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實驗數據分析-(上冊) 版權信息
- ISBN：9787030347312
- 條形碼：9787030347312 ; 978-7-03-034731-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
實驗數據分析-(上冊) 本書特色
《實驗數據分析（上冊）》介紹實驗和測量數據分析中涉及的概率和數理統計及相關的數學知識，內容包括概率論、經典數理統計、貝葉斯統計、蒙特卡羅方法、極小化方法和去彌散方法六個部分。特別討論了數據統計處理中的一些困難問題和近期國際上發展起來的新方法。書中分析了取自普通物理、核物理、粒子物理和工程技術問題的許多實例，注重物理問題與數學方法的結合，具體闡述了概率和數理統計及相關的數學方法在實際問題中的應用。書末附有詳盡的數理統計表，可供本書涉及的幾乎所有數據分析問題之需要，而無需查閱專門的數理統計表書籍。
《實驗數據分析（上冊）》可供實驗物理工作者和大專院校相關專業師生、理論物理研究人員、工程技術人員以及從事自然科學和社會科學的數據測量和分析研究人員參考。
實驗數據分析-(上冊) 內容簡介
《實驗數據分析（上冊）》介紹實驗和測量數據分析中涉及的概率和數理統計及相關的數學知識，內容包括概率論、經典數理統計、貝葉斯統計、蒙特卡羅方法、極小化方法和去彌散方法六個部分。特別討論了數據統計處理中的一些困難問題和近期國際上發展起來的新方法。書中分析了取自普通物理、核物理、粒子物理和工程技術問題的許多實例，注重物理問題與數學方法的結合，具體闡述了概率和數理統計及相關的數學方法在實際問題中的應用。書末附有詳盡的數理統計表，可供本書涉及的幾乎所有數據分析問題之需要，而無需查閱專門的數理統計表書籍。 《實驗數據分析（上冊）》可供實驗物理工作者和大專院校相關專業師生、理論物理研究人員、工程技術人員以及從事自然科學和社會科學的數據測量和分析研究人員參考。
實驗數據分析-(上冊) 目錄
前言
第1章 概率論初步
1．1 隨機試驗，隨機事件，樣本空間
1．2 概率
1．3 條件概率，獨立性
1．4 概率計算舉例
1．5 邊沿概率，全概率公式，貝葉斯公式
第2章 隨機變量及其分布
2．1 隨機變量
2．2 隨機變量的分布
2．3 隨機變量函數的分布
2．4 隨機變量的數字特征
2．5 隨機變量的特征函數
2．6 離散隨機變量的概率母函數
第3章 多維隨機變量及其分布
3．1 二維隨機變量的分布，獨立性
3．2 條件概率分布
3．3 二維隨機變量的數字特征
3．4 二維隨機變量的函數的分布
3．5 多維隨機變量，向量和矩陣記號
3．6 多維隨機變量的聯合特征函數
3．7 多維隨機變量的函數的分布
3．8 線性變換和正交變換
3．9 誤差傳播公式
第4章 一些重要的概率分布
4．1 伯努利分布和二項分布
4．2 多項分布
4．3 泊松分布，泊松過程
4．4 泊松分布與其他分布的相互聯系
4．5 復合泊松分布
4．6 幾何分布，負二項分布，超幾何分布
4．7 均勻分布
4．8 指數分布
4．9 伽馬分布
4．10 貝塔分布
4．11 正態分布
4．12 二維正態分布
4．13 多維正態分布
4．14 對數正態分布
4．15 柯西分布
4．16 朗道分布
4．17 X2分布
4．18 t分布
4．19 F分布
4．20 實驗分布
4．20．1 實驗分辨函數
4．20．2 探測效率
4．20．3 復合概率密度
第5章 大數定律和中心極限定理
5．1 大數定律
5．2 中心極限定理
第6章 子樣及其分布
6．1 隨機子樣，子樣分布函數
6．2 統計量及其數字特征
6．3 抽樣分布
6．3．1 子樣平均值的分布
6．3．2 服從x2分布的統計量，自由度
6．3．3 服從t分布和F分布的統計量
6．3．4 正態總體子樣偏度、子樣峰度、子樣相關系數的分布
6．4 抽樣數據的圖形表示，頻率分布
6．4．1 一維散點圖和直方圖，頻率分布
