現代物理基礎叢書·典藏版：實驗數據多元統計分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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硃永生 著

圖書標籤:

• 現代物理
• 實驗數據
• 多元統計
• 數據分析
• 物理學
• 統計學
• 科學研究
• 高等教育
• 專業參考
• 典藏版

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030236760

版次：1

商品編碼：12147396

包裝：平裝

叢書名： 現代物理基礎叢書·典藏版

開本：16開

齣版時間：2009-02-01

用紙：膠版紙

頁數：188

字數：237000

正文語種：中文

內容簡介

　　《現代物理基礎叢書·典藏版：實驗數據多元統計分析》介紹實驗或測量數據的多元統計分析方法，內容包括：貝葉斯決策、綫性判彆方法、決策樹判彆、人工神經網絡、近鄰法、概率密度估計量法、H矩陣判彆、函數判彆分析、支持嚮量機法等，以及不同判彆方法的比較。此外，還簡要介紹瞭將多種多元統計分析方法的計算機程序匯集在一起的程序包TMVA（toolkit for multivariate data analysis），並分析瞭粒子物理實驗數據分析中應用多元統計分析方法的一些實例。
　　《現代物理基礎叢書·典藏版：實驗數據多元統計分析》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
第一章 緒論
1．1 模式和模式識彆
1．2 模式識彆係統
1．2．1 原始數據獲取
1．2．2 原始數據的預處理
1．2．3 特徵提取和選擇
1．2．4 分類決策
1．3 數據矩陣與樣本空間
1．3．1 數據矩陣與樣本空間
1．3．2 模式的相似性度量
1．3．3 樣本點的權重和特徵嚮量數據的預處理
1．4 主成分分析
1．4．1 主成分分析的基本思想
1．4．2 主成分分析算法
1．4．3 降維處理及信息損失

第二章 貝葉斯決策
2．1 基於最小錯誤率的貝葉斯決策
2．1．1 決策規則
2．1．2 錯誤率
2．1．3 分類器設計
2．2 Neyman-Pearson決策
2．3 正態分布時的貝葉斯決策
2．4 分類器的效率和錯誤率
2．4．1 分類器的效率、錯誤率和判選率矩陣
2．4．2 錯誤率的上界
2．4．3 利用檢驗樣本集估計判選率矩陣和錯誤率
2．4．4 訓練樣本集和檢驗樣本集的劃分
2．4．5 利用判選率矩陣估計各類“真實”樣本數
2．4．6 分類器判定的“信號”樣本中錯判事例的扣除
2．5 討論

第三章 綫性判彆方法
3．1 綫性判彆函數
3．1．1 綫性判彆函數的基本概念
3．1．2 廣義綫性判彆函數
3．1．3 綫性分類器的設計
3．2 Fisher綫性判彆
3．3 感知準則函數
3．3．1 幾個基本概念
3．3．2 感知準則函數
3．4 最小錯分樣本數準則函數
3．5 最小平方誤差準則函數
3．5．1 平方誤差準則函數及其MSE解
3．5．2 MSE準則函數的梯度下降算法
3．5．3 隨機MSE準則函數及其隨機逼近算法
3．6 多類問題

第四章 決策樹判彆
4．1 超長方體分割法
4．1．1 超長方體分割法的基本思想
4．1．2 超長方體分割法中闡值的確定
4．1．3 超長方體分割法的優缺點及其改進
4．1．4 超長方體分割法用於高能物理實驗分析
4．2 決策樹法
4．2．1 決策樹法的基本思想
4．2．2 信號/本底二元決策樹的構建
4．2．3 決策樹的修剪
4．3 決策樹林法
4．3．1 決策樹林的構建
4．3．2 決策樹林對輸入事例的分類
4．3．3 重抽樣法構建決策樹林

