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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書對(duì)Bayes小子樣方法的理論及在電子系統(tǒng)試驗(yàn)中的應(yīng)用做了詳細(xì)介紹和闡述。由于Bayes方法的先進(jìn)性，對(duì)于試驗(yàn)結(jié)果解釋的合理性及其使用時(shí)的易操作性，使得該方法在得到同樣的置信度條件下，所需的樣本數(shù)目大為減少，從而有效地縮短試驗(yàn)周期，大大降低試驗(yàn)消耗，提高試驗(yàn)效率，有著廣泛的應(yīng)用前景。本書內(nèi)容新穎，系統(tǒng)性強(qiáng)，理論聯(lián)系實(shí)際，基本反映了近年來電子系統(tǒng)試驗(yàn)技術(shù)研究領(lǐng)域的新理論、新方法和新成果，具有較高的學(xué)術(shù)水平和應(yīng)用價(jià)值。本書可作為事電子系統(tǒng)或電子對(duì)抗系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理、試驗(yàn)評(píng)估、試驗(yàn)設(shè)計(jì)以及統(tǒng)計(jì)決策領(lǐng)域科技人員的參考書，也可供高等院校本科生和研究生進(jìn)行相關(guān)課題研究或課程學(xué)習(xí)時(shí)參考。<

作者簡(jiǎn)介

暫缺《電子系統(tǒng)小子樣試驗(yàn)理論方法》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第1章概率及概率分布
1.1 基本概念
1.2 隨機(jī)變量及概率分布
1.3 數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)
第2章電子系統(tǒng)試驗(yàn)中傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法
2.1 參數(shù)估計(jì)
2.2 假設(shè)檢驗(yàn)
2.3 試驗(yàn)中子樣大小的確定
2.4 經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法的缺陷及誤用
2.5 傳統(tǒng)方法的評(píng)價(jià)
第3章 Bayes方法基本原理
3.1 紡計(jì)推斷中所應(yīng)用的信息
3.2 Bayes方法的產(chǎn)生及其基本觀點(diǎn)
3.3 驗(yàn)前分布的計(jì)算方法
3.4 驗(yàn)后分布的計(jì)算方法
3.5 共軛分布
3.6 Bayes方法的典型應(yīng)用
3.7 Bayes方法的評(píng)價(jià)
第4章 Bayes統(tǒng)計(jì)推斷
4.1 Bayes統(tǒng)計(jì)推斷的基本理論
4.2 正態(tài)總體未知參數(shù)的Bayes估計(jì)
4.3 正態(tài)總體未知未知參數(shù)的Bayes估計(jì)
4.4 正態(tài)總體未知參數(shù)u、Bayes估計(jì)
4.5 二項(xiàng)分布總體未知參數(shù)P的Bayes估計(jì)
第5章序貫驗(yàn)后加權(quán)檢驗(yàn)與小子樣試驗(yàn)方法
5.1 序貫驗(yàn)后加權(quán)檢驗(yàn)方法
5.2 正態(tài)總體分布均值的驗(yàn)后加權(quán)檢驗(yàn)
5.3 正態(tài)總體分布方差的驗(yàn)后加權(quán)檢驗(yàn)
5.4 正態(tài)總體分布聯(lián)合分布的驗(yàn)后加權(quán)檢驗(yàn)
5.5 二項(xiàng)分布總布未知參數(shù)P的驗(yàn)后加權(quán)檢驗(yàn)
第6章電子系統(tǒng)小子樣試驗(yàn)方法應(yīng)用及分析
6.1 替代等效推算模型
6.2 正態(tài)總體中均值的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)及分析
6.3 正態(tài)總體中方差的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)及分析
6.4 正態(tài)總體中均值和方差的聯(lián)合統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)及分析
6.5 二次總體中P參數(shù)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)及分析
后記
附表
參考文獻(xiàn)