6．4．2 二維散點圖和直方圖
第7章 參數估計
7．1 估計量，似然函數
7．2 估計量的相合性
7．3 估計量的無偏性
7．4 估計量的有效性和*小方差
7．5 估計量的充分性，信息
7．5．1 充分統計量
7．5．2 充分性與信息
7．6 區間估計
7．6．1 樞軸變量法
7．6．2 大樣本法
7．7 正態總體均值的置信區間
7．8 正態總體方差的置信區間
7．9 正態總體均值和方差的聯合置信域
第8章 極大似然法
8．1 極大似然原理
8．2 正態總體參數的極大似然估計
8．3 極大似然估計量的性質
8．3．1 參數變換下的不變性
8．3．2 相合性和無偏性
8．3．3 充分性
8．3．4 有效性
8．3．5 唯一性
8．3．6 漸近正態性
8．4 極大似然估計量的方差
8．4．1 方差估計的一般方法
8．4．2 充分和有效估計量的方差公式
8．4．3 大子樣情形下的方差公式
8．5 極大似然估計及其誤差的圖像確定
8．5．1 總體包含單個未知參數
8．5．2 總體包含兩個未知參數
8．6 利用似然函數作區間估計，似然區間
8．6．1 單個參數的似然區間
8．6．2 由巴特勒特函數求置信區間
8．6．3 兩個參數的似然域
8．6．4 多個參數的似然域
8．7 極大似然法應用于直方圖數據
8．8 極大似然法應用于多個實驗結果的合并
8．8．1 正態型似然函數
8．8．2 非正態型似然函數
8．9 極大似然法應用于實驗測量數據
8．10 有約束的極大似然估計
第9章 *小二乘法
9．1 *小二乘原理
9．2 線性*小二乘估計
9．2．1 正規方程
9．2．2 線性*小二乘估計量的性質
9．2．3 線性*小二乘估計舉例
9．2．4 一般多項式和正交多項式擬合
9．3 非線性*小二乘估計
9．4 *小二乘擬合
9．4．1 測量擬合值和殘差
9．4．2 線性模型中σ2的估計
9．4．3 正態性假設，自由度
9．4．4 擬合優度
9．5 *小二乘法應用于直方圖數據
9．6 *小二乘法應用于實驗測量數據
9．7 線性約束的線性*小二乘估計
9．8 非線性約束的*小二乘估計
9．8．1 拉格朗日乘子法
9．8．2 誤差估計
9．8．3 一般*小二乘擬合的自由度
9．9 *小二乘法求置信區間
9．9．1 單個參數的誤差和置信區間
9．9．2 多個參數的誤差和置信域
9．10 協方差矩陣未知的多個實驗結果的合并
第10章 矩法，三種估計方法的比較
10．1 簡單的矩法
10．2 一般的矩法
10．3 舉例
10．4 矩法、極大似然法和*小二乘法的比較
10．4．1 反質子極化實驗的模擬
10．4．2 不同估計方法的應用
10．4．3 討論
第11章 小信號測量的區間估計
11．1 經典方法
11．1．1 正態總體
11．1．2 泊松總體
11．2 似然比順序求和方法
11．2．1 泊松總體
11．2．2 正態總體
11．3 改進的似然比順序求和方法
11．4 考慮系統誤差時泊松總體的區間估計
參考文獻
《現代物理基礎叢書》已出版書目
第1章 概率論初步
1．1 隨機試驗，隨機事件，樣本空間
1．2 概率
1．3 條件概率，獨立性
1．4 概率計算舉例
1．5 邊沿概率，全概率公式，貝葉斯公式
第2章 隨機變量及其分布
2．1 隨機變量
2．2 隨機變量的分布
2．3 隨機變量函數的分布
2．4 隨機變量的數字特征
2．5 隨機變量的特征函數
2．6 離散隨機變量的概率母函數
第3章 多維隨機變量及其分布
3．1 二維隨機變量的分布，獨立性
3．2 條件概率分布
3．3 二維隨機變量的數字特征
3．4 二維隨機變量的函數的分布
3．5 多維隨機變量，向量和矩陣記號
3．6 多維隨機變量的聯合特征函數
3．7 多維隨機變量的函數的分布
3．8 線性變換和正交變換
3．9 誤差傳播公式
第4章 一些重要的概率分布
4．1 伯努利分布和二項分布
4．2 多項分布
4．3 泊松分布，泊松過程
4．4 泊松分布與其他分布的相互聯系
4．5 復合泊松分布
4．6 幾何分布，負二項分布，超幾何分布
4．7 均勻分布