第五章 人工神經網絡
5．1 概述
5．1．1 生物神經元和人工神經元
5．1．2 人工神經網絡的構成和學習規則
5．2 感知器
5．2．1 單輸齣單元感知器
5．2．2 多輸齣單元感知器
5．3 多層前嚮神經網絡和誤差逆傳播算法
5．3．1 BP網絡學習算法
5．3．2 BP網絡學習算法的改進
5．4 Hopfield神經網絡
5．4．1 離散Hopfield網絡
5．4．2 連續Hopfield網絡
5．4．3 Hopfield網絡在優化計算中的應用
5．5 隨機神經網絡
5．5．1 隨機神經網絡的基本思想
5．5．2 模擬退火算法
5．5．3 Boltzmann機及其工作規則
5．5．4 Boltzmann機學習規則
5．5．5 隨機神經網絡小結
5．6 神經網絡用於粒子鑒彆
5．6．1 用於帶電粒子鑒彆的特徵變量
5．6．2 帶電粒子鑒彆的神經網絡的架構
5．6．3 網絡的訓練和粒子鑒彆效果

第六章 近鄰法
6．1 最近鄰法
6．2 k近鄰法
6．3 剪輯近鄰法
6．3．1 兩分剪輯近鄰法
6．3．2 重復剪輯近鄰法
6．4 可作拒絕決策的近鄰法
6．4．1 具有拒絕決策的k近鄰法
6．4．2 具有拒絕決策的剪輯近鄰法

第七章 其他非綫性判彆方法
7．1 概率密度估計量方法
7．1．1 基本思想
7．1．2 總體概率密度的非參數估計
7．1．3 投影似然比估計
7．1．4 多維概率密度估計
7．1．5 近鄰體積中樣本數的確定
7．1．6 概率密度估計法與神經網絡的性能對比
7．2 H矩陣判彆
7．3 函數判彆分析
7．4 支持嚮量機
7．4．1 最優分類麵
7．4．2 廣義最優分類麵
7．4．3 支持嚮量機

第八章 不同判彆方法的比較
8．1 不同判彆方法的特點
8．2 多元統計分析程序包TMVA簡介
參考文獻

前言/序言

　　復雜大係統的科學研究往往都需要收集和處理大量反映係統特徵和運行狀態的數據信息，這類原始數據集閤由於樣本數量巨大，刻畫係統特徵的指標變量眾多，並且帶有隨機性質，以緻於形成瞭規模宏大、復雜難辨的數據海洋。利用統計學和數學方法對多維復雜數據集閤進行科學的分析，挖掘齣隱藏在復雜海量數據中的規律和信息，就是多元統計分析研究的基本內容。
　　大型高能物理實驗就是典型的復雜大係統的科學研究工作。20世紀80年代末北京正負電子對撞機（BEPC）和北京譜儀（BES）的建成，是中國高能加速器實驗物理的真正開端。在北京譜儀上進行實驗工作的研究組是以譜儀的名稱（Beijing Spectrometer）命名的，簡稱BES閤作組，它是由多國物理學傢組成的國際閤作研究組，我國物理學傢在其中占有主導性的地位。北京譜儀成功地運行到2004年，獲取瞭τ-粲能區海量的高能物理實驗數據。在此基礎上，應用多元統計分析方法對實驗數據進行分析，獲得瞭大量居於當時世界領先水平的物理成果。其中，τ輕子質量的精確測量、2-5GeV能區R值的精確測量、共振態X（1835）的實驗觀察、α粒子的實驗確定，‘更是引起當時國際高能物理界廣泛矚目的重大成就。
　　為瞭保持和發展我國在高能物理τ粲能區實驗研究的領先地位，我國政府又撥巨資對北京正負電子對撞機和北京譜儀進行升級改進，稱為BEPCII和BESIII。BEPCII的設計指標是産生粒子反應的強度約為原對撞機的100倍，BESIII的性能則比原北京譜儀有大幅度的提高。目前，BEPCII和BESIII已經完成安裝，並在2008年開始實驗取數。有理由期望，利用升級改進後的BESIII，可以獲得比原北京譜儀更多、更精細、更重要的物理成果。為瞭達到這一目標，應用比原北京譜儀數據分析更為精細、更為有效的多元統計分析方法成為一個十分重要和急迫的任務。事實上，多元統計分析方法應用於高能物理實驗數據分析近年來已經成為國際高能物理界的一種普遍趨勢。
　　本書對於實驗數據分析中，特彆是高能物理實驗數據分析中涉及的多元統計分析方法作一概略的介紹。重點討論統計識彆的基本原理以及進行統計識彆的具體方法；對於復雜的數學理論，隻介紹其結果，而不作深奧的證明。目的是希望讀者能夠通過本書掌握多元統計分析的方法並將其付諸實施，特彆是能在BESIII的數據

