仿真實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析

第1章 引言
　1.1 什么是仿真
　1.2 什么是DASE
　1.3 DASE的符號(hào)和術(shù)語(yǔ)
　1.4 習(xí)題解答
第2章 低階多項(xiàng)式回歸元模型及其設(shè)計(jì)：基本原理
　2.1 簡(jiǎn)介
　2.2 線性回歸分析：基礎(chǔ)理論
　2.3 線性回歸分析：一階多項(xiàng)式
　　2.3.1 單因子一階多項(xiàng)式
　　2.3.2 多因子一階多項(xiàng)式
　2.4 用于一階多項(xiàng)式的分辨率Ⅲ設(shè)計(jì)
　　2.4.1 分辨率為Ⅲ的2k-p設(shè)計(jì)
　　2.4.2 分辨率為Ⅲ的PlackettBurman設(shè)計(jì)
　2.5 回歸分析：因子交互作用
　2.6 兩因子交互效應(yīng)的設(shè)計(jì)方法：分辨率Ⅳ設(shè)計(jì)
　2.7 兩因子交互效應(yīng)設(shè)計(jì)方法：分辨率Ⅴ設(shè)計(jì)
　2.8 回歸分析：二階多項(xiàng)式
　2.9 二階多項(xiàng)式設(shè)計(jì)：中心復(fù)合設(shè)計(jì)（CCD）
　2.10 最優(yōu)設(shè)計(jì)和其他設(shè)計(jì)
　2.11 元模型驗(yàn)證
　　2.11.1 決定系數(shù)和相關(guān)系數(shù)
　　2.11.2 交叉驗(yàn)證
　2.12 更多仿真應(yīng)用
　2.13 本章小結(jié)
　2.14 附錄：名義因子的編碼
　2.15 習(xí)題解答
第3章 經(jīng)典假設(shè)回顧
　3.1 簡(jiǎn)介
　3.2 多元仿真輸出
　　3.2.1 多元仿真輸出設(shè)計(jì)
　3.3 非正態(tài)仿真輸出
　　3.3.1 正態(tài)分布假設(shè)的真實(shí)性
　　3.3.2 檢驗(yàn)正態(tài)分布假設(shè)
　　3.3.3 仿真輸入輸出數(shù)據(jù)的變換， 折疊法和多步法
　3.4 非齊次方差仿真輸出
　　3.4.1 方差一致假設(shè)的真實(shí)性
　　3.4.2 常數(shù)方差的檢驗(yàn)
　　3.4.3 方差穩(wěn)定變換
　　3.4.4 非齊次方差條件下的最小二乘估計(jì)
　　3.4.5 非齊次方差條件下的設(shè)計(jì)
　3.5 公共隨機(jī)數(shù)
　　3.5.1 公共隨機(jī)數(shù)假設(shè)的真實(shí)性
　　3.5.2 可供使用的分析方法
　　3.5.3 在公共隨機(jī)數(shù)情況下的設(shè)計(jì)
　3.6 無(wú)效低階多項(xiàng)式元模型
　　3.6.1 檢驗(yàn)元模型的有效性
　　3.6.2 回歸自變量和因變量的變換
　　3.6.3 在低階多項(xiàng)式模型中加上高階項(xiàng)
　　3.6.4 非線性元模型
　3.7 本章小結(jié)
　3.8 習(xí)題解答
第4章 仿真優(yōu)化
　4.1 簡(jiǎn)介
　4.2 響應(yīng)面方法：經(jīng)典變量
　4.3 廣義響應(yīng)面方法：多輸出和限制條件
　4.4 檢驗(yàn)估計(jì)最優(yōu)：KKT條件
　4.5 風(fēng)險(xiǎn)分析
　　4.5.1 拉丁超立方體采樣
　4.6 穩(wěn)健優(yōu)化：Taguchian方法
　　4.6.1 案例研究：愛立信供應(yīng)鏈
　4.7 本章小結(jié)
　4.8 習(xí)題解答
第5章 Kriging元模型
　5.1 簡(jiǎn)介
　5.2 Kriging基礎(chǔ)
　5.3 Kriging的最新成果
　5.4 Kriging設(shè)計(jì)
　　5.4.1 隨機(jī)仿真中的預(yù)測(cè)量方差
　　5.4.2 確定性仿真中的預(yù)估量方差
　　5.4.3 相關(guān)設(shè)計(jì)方法
　5.5 本章小結(jié)
　　5.6 習(xí)題解答
第6章 篩選設(shè)計(jì)
　6.1 簡(jiǎn)介
　6.2 順序分支法
　　6.2.1 最簡(jiǎn)單SB方法概述
　　6.2.2 最簡(jiǎn)單SB方法的數(shù)學(xué)描述
　　6.2.3 案例研究：愛立信供應(yīng)鏈
　　6.2.4 兩因子交互作用的SB方法
　6.3 本章小結(jié)
　6.4 習(xí)題解答
第7章 結(jié)束語(yǔ)
參考文獻(xiàn)
中英文術(shù)語(yǔ)對(duì)照