4．8 指數分布
4．9 伽馬分布
4．10 貝塔分布
4．11 正態分布
4．12 二維正態分布
4．13 多維正態分布
4．14 對數正態分布
4．15 柯西分布
4．16 朗道分布
4．17 X2分布
4．18 t分布
4．19 F分布
4．20 實驗分布
4．20．1 實驗分辨函數
4．20．2 探測效率
4．20．3 復合概率密度
第5章 大數定律和中心極限定理
5．1 大數定律
5．2 中心極限定理
第6章 子樣及其分布
6．1 隨機子樣，子樣分布函數
6．2 統計量及其數字特征
6．3 抽樣分布
6．3．1 子樣平均值的分布
6．3．2 服從x2分布的統計量，自由度
6．3．3 服從t分布和F分布的統計量
6．3．4 正態總體子樣偏度、子樣峰度、子樣相關系數的分布
6．4 抽樣數據的圖形表示，頻率分布
6．4．1 一維散點圖和直方圖，頻率分布
6．4．2 二維散點圖和直方圖
第7章 參數估計
7．1 估計量，似然函數
7．2 估計量的相合性
7．3 估計量的無偏性
7．4 估計量的有效性和*小方差
7．5 估計量的充分性，信息
7．5．1 充分統計量
7．5．2 充分性與信息
7．6 區間估計
7．6．1 樞軸變量法
7．6．2 大樣本法
7．7 正態總體均值的置信區間
7．8 正態總體方差的置信區間
7．9 正態總體均值和方差的聯合置信域
第8章 極大似然法
8．1 極大似然原理
8．2 正態總體參數的極大似然估計
8．3 極大似然估計量的性質
8．3．1 參數變換下的不變性
8．3．2 相合性和無偏性
8．3．3 充分性
8．3．4 有效性
8．3．5 唯一性
8．3．6 漸近正態性
8．4 極大似然估計量的方差
8．4．1 方差估計的一般方法
8．4．2 充分和有效估計量的方差公式
8．4．3 大子樣情形下的方差公式
8．5 極大似然估計及其誤差的圖像確定
8．5．1 總體包含單個未知參數
8．5．2 總體包含兩個未知參數
8．6 利用似然函數作區間估計，似然區間
8．6．1 單個參數的似然區間
8．6．2 由巴特勒特函數求置信區間
8．6．3 兩個參數的似然域
8．6．4 多個參數的似然域
8．7 極大似然法應用于直方圖數據
8．8 極大似然法應用于多個實驗結果的合并
8．8．1 正態型似然函數
8．8．2 非正態型似然函數
8．9 極大似然法應用于實驗測量數據
8．10 有約束的極大似然估計
第9章 *小二乘法
9．1 *小二乘原理
9．2 線性*小二乘估計
9．2．1 正規方程
9．2．2 線性*小二乘估計量的性質
9．2．3 線性*小二乘估計舉例
9．2．4 一般多項式和正交多項式擬合
9．3 非線性*小二乘估計
9．4 *小二乘擬合
9．4．1 測量擬合值和殘差
9．4．2 線性模型中σ2的估計
9．4．3 正態性假設，自由度
9．4．4 擬合優度
9．5 *小二乘法應用于直方圖數據
9．6 *小二乘法應用于實驗測量數據
9．7 線性約束的線性*小二乘估計
9．8 非線性約束的*小二乘估計
9．8．1 拉格朗日乘子法
9．8．2 誤差估計
9．8．3 一般*小二乘擬合的自由度
9．9 *小二乘法求置信區間
9．9．1 單個參數的誤差和置信區間
9．9．2 多個參數的誤差和置信域
9．10 協方差矩陣未知的多個實驗結果的合并
第10章 矩法，三種估計方法的比較
10．1 簡單的矩法
10．2 一般的矩法
10．3 舉例
10．4 矩法、極大似然法和*小二乘法的比較
10．4．1 反質子極化實驗的模擬
10．4．2 不同估計方法的應用
10．4．3 討論
第11章 小信號測量的區間估計
11．1 經典方法
11．1．1 正態總體
11．1．2 泊松總體
11．2 似然比順序求和方法
11．2．1 泊松總體
11．2．2 正態總體
11．3 改進的似然比順序求和方法
11．4 考慮系統誤差時泊松總體的區間估計
參考文獻
《現代物理基礎叢書》已出版書目
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