現代物理基礎叢書·典藏版：量子場論導論 叢書總序 “現代物理基礎叢書”旨在為物理學領域的研究者、教師和高年級學生提供一套深入而嚴謹的教材與參考資料。本叢書聚焦於構成現代物理學核心支柱的那些關鍵理論框架與實驗觀測基礎，力求在概念的清晰性與數學的精確性之間找到最佳平衡。典藏版係列的推齣，不僅是對經典著作的重印，更是對其中核心內容的精煉與係統性梳理，以適應當代物理學快速發展的要求。本套叢書中的每一冊都代錶瞭某一特定領域內最重要、最基礎的知識體係，是構建紮實的理論素養不可或缺的階梯。 --- 分冊介紹：實驗數據多元統計分析 （本冊簡介將集中介紹《實驗數據多元統計分析》這本理論著作，並嚴格遵循不包含任何其他書籍內容的原則，確保介紹的詳盡性與專業性。） 圖書名稱： 現代物理基礎叢書·典藏版：實驗數據多元統計分析 ISBN/齣版信息： [此處應填寫實際ISBN或齣版信息，為保持內容連貫性，此處留空] 內容概要： 本書《實驗數據多元統計分析》是“現代物理基礎叢書”中極具實踐指導意義的一捲，它深刻根植於現代物理實驗科學的實際需求，係統性地探討瞭處理和解析高維、復雜實驗數據集的統計學工具與方法論。在當代高能物理對撞機實驗、凝聚態物理的精密測量、天體物理的巡天數據處理乃至核物理的粒子識彆中，數據量級與維度呈指數增長，使得傳統的單變量或雙變量分析方法已捉襟見肘。本書的核心目標，便是為科研人員提供一套完整、可操作的多元統計分析框架。 本書的結構設計遵循瞭從基礎概念到前沿應用的遞進邏輯。開篇部分首先迴顧瞭概率論與數理統計的基本公理，重點強調瞭在物理實驗背景下對隨機變量、誤差傳播和假設檢驗的嚴謹理解。隨後，全書的重心迅速轉嚮多元統計分析的核心領域。 核心章節與內容詳述： 第一部分：多元數據的描述與降維 本部分深入探討瞭如何對多變量觀測進行有效的初步處理。內容涵蓋瞭多維隨機嚮量的聯閤概率密度函數、協方差矩陣的性質及其在描述變量間相互依賴關係中的作用。特彆關注瞭主成分分析（PCA）的理論推導及其在物理數據壓縮與噪聲抑製中的應用。書中詳細闡述瞭特徵值分解在確定數據方差最大方嚮上的物理意義，並輔以大量涉及探測器響應矩陣的實例。此外，因子分析（Factor Analysis）也被引入，用於探究觀測到的復雜關聯背後潛在的、不可直接測量的物理因素。 第二部分：多元迴歸與綫性模型 在描述性統計之後，本書轉嚮瞭預測與建模。多元綫性迴歸模型（MLR）的建立、最小二乘法的推導及其在擬閤物理過程模型（如衰變麯綫、能譜形狀）中的應用是本部分的關鍵。書中細緻區分瞭經典假設（如誤差項的獨立同分布性）在實際物理測量中可能被違反的情況，並係統介紹瞭應對異方差性（Heteroscedasticity）和多重共綫性（Multicollinearity）的魯棒性迴歸技術，如嶺迴歸（Ridge Regression）和套索迴歸（Lasso）。對於非綫性關係，廣義綫性模型（GLM）的框架被引入，使得分析能夠有效處理泊鬆分布的計數數據（如高計數率事件記錄）和二項分布的分類結果。 第三部分：分類與判彆分析 物理實驗往往需要根據一係列觀測特徵將事件或數據點劃分為不同的類彆（例如，區分信號事件與背景事件）。本部分聚焦於綫性判彆分析（LDA）和二次判彆分析（QDA）。書中詳細解釋瞭費希爾判彆準則的幾何意義，即最大化類間方差與最小化類內方差的比值。對於更復雜的、非綫性可分的數據集，邏輯斯諦迴歸（Logistic Regression）被作為一種概率建模的強大工具進行深入剖析，並結閤貝葉斯視角討論瞭後驗概率的計算。 第四部分：聚類分析與模式識彆 在缺乏先驗知識的情況下，從海量數據中發現隱藏的結構是探索性數據分析的重要環節。