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编辑推荐
迄今为止实验设计领域极具说服力、论述清晰的入门经典。作者David Cox 是统计领域的大师，因其工作获得了无数奖项和荣誉，被授予皇家统计学会银奖（1961 年）和金奖（1973 年），曾担任伯努利学会、英国皇家统计学会和国际统计学会主席，是剑桥大学纳菲尔德学院和圣约翰学院的荣誉院士，也是牛津大学统计系的成员。该书是David Cox早年的作品，从未修订，是传世经典之作，于1992年收录入Wiley Classics Library并再版。译者周在莹，清华大学统计学博士，清华大学优秀教师。
内容简介
本书是试验设计方面的必备经典书籍，它介绍了现代试验设计在统计方面应用的基本思想，不同于大部分统计学专业教材，作者尽可能地避免了统计和数学上的技术细节，而是结合实例，专注于实验工作者直觉上可以接受的处理方法，因此非常适合实验工作人员以及学习实验设计课程的师生作为参考书或教材使用。
第1~9章
介绍了试验设计中重要的概念和设计，包括后续对观测结果进行全面的统计分析时所必需的关键假设、减小对比误差的一些设计方法（具有里程碑意义的是随机区组设计和拉丁方设计）、如何使用补充的伴随观测来减小误差、随机化的合理性及执行方法、因子和效应的概念分类以及析因试验的基本思想和设计中需要考虑的实际问题、从试验单元数量与处理效应估计精度之间的关系角度考虑观测次数的选择、试验单元、对比处理和观测类型的选择等
第10~14章
简要介绍了更高级的主题，包括正交拉丁方设计，不完全非析因设计、部分复制和混杂设计、交叉设计，以及其他一些特殊问题等。
作者：戴维·考克斯 （David Cox）
戴维·考克斯爵士，英国皇家学会院士、英国科学院院士、爱丁堡皇家学会院士、加拿大皇家学会院士（1924 年 7 月 15 日 - 2022 年 1 月 18 日），英国统计学家及教育家。他对统计学领域贡献广泛，包括引入逻辑回归、比例风险模型和考克斯过程（以他的名字命名的点过程）。他曾担任伦敦伯贝克学院 (Birkbeck College, London) 、伦敦帝国理工学院 (Imperial College London) 和牛津大学 (University of Oxford) 的统计学教授，并担任牛津大学纳菲尔德学院院长 (Warden of Nuffield College, Oxford) 。他是首位国际统计学奖 (International Prize in Statistics) 获得者，还获得了盖伊奖章（Guy medal）、乔治·博克斯奖章（George Box medal）和科普利奖章 (Copley medals) 以及爵士头衔。
译者：周在莹
周在莹，清华大学统计与数据科学系副教授，清华大学统计学博士，哈佛大学统计系访问学者，美国《数学评论》评论员, 中国青年统计学家协会理事。讲授《线性回归分析》、《实验设计和分析》、《统计计算与软件》、《非参数统计导论》等课程，均在教学评估中位于前5%。教学方面曾获学校“青年教师教学优秀奖”、“精品课程”、“课程思政示范课程、示范教师”、“年度教学优秀奖”、“青教赛二等奖”、 “疫情防控期间在线教学优秀教师”、“全国大学生数学建模竞赛优秀指导老师”等荣誉。
清华大学出版社：
