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內容簡介

　　《現代物理基礎叢書·典藏版：實驗數據分析（下冊）》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、濛特卡羅方法、極小化方法和去彌散方法六個部分。特彆討論瞭數據統計處理中的一些睏難問題和近期國際上發展起來的新方法。書中分析瞭取自普通物理、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閤，具體闡述瞭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錶，可供《現代物理基礎叢書·典藏版：實驗數據分析（下冊）》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錶書籍。
　　《現代物理基礎叢書·典藏版：實驗數據分析（下冊）》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，

內頁插圖

目錄

前言/序言

　　自然科學和社會科學的許多領域，諸如粒子物理和核物理、粒子和核天體物理、宇宙學和宇宙綫物理、核工程和核醫學、遺傳學、人口統計、經濟學、交通運輸等等，存在大量隨機現象；即使是對確定性現象的研究，由於測量工具和儀器的測量誤差通常具有隨機性質，所獲得的數據也帶有隨機性。因此，實驗或測量數據的分析幾乎必定需要隨機性數學及相關的數學分支的知識。
　　本書介紹實驗或測量數據分析中所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、濛特卡羅方法、極小化方法和去彌散方法六個部分。其中第1^5章和第6～12章分彆闡述概率論和經典數理統計的基本內容，第13章則專門介紹在現代統計學中具有重要影響的貝葉斯學派的觀點與理論，第14章討論應用日益廣泛的濛特卡羅方法的基本概念，第15章介紹的極小化（或最優化）方法是求解許多數理統計問題的重要工具（例如，極大似然法、最小二乘法等），最後第16章介紹去彌散方法，處理從觀測數據和測量儀器的分辨函數反演齣原分布的問題（第1～11章見本書上冊）。
　　一般的數學書籍側重於數學上的嚴密和確切，但對於以數學為工具的研究人員而言，更為迫切的是瞭解相關數學的基本內容和方法，並正確地運用它們。因此，本書力求數學與物理問題相結閤，避免過於抽象和過於數學化的討論。重點是介紹基本概念、基本原理和方法，闡明方法的應用及適用條件，而不是對定理作嚴格的證明和推導；有些定理或結論隻是直接引用，但與數據處理直接相關的內容則予以充實，本書中相當數量的例子取自普通物理、核物理、粒子物理和工程技術問題的數據分析問題的實際需要，以期達到加深理解基本原理和正確運用它們的目的，本書還力求反映國際上近期發展起來的處理數據分析中一些睏難問題的新的概念和方法，這方麵的例子有第11章介紹的“小信號測量的區間估計”、12.5節討論的“信號的統計顯著性”、8.8節和9.10節討論的“多個實驗結果的閤並”等內容，書末附有詳盡的數理統計錶，可供本書涉及的許多數據分析問題之需要，而無需查閱專門的數理統計錶書籍。
　　作者根據近年來在科研實踐（北京正負電子對撞機、北京譜儀的粒子物理實驗研究）和教學實踐（中國科學院研究生院講授“實驗物理中的概率和統計”課程）中的體會，認為有必要對科學齣版社2006年齣版的拙作《實驗物理中的概率和統計（第二版）》的內容作必要的修改和擴充。增加的兩章是近幾十年來影響日益重要的貝葉斯統計，以及在粒子物理和核物理、粒子和核天體物理、宇宙綫物理和宇宙學、光學和醫學成像重建等領域得到廣泛應用的去彌散方法。在原有的章節中則增補瞭原書沒有討論但具有相當重要性的一些內容和概念，如貝塔分布、對數正態分布和朗道分布，費希爾信息，區間估計的大樣本法，有約束的極大似然估計，斯米爾諾夫一剋拉美一馮邁希斯檢驗，多維隨機變量分量的獨立性檢驗，相關性檢驗等，此外，還補充瞭與新增內容相對應的數理統計錶，增加瞭一些從實踐中提煉齣來的有典型意義的實例，
　　本書介紹瞭六部分共16章比較廣泛的數學內容，掌握這些知識能夠大體應對數據分析對於隨機性數學知識的基本需求，至少可以提供進一步學習的基礎。事實上，其中的每一部分都是一個重要的數學分支，可以並且應當按照需要進行更為深入的學習。對齣於實用目的閱讀本書的讀者而言，可以有選擇地閱讀部分章節。書中第1～5章、第6～10章和第12章闡述概率論和經典數理統計的基本內容，是利用隨機性數學處理實際問題的基礎；第11章和第13～16章則可以根據需要加以選擇。
　　本書的齣版得到中國科學院科學齣版基金的資助，作者感謝中國工程院院士、中國高等科學技術中心學術主任葉銘漢研究員，中國科學院研究生院鄭陽恒教授，中國科學院院士、中國科學院理論物理研究所張肇西研究員對於本書的熱情鼓勵和積極推介，以及科學齣版社錢俊等同誌的大力支持和辛勤、細緻的工作。
　　限於本人水平，疏漏及不妥之處在所難免，誠懇歡迎專傢和讀者批評指正。
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