The Statistical Analysis of Experimental Data

اهمیت روزافزون اندازه گیری های دقیق در موقعیت های آزمایشگاهی، شیمیدان و فیزیکدان را با مشکلات متعددی در تجزیه و تحلیل داده ها مواجه می کند. جان مندل، مشاور آمار دفتر ملی استانداردها، در اینجا طرحی روشن و جذاب برای علم سیستماتیک تجزیه و تحلیل آماری ترسیم می‌کند - با رویکرد و مثال‌هایی که به‌طور خاص معطوف به مشکلات آماری است که احتمالاً با آن مواجه می‌شود.
سوم اول تحلیل آماری داده‌های تجربی شامل پایه‌ای کامل در تعاریف، مفاهیم و حقایق اساسی ریاضی است که در نظریه آماری مدرن نهفته است - دانش ریاضی فراتر از جبر، حساب دیفرانسیل و انتگرال، و هندسه تحلیلی. مورد نیاز نیست. فصل‌های باقی‌مانده به آمار به‌عنوان یک ابزار تفسیری می‌پردازند که می‌تواند محقق آزمایشگاهی را قادر سازد مؤثرترین روش‌شناسی خود را تعیین کند. شما پوشش شفاف و مختصر بیش از 130 موضوع، از جمله عناصر اندازه گیری را خواهید یافت. ماهیت تجزیه و تحلیل آماری؛ طراحی/تحلیل آزمایشات؛ آمار به عنوان ابزار تشخیصی؛ دقت و صحت؛ آزمایش مدل های آماری؛ بین-در طبقه بندی؛ طبقه بندی دو طرفه؛ نمونه گیری (اصول، اهداف، روش ها)؛ برازش مدل های غیر خطی؛ اندازه گیری فرآیندها؛ مولفه های واریانس؛ طرح های تو در تو؛ نسبت حساسیت، و خیلی بیشتر.
همچنین نمونه های زیادی وجود دارد که هر کدام به صورت گام به گام کار می کنند. نزدیک به 200 شکل و جداول مفید. و جمع‌بندی فصل‌ها و سپس منابعی برای مطالعه بیشتر به پایان می‌رسد.
ماندل استدلال می‌کند که زمانی که آمار با درک چارچوب نظری آن پشتیبانی می‌شود، «نه تنها ابزار قدرتمندی برای تفسیر آزمایش‌ها، بلکه وظیفه‌ی روشنفکر واقعی را نیز به محققان ارائه می‌کند. رضایت.\" تحلیل آماری داده های تجربی توضیحات و مدل هایی را در اختیار دانشمند علوم فیزیکی قرار می دهد که او برای تحت تأثیر قرار دادن این ابزار ارزشمند در خدمت نیاز دارد.

The increasing importance in laboratory situations of minutely precise measurements presents the chemist and physicist with numerous problems in data analysis. National Bureau of Standards statistics consultant John Mandel here draws a clear and fascinating blueprint for a systematic science of statistical analysis — geared to the particular needs of the physical scientist, with approach and examples aimed specifically at the statistical problems he is likely to confront.
The first third of The Statistical Analysis of Experimental Data comprises a thorough grounding in the fundamental mathematical definitions, concepts, and facts underlying modern statistical theory — math knowledge beyond basic algebra, calculus, and analytic geometry is not required. Remaining chapters deal with statistics as an interpretative tool that can enable the laboratory researcher to determine his most effective methodology. You'll find lucid, concise coverage of over 130 topics, including elements of measurement; nature of statistical analysis; design/analysis of experiments; statistics as diagnostic tool; precision and accuracy; testing statistical models; between-within classifications; two-way classifications; sampling (principles, objectives, methods); fitting of non-linear models; measurement of processes; components of variance; nested designs; the sensitivity ratio, and much more.
Also included are many examples, each worked in step-by-step fashion; nearly 200 helpful figures and tables; and concluding chapter summaries followed by references for further study.
Mandel argues that, when backed by an understanding of its theoretic framework, statistics offers researchers "not only a powerful tool for the interpretation of experiments but also a task of real intellectual gratification." The Statistical Analysis of Experimental Data provides the physical scientist with the explanations and models he requires to impress this invaluable tool into service.