1、本书深入探讨了实验设计与数据挖掘技术的六个核心内容。首先，章节一介绍了全面实验法、多次单因素实验法和正交试验设计法，详细阐述了均匀设计的特点，包括其实验方案的构建方法和灵活的拟水平技巧，以及均匀设计与正交设计的联系。
2、内容上，本书涵盖了数据处理系统的核心概念，详细讲解了实验设计的策略，深入剖析了统计分析方法，并探讨了数据挖掘在实际应用中的关键技巧。无论是对数据科学有初步了解的学习者，还是在相关领域寻求进阶的专业人士，都能从中获益匪浅。
3、本书首先在第一章中，为读者勾勒出数据挖掘和知识发现的基本框架，概述研究现状和发展趋势。接着，第二章深入讲解数据挖掘的理论基础，为后续技术的探讨打下坚实的基础。
4、DPS数据处理系统，是一本全面介绍实验设计、统计分析和数据挖掘技术的实用指南，第二版特别配有一张光盘，包含作者开发的全屏交互式DPS数据处理软件。该书详细讲解了现代统计学中的400多种方法，涵盖了试验设计、方差分析、列联表分析、非参数检验，以及专业统计领域如生物测定、遗传育种和生存分析等内容。
5、非线性回归模型参数估计、模型模拟技术；单目标和多目标线性规划、非线性规划等运筹学方法；以及状态方程、数值分析、时间序列分析、模糊数学、BP神经网络、数据挖掘、灰色理论等方法。全书共8篇44章，配以作者开发的计算机全屏交互式DPS数据处理软件系统光盘1张。
密立根油滴实验，先测量油滴平衡时的平衡点压U和匀速下落l距离的下落时间t，代入公式可以求出油滴所带的总电荷数Q。然后用这个总电荷数除以基本电荷的标准值e，并取整，计算油滴带电荷数n。最后用Q/n，就可以获得基本电荷测量值。
此时，油滴在重力，电场力，浮力，沾滞阻力作用下处于匀速直线运动状态，或在重力和电场力作用下静止于视场中.为了证明电荷的不连续性和所有电荷都是基本电荷e的整数倍，并得到基本电荷e值，我们可用“倒过来验证”的办法进行数据处理。
某个数据约为6*10^（-19）C的几倍，就将这个数据除以几，得到基本电荷量e的一个测量值。得到e的5个测量值之后，求出这5个测量值的平均值，将这个平均值作为e的测量结果。
油滴实验（Oil-drop experiment），是罗伯特·安德鲁·密立根与其学生哈维·福莱柴尔（Harvey Fletcher）于1909年在美国芝加哥大学瑞尔森物理实验室（Ryerson Physical Laboratory）所进行的一项物理学实验，该实验首次测量出了电子的电荷量。[1][2][3][4][5]罗伯特·密立根因而获得1923年的诺贝尔物理学奖。
1、处理非随机分组数据的方法取决于数据的特点和目标。以下是一些常见的方法： 配对设计：如果数据存在某种相关性或相关因素，可以使用配对设计。这意味着将样本分成配对，每个配对内的两个观察值具有某种关系，例如同一受试者在不同时间点的观测或对照组与实验组的匹配。
2、分析调整：使用统计分析方法来调整非随机分组数据的影响。例如，可以使用多元回归分析、协变量分析等方法来控制一些重要的混淆因素，使得组间比较更具有可靠性。 使用倾向评分匹配（Propensity Score Matching）：根据研究对象的特征，计算出一个倾向评分，然后根据这个评分进行匹配。
3、处理非随机分组数据的方法有很多，常见的方法包括匹配处理、回归差分设计、断点回归等。这些方法的原因是非随机分组数据可能存在处理效应的偏倚，导致实验结果的可靠性和有效性受到影响。
4、处理非随机分组数据的方法可以采用配对设计或者分层设计。配对设计是指将受试者按照某种特征进行配对，例如年龄、性别等，然后将每对配对的受试者随机分到不同的处理组中。这样可以减少因个体差异而引起的误差，提高实验结果的可靠性。
5、处理条件非随机地分配到各组。（正确）匹配分组处理条件是非随机的分配到各组。随机，概率论用语。日常生活中多用于形容某件事的结果出自于一系列可能性中。1 。2 （ab） 将括号中的字符作为一个分组 。3 \num 引用分组num匹配到的字符串。4 （？Pname） 分组起组名。
列表法 将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验 数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位 等；根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。
列表法：是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处理方法。列表法的作用有两种：一是记录实验数据，二是能显示出物理量间的对应关系。图示法：是用图象来表示物理规律的一种实验数据处理方法。一般来讲，一个物理规律可以用三种方式来表述：文字表述、解析函数关系表述、图象表示。
实验数据的处理方法： 平均值法，取算术平均值是为减小偶然误差而常用的一种数据处理方法。通常在同样的测量条件下，对于某一物理量进行多次测量的结果不会完全一样，用多次测量的算术平均值作为测量结果，是真实值的最好近似。
数据清理 数据清理例程就是通过填写缺失值、光滑噪声数据、识别或者删除离群点，并且解决不一致性来进行清理数据。数据集成 数据集成过程将来自多个数据源的数据集成到一起。数据规约 数据规约是为了得到数据集的简化表示。数据规约包括维规约和数值规约。
最后，第五章介绍了在化学研究中常用软件的应用，包括Mathcad 0、Matlab 0、Origin 0和ChemOffice 0等软件。这些工具在数据处理、模型构建、实验设计和结果可视化方面提供了强大的支持，极大地提高了化学研究的效率与准确性。
第3章深入到分析化学的世界，讲解了数理统计在数据处理中的应用，涵盖了基本概念、置信区间估计、显著性检验，以及信号处理方法如平均法和多项式拟合。信号求导技术，如差分法，也在此部分有所涉及。
第二章深入探讨了误差理解和数据处理，包括测量误差的类型、准确度与精密度的评估，以及有效数字的规则和实验数据的统计处理。1节详细讲解了误差的来源和减小方法，2节则介绍了有效数字的处理和运算法则，以及数据处理中常用的技术如f分布和显著性检验。