實驗數據分析（下冊）

前言
第12章 假設檢驗
12.1 假設檢驗的一般概念
12.1.1 原假設和備擇假設
12.1.2 假設檢驗的一般方法
12.1.3 檢驗的比較
12.1.4 分布自由檢驗
12.2 參數假設檢驗
12.2.1 簡單假設的奈曼一皮爾遜檢驗
12.2.2 復合假設的似然比檢驗
12.3 正態(tài)總體的參數檢驗
12.3.1 j正.態(tài)總體均值和方差的檢驗
12.3.2 兩個正態(tài)總體均值的比較
12.3.3 兩個正態(tài)總體方差的比較
12.3.4 多個正態(tài)總體均值的比較
12.4 擬合優(yōu)度檢驗
12.4.1 似然比檢驗
12.4.2 皮爾遜x2檢驗
12.4.3 最小二乘、極大似然估計中的皮爾遜x2檢驗
12.4.4 擬合優(yōu)度的一般x2檢驗
12.4.5 柯爾莫哥洛夫檢驗
12.4.6 斯米爾諾夫一克拉美一馮.邁希斯檢驗
12.5 信號的統計顯著性
12.5.1 實驗P值
12.5.2 信號的統計顯著性
12.6 獨立性檢驗
12.6.1 二維隨機變量分量的獨立性檢驗
12.6.2 多維隨機變量分量的獨立性檢驗
12.7 相關性檢驗
12.7.1 Pearson相關系數的檢驗
12.7.2 Spearman秩相關檢驗
12.7.3 Kendall 相關檢驗
12.7.4 多變量Kendall協和系數檢驗
12.8 一致性檢驗
12.8.1 符號檢驗
12.8.2 兩子樣的游程檢驗
12.8.3 游程檢驗作為皮爾遜x2檢驗的補充
12.8.4 兩子樣的斯米爾諾夫檢驗
12.8.5 兩子樣的威爾科克森檢驗
12.8.6 多個連續(xù)總體子樣的克魯斯卡爾一瓦列斯秩檢驗
12.8.7 多個離散總體子樣的x2檢驗
第13章 貝葉斯統計
13.1 頻率概率和貝葉斯概率
13.2 貝葉斯公式和貝葉斯統計模型
13.2.1 貝葉斯公式
13.2.2 貝葉斯統計模型和貝葉斯推斷原則
13.2.3 先驗分布和后驗分布，先驗分布的選擇
13.3 貝葉斯統計推斷
13.3.1 統計決策的基本概念
13.3.2 貝葉斯參數點估計
13.3.3 經驗貝葉斯估計
13.3.4 貝葉斯參數區(qū)間估計
13.3.5 貝葉斯假設檢驗
第14章 蒙特卡羅法
14.1 蒙特卡羅法的基本思想
14.2 隨機數的產生及檢驗
14.2.1 隨機數的產生
14.2.2 隨機數的統計檢驗
14.3 任意隨機變量的隨機抽樣
14.3.1 直接抽樣方法
14.3.2 直接抽樣方法的推廣——變換抽樣
14.3.3 舍選抽樣方法
14.3.4 利用極限定理抽樣
14.3.5 復合分布的抽樣方法
14.3.6 近似抽樣方法
14.3.7 多維分布的抽樣
14.4 蒙特卡羅法計算積分
14.4.1 頻率法(均勻投點法)
14.4.2 期望值估計法
14.4.3 重要抽樣方法
14.4.4 半解析法
14.4.5 自適應蒙特卡羅積分.
14.5 蒙特卡羅法應用于粒子傳播問題
第15章 極小化方法
15.1 引言
15.2 無約束極小化的一維搜索
15.2.1 黃金分割法(0.6 18法)
15.2.2 斐波那契法
15.2.3 二次函數插值法(拋物線法)
15.2.4 進退法
15.3 無約束n維極值的解析方法
15.3.1 最速下降法(梯度法)
15.3.2 牛頓法.
15.3.3 共軛方向法和共軛梯度法
15.3.4 變尺度法
15.4 無約束n維極值的直接方法
15.4.1 坐標輪換法
15.4.2 霍克一吉弗斯模式搜索法
15.4.3 羅森布洛克轉軸法
15.4.4 單純形法
15.5 最小二乘Q2函數和似然函數的極值問題
15.5.1 最小二乘Q2函數極值
15.5.2 似然函數極值
15.6 局部極小和全域極小
15.6.1 網格法
15.6.2 隨機搜索法
15.7 約束n維極值問題
15.7.1 變量代換法
15.7.2 罰函數法
15.8參數的誤差估計
第16章 去彌散方法
16.1.去彌散問題的數學表述
16.2 響應矩陣求逆法
16.3 修正因子法
16.4 正規(guī)化去彌散的一般策略
16.5 正規(guī)函數
16.5.1 Tikhonov正規(guī)函數
16.5.2 基于極大熵原理的正規(guī)函數
16.5.3 貝葉斯統計的極大熵原理
16.5.4 基于交叉熵的正規(guī)函數
16.6 估計量的方差和偏差
16.7 正規(guī)參數的選擇
16.8 去彌散計算實例
16.9 數值計算
參考文獻
附表
示例索引
《現代物理基礎叢書》已出版書目