Experiments

Găsim în această a treia ediție a lucrării Experiments un instrument indispensabil pentru aplicabilitatea practică a statisticii în optimizarea proceselor industriale și de cercetare. Structura volumului este concepută pentru a elimina bariera dintre teorie și execuție: fiecare secțiune debutează cu o problemă reală de experimentare, oferind ulterior cadrul matematic necesar pentru rezolvarea acesteia. Suntem de părere că forța acestui text rezidă în capacitatea autorilor C F Jeff Wu și Michael S Hamada de a integra metodele clasice cu abordări de ultimă oră, precum designul de screening definitiv (DSD) și analiza efectului principal condiționat (CME). Volumul extinde cadrul propus de Experiments – Planning, Analysis, and Optimization 2e cu date noi din domeniul simulărilor computerizate, tratate acum ca o alternativă viabilă la experimentele fizice costisitoare. Față de edițiile anterioare, această iterație pune un accent sporit pe designul optim practic, oferind soluții pentru situațiile complexe de aliere și designurile pe mai multe niveluri. Ritmul expunerii este unul riguros, specific unui manual universitar de nivel avansat, dar rămâne accesibil prin includerea unor rezumate clare la final de capitol și a unor seturi de date ce pot fi accesate extern pentru exercițiu. Recomandăm această ediție pentru modul în care tratează optimizarea robusteții și compararea tratamentelor în domenii diverse, de la medicină la științele fizice. Prin comparație cu Design of Experiments de Bradley Jones, care se concentrează pe o abordare bazată pe optimizarea designului pentru începători, lucrarea de față oferă o profunzime teoretică superioară, fiind o referință completă pentru cei care gestionează experimente cu variabile multiple și constrângeri tehnice ridicate.