第1章 引言
1.1 实验策略
1.2 实验设计的一些典型应用
1.3 基本原理
1.4 设计实验指南
1.5 统计设计简史
1.6 小结：在实验中使用统计方法
1.7 思考题
第2章 简单比较实验
2.1 引言
2.2 基本统计概念
2.3 抽样与抽样分布
2.4 关于均值差的推断,随机化设计
2.4.1 假设检验
2.4.2 样本量的选取
2.4.3 置信区间
2.4.4 б2/1≠б2/2的情形
2.4.5 б2/1与б2/2为已知的情形
2.4.6 均值与已知值的比较
2.4.7 小结
. 2.5 关于均值差的推断,配对比较设计
2.5.1 配对比较问题
2.5.2 配对比较设计的优点
2.6 正态分布方差的推断
2.7 思考题
第3章 单因子实验：方差分析
3.1 一个例子
3.2 方差分析
3.3 固定效应模型的分析
3.3.1 总平方和的分解
3.3.2 统计分析
3.3.3 模型参数的估计
3.3.4 不平衡数据
3.4 模型适合性检验
3.4.1 正态性假设
3.4.2 依时间序列的残差图
3.4.3 残差与拟合值的关系图
3.4.4 残差与其他变量的关系图
3.5 结果的实际解释
3.5.1 回归模型
3.5.2 处理均值的比较
3.5.3 均值的图解比较法
3.5.4 对照法
3.5.5 正交对照法
3.5.6 用来比较全部对照的Schefè方法
3.5.7 处理均值的配对比较法
3.5.8 将各个处理均值与一个控制进行比较
3.6 计算机输出示例
3.7 确定样本量
3.7.1 抽检特性曲线
3.7.2 规定标准差的增量
3.7.3 置信区间的估计方法
3.8 寻找分散效应
3.9 方差分析的回归处理法
3.9.1 模型参数的最小二乘估计
3.9.2 一般回归显著性检验
3.10 方差分析中的非参数方法
3.10.1 Kruskal-Wallis 检验法
3.10.2 关于秩变换的一般评论
3.11 思考题
第4章 随机化区组, 拉丁方, 以及有关的设计
4.1 随机化完全区组设计
4.1.1 RCBD的统计分析
4.1.2 模型适合性检验
4.1.3 随机化完全区组设计的一些其他方面
4.1.4 估计模型参数和一般回归显著性检验
4.2 拉丁方设计
4.3 正交拉丁方设计
4.4 平衡不完全区组设计
4.4.1 BIBD的统计分析
4.4.2 参数的最小二乘估计
4.4.3 BIBD中内部信息的恢复
4.5 思考题
第5章 析因设计导引
第6章 2^k析因设计
第7章 2^k析因实验的区组设计和混区设计
第8章 二水平分式析因设计
第9章 三水平和混合水平析因设计与分式析因设计
第10章 拟合回归模型
第11章 响应曲面法与设计
第12章 稳健参数设计与过程稳健性研究
第13章 含随机因子的实验
第14章 嵌套设计和裂区设计
第15章 其他设计与分析论题
参考文献 （图灵网站下载）
附录
索引