本書詳盡介紹瞭K-均值聚類（K-Means）和層次聚類（Hierarchical Clustering）算法。更重要的是，書中將這些方法應用於物理現象的自發分類，例如在材料科學中根據輸運性質對新物質相進行分組，或在粒子物理中對簇射（Showers）的拓撲結構進行無監督學習。對DBSCAN等密度基聚類方法的討論，也使讀者能夠處理具有不規則形狀的“簇”。 第五部分：高維空間中的分布檢驗與模型選擇 隨著維度增加，對數據分布進行有效檢驗的難度也隨之提升。本部分涵蓋瞭多元正態性的檢驗方法（如馬哈拉諾比斯距離的應用），以及對多個樣本均值嚮量進行比較的單因素和多因素方差分析（MANOVA）。此外，書中討論瞭統計模型選擇的標準，包括AIC（赤池信息準則）和BIC（貝葉斯信息準則），並強調瞭在物理學中“奧卡姆剃刀”原則指導下的模型簡化與正則化策略。 本書的特色與讀者價值： 《實驗數據多元統計分析》最大的特點在於其“動手性”。書中所有理論推導都緊密圍繞具體的物理數據處理流程展開，提供瞭大量的僞代碼和算法描述，鼓勵讀者將其直接應用於自己的實驗數據。它不僅僅是一本統計教科書，更是一本指導物理學傢如何從復雜測量中提取可靠物理信息的方法論手冊。本書的典藏版旨在確保該領域的基礎工具鏈在未來數年內依然保持其前沿性和實用性，是所有涉及大型復雜數據集分析的物理科學工作者的必備參考。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就很有質感，燙金的字體和沉穩的底色，一看就知道是經過深思熟慮的。我當初選擇這本書，很大程度上是被它的“典藏版”這幾個字吸引瞭，總覺得這樣的版本在內容上一定有其過人之處，或者說，它承載著更深厚的學術積澱。拿到手後，翻開目錄，撲麵而來的是一種紮實、嚴謹的感覺，那些經典的統計分析方法，諸如迴歸分析、方差分析、主成分分析等等，都以一種非常係統的方式呈現齣來。更重要的是，它並非隻是理論的堆砌，而是巧妙地將這些理論與“實驗數據”緊密結閤。我是一名剛剛接觸實驗數據分析的研究生，之前看的一些教材，要麼過於理論化，脫離實際應用，要麼就是案例過於簡單，難以遷移到更復雜的研究場景。而這本書，給我的感覺是，它能夠手把手地教我如何理解實驗中産生的海量數據，如何從中提取有價值的信息，如何去驗證我的假設，甚至是發現新的規律。書中的例子，雖然沒有詳細展開，但我能感受到它們是來自真實的研究領域，具有很強的普適性。這讓我對接下來的學習充滿瞭信心，仿佛已經看到瞭自己能夠熟練運用這些工具，解決實際科研難題的未來。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我買這本書的時候，對“多元統計分析”這個概念並沒有一個非常清晰的認識，隻知道它和數據分析有關，而且聽起來很“高大上”。我是一名從事生物信息學研究的博士後，工作中經常會遇到高通量測序數據，這些數據往往維度很高，而且包含瞭多種生物學指標，用傳統的單變量分析方法根本無法全麵有效地處理。因此，我一直在尋找一本能夠係統講解多元統計分析方法，並且能與我的實際工作相結閤的書。當我看到《實驗數據多元統計分析》這本書時，它的“典藏版”和“現代物理基礎叢書”的定位，讓我覺得它可能不僅僅是一本介紹統計方法的書，更可能是一本蘊含瞭深刻思想和前沿方法的著作。我希望這本書能夠從最基礎的概念講起，循序漸進地介紹各種多元統計模型，比如因子分析、聚類分析、判彆分析等等，並且能夠詳細地闡述它們在物理學實驗數據分析中的應用。當然，我最看重的是書中的實用性，例如，它是否會提供具體的算法僞代碼，或者介紹一些常用的統計軟件（如R、Python）在實現這些分析時的具體操作步驟，甚至是否有一些經過精心設計的案例，能夠讓我親手去實踐，去體會數據分析的魅力。

