时间:2013年9月初
课程一: 通过JMP定制设计实现高效与灵活的最优试验设计 第一章:试验设计引论 1.1 试验设计简介 1.1.1 试验设计的分类 1.1.2 计划与实施试验的步骤 1.1.3 试验设计的三个基本原则 1.1.4 试验类型的选择与序贯试验设计 1.2 经典试验简介及其局限性 1.2 最优设计的原理与信息矩阵 1.3 最优设计的特点:高效、灵活 1.4 JMP统计软件定制设计的简介 第二章 最优准则 2.1 D-最优设计 2.2 I-最优设计 2.3 最优设计的局限性及与均匀设计的比较 2.4 贝叶斯最优设计 2.4.1 贝叶斯D-最优设计 2.4.2 贝叶斯I-最优设计 2.5 别名最优设计 2.6 其他最优准则 第三章 使用最优设计构造部分析因设计 3.1 分辨度III,IV和V的部分析因设计 3.2 分辨度为III.5的部分析因设计 3.3 构造混合水平以及含定性因子的析因设计 第四章 最优响应曲面设计 4.1 使用I-最优准则构造二阶响应曲面设计 4.2 构造含定性因子的二阶响应曲面设计 4.3 构造稳健参数设计中的响应模型法的更经济的组合表 第五章 构造超饱和设计 5.1 构造超饱和的筛选设计 5.2 使用贝叶斯I-最优准则构造超饱和二阶响应曲面设计 第六章 构造非标准模型与非规则试验区域的试验设计 6.1 依照工程知识构造非标准模型的设计 6.2 非规则试验区域的试验设计以及实验不允许的组合 第七章 一个新型的三水平确定性筛选设计 7.1 经典二水平的筛选试验的局限性 7.2 三水平确定性筛选设计的特性 7.3 一个三水平确定性筛选设计的实例 第八章 含区组的最优设计 8.1 Plackett-Burman 设计的区组设计 8.2 析因与部分析因设计的区组设计 8.3 响应曲面设计的区组设计 第九章 构造扩充设计 9.1 增加重复点 9.2 构造折叠设计 9.3 增加中心点与轴点 9.4 为增加了模型项的新模型添加新的试验点 第十章 其他设计 (optional) 10.1 构造混料设计 10.2 含固定协方差变量的试验设计 10.3 构造随机区组设计 10.4 构造裂区及其裂区设计
课程二: 回归分析与变量筛选技术 第一章:引言 1.1 什么是回归分析 1.2 统计背景 1.2 专有名词与符号 1.3 JMP软件中的回归分析简介 第二章 简单线性回归 2.1 协方差和相关系数 2.2 简单线性回归模型 2.3 参数估计 2.4 假设检验 2.5 置信区间 2.6 预测 2.7 拟合效果度量 2.8 通过原点的回归直线 2.9 平凡的回归模型 第三章 多元线性回归 3.1 数据的描述与模型 3.2 参数估计 3.3 回归系数的解释 3.4 复相关系数 3.5 线性模型中的假设检验 第四章 回归诊断 4.1 标准的回归假定 4.2 图形方法 4.3 检查线性和正态性假定 4.4 杠杆、影响及异常 4.5 影响的各种量度 4.6 如何处理异常点 第五章 共线性数据的分析 5.1 对推断的影响 5.2 对预测的影响 5.3 多重共线性的检测 5.4 主成分方法 5.5 模型重建 第六章 变量筛选的方法 6.1 问题的归纳 6.2 剔除变量的后果 6.3 回归方程的用途 6.4 评价回归方程的准则 6.5 多重共线性和变量选择 6.6 评价所有可能的方程 6.7 若干变量选择方法 6.8 一个三水平确定性筛选试验设计的例子 第七章 Logistic 回归 7.1 定性数据的建模 7.2 Logit 模型 7.3 一个例子 7.4 Logistic 回归诊断 第八章 非线性回归 (Optional) 8.1 引言 8.2 指数衰变模型的估计 8.3 拟合生长曲线
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