设计基础 2.1 常用术语 2.2 试验计划与方案 2.3 试验设计常用的优良性 2.4 试验设计应遵循的基本原则 3 数据资料的特征数与误差分析 3.1 数据资料的特征数 3.2 试验数据的误差
3.3 试验数据常用的表、图表达方式 4 方差分析 4.1 单因素方差分析
4.2 单因素试验方差分析的简化计算 4.3 双因素试验的方差分析 5 试验数据的回归分析 5.1 基本概念
5.2 直线回归方程的建立与回归效果显著性检验 5.3 多元线性回归分析
5.4 试验因素重要程度(主次顺序)的判别方法 5.5 能直线化的曲线回归分析 6 正交试验设计
6.1 正交试验设计的基本思想 6.2 正交表
6.3 正交试验设计的基本步骤 6.4 正交试验设计的直观分析 6.5 正交试验设计的方差分析 7 均匀试验设计
7.1 均匀试验设计的概念与特点 7.2 均匀设计的思想 7.3 均匀设计表 7.4 均匀性准则
7.5 均匀试验设计的基本方法
7.6 均匀试验设计的应用 7.7 含有定性因素的均匀设计
7.8 均匀试验设计特别注意的几个问题 8 回归正交试验设计 8.1 回归正交试验设计简介 8.2 一次回归正交试验设计原理 8.3 二次回归正交组合设计 9 回归旋转试验设计
9.1 回归旋转试验设计的基本原理
9.2 二次回归正交旋转组合设计及统计分析 9.3 通用旋转组合设计及统计分析
10 SAS软件在试验设计与数据处理中的应用..