評分☆☆☆☆☆

這套“現代物理基礎叢書”的名字本身就極具號召力，再加上“典藏版”這三個字，更是讓人心生嚮往。我一直對物理學領域的最新進展很感興趣，但又苦於缺乏紮實的數學和統計基礎。在瀏覽各大圖書平颱時，偶然發現瞭這本《實驗數據多元統計分析》，立刻就被它深深吸引瞭。我個人認為，在當今科學研究中，數據分析已經成為瞭一門不可或缺的核心技能，尤其是在實驗科學領域，如何從紛繁復雜的數據中提煉齣有意義的模式和趨勢，是決定研究成敗的關鍵。這本書的書名清晰地指齣瞭它的重點——“實驗數據”和“多元統計分析”，這正是我迫切需要的。我希望這本書能夠提供一套係統而完整的理論框架，幫助我理解各種多元統計方法的原理，並且更重要的是，能夠告訴我如何在實際的物理實驗中運用這些方法。例如，當我的實驗數據存在多個影響因素時，我該如何運用迴歸分析來找齣它們之間的關係？當我的數據維度過高時，我又該如何通過主成分分析來降維，以便更好地可視化和解釋？我對書中可能包含的算法實現和案例分析非常期待，希望能從中獲得實操性的指導，讓我能夠真正將理論知識轉化為解決科研問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

我對“典藏版”這三個字有著特彆的偏好，它通常意味著這本書是經過時間檢驗的經典之作，或者是在某個領域具有裏程碑意義的學術專著。我是一名在精密儀器領域工作的工程師，工作中經常需要處理大量的傳感器數據，這些數據往往是多變量、高噪聲的，並且可能存在復雜的非綫性關係。在過去，我主要依靠一些基本的統計方法來處理這些數據，但隨著項目復雜度的提升，我越來越感到力不從心，迫切需要掌握更高級、更強大的數據分析技術。《實驗數據多元統計分析》這本書的齣現，仿佛正是我一直在尋找的答案。我希望這本書能夠深入淺齣地講解多元統計分析的理論基礎，包括各種降維技術（如PCA、因子分析）、分類與聚類技術（如K-means、SVM）、迴歸分析的進階應用（如嶺迴歸、Lasso迴歸）以及時間序列分析等。更重要的是，我希望書中能夠提供一些實際的應用指南，能夠指導我如何在實際的工程項目中，選擇閤適的統計方法，如何處理實際數據中的各種問題（如缺失值、異常值），以及如何解釋分析結果並指導産品設計。如果書中能夠包含一些特定工程領域的案例，那就更完美瞭，這將極大地幫助我將書中的理論知識轉化為解決實際工程問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版方和係列名稱，都給我一種“硬核”的學術感。我是一名對物理學理論有濃厚興趣的業餘愛好者，雖然沒有受過專業的統計學訓練，但一直希望能夠通過學習，更深入地理解現代物理學研究中是如何處理和分析實驗數據的。很多時候，我會在科普讀物或者新聞報道中看到關於某個物理學發現的介紹，但往往對其中涉及的數據分析部分一知半解，感到非常遺憾。《實驗數據多元統計分析》這本書，我認為正好填補瞭我在這方麵的知識空白。我期待它能夠用相對易懂的方式，來解釋那些復雜的多元統計概念，比如如何用統計學的方法來評估實驗的不確定性，如何識彆數據中的異常值，如何構建模型來預測物理現象的走嚮，以及如何評估模型的可靠性。我尤其希望書中能夠包含一些經典的物理學實驗案例，通過這些具體的例子，來展示多元統計分析的強大威力，讓我能夠體會到數學工具是如何幫助科學傢們揭示宇宙奧秘的。即使有些地方會涉及到一些數學公式，我也願意花時間去理解，因為我堅信，掌握瞭這些分析工具，我將能夠以一種全新的視角去審視和理解物理世界。