Учебное пособие представляет собой введение в теорию планирования эксперимента и включает основные разделы, необходимые на начальном этапе изучения предмета. Особое внимание уделено моделям наблюдений, анализу многофакторных экспериментов и многомерных функций отклика, теории проверки гипотез об установлении адекватности моделей. Представлены полные и дробные факторные планы, а также композиционные ортогональные и ротатабельные планы эксперимента для квадратичных моделей. Сжато излагаются основные понятия математической статистики, теории проверки гипотез, а также методы дисперсионного, регрессионного и ковариационного анализа. Для студентов и аспирантов, также будет полезно инженерам и преподавателям.

Байесовская статистика помогает лучше рассуждать о неопределенности, так же как изучение логики в школе помогает увидеть ошибки в повседневном логическом мышлении. Учитывая, что практически каждый имеет дело с неопределенностью в жизни, аудитория читателей этой книги становится довольно широкой. Специалисты по работе с данными и исследователи, уже использующие статистику, извлекут выгоду из более глубокого понимания и интуиции насчет работы этих инструментов. Инженеры и программисты узнают много нового о том, как лучше количественно оценивать решения, которые им приходится принимать.