實驗數據分析（上冊） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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硃永生 著

圖書標籤:

• 數據分析
• 實驗
• 統計
• 科學計算
• 高等教育
• 理工科
• 數據處理
• 實驗教學
• 數據可視化
• Python

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030347312

版次：1

商品編碼：12147426

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：2012-06-01

用紙：膠版紙

頁數：397

字數：504000

正文語種：中文

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、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錶書籍。
　　《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。

內頁插圖

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 隨機變量的數字特徵
2．5 隨機變量的特徵函數
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徵
3．4 二維隨機變量的函數的分布
3．5 多維隨機變量，嚮量和矩陣記號
3．6 多維隨機變量的聯閤特徵函數
3．7 多維隨機變量的函數的分布
3．8 綫性變換和正交變換
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 泊鬆分布，泊鬆過程
4．4 泊鬆分布與其他分布的相互聯係
4．5 復閤泊鬆分布
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 復閤概率密度

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 統計量及其數字特徵
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、子樣相關係數的分布
6．4 抽樣數據的圖形錶示，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 估計量的相閤性
7．3 估計量的無偏性
7．4 估計量的有效性和最小方差
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閤置信域

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 相閤性和無偏性
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 極大似然法應用於直方圖數據
8．8 極大似然法應用於多個實驗結果的閤並
8．8．1 正態型似然函數
8．8．2 非正態型似然函數
8．9 極大似然法應用於實驗測量數據
8．10 有約束的極大似然估計

第9章 最小二乘法
9．1 最小二乘原理
9．2 綫性最小二乘估計
9．2．1 正規方程
9．2．2 綫性最小二乘估計量的性質
9．2．3 綫性最小二乘估計舉例
9．2．4 一般多項式和正交多項式擬閤
9．3 非綫性最小二乘估計
9．4 最小二乘擬閤
9．4．1 測量擬閤值和殘差
9．4．2 綫性模型中σ2的估計
9．4．3 正態性假設，自由度
9．4．4 擬閤優度
9．5 最小二乘法應用於直方圖數據
9．6 最小二乘法應用於實驗測量數據
9．7 綫性約束的綫性最小二乘估計
9．8 非綫性約束的最小二乘估計
9．8．1 拉格朗日乘子法
9．8．2 誤差估計
9．8．3 一般最小二乘擬閤的自由度
9．9 最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閤並

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、極大似然法和最小二乘法的比較
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 泊鬆總體
11．2 似然比順序求和方法
11．2．1 泊鬆總體
11．2．2 正態總體
11．3 改進的似然比順序求和方法
11．4 考慮係統誤差時泊鬆總體的區間估計
參考文獻
《現代物理基礎叢書》已齣版書目

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，所蕕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12-16章見本書下冊）。
　　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～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。
　　硃永生
　　2011年9月於北京

好的，這是一本假設的圖書《數據驅動的創新實踐：從理論到前沿應用》的詳細簡介。 --- 圖書簡介：《數據驅動的創新實踐：從理論到前沿應用》 導論：變革時代的驅動力 在信息爆炸的今天，數據已不再是簡單的記錄載體，而是驅動商業決策、科學發現乃至社會治理的核心資産。我們正處於一個由數據定義的新時代，企業和研究機構的成功越來越依賴於能否有效地從海量、復雜的數據集中提取洞察、預測未來並最終實現顛覆性創新。 《數據驅動的創新實踐：從理論到前沿應用》正是為應對這一時代挑戰而精心編撰的權威指南。本書並非專注於基礎的統計學或入門級的數據處理技巧，而是將目光投嚮數據分析的更高維度——如何將嚴謹的分析方法與前沿的創新戰略深度融閤，從而構建起持續、可量化的競爭優勢。本書的宗旨是架起理論模型與實際業務場景之間的橋梁，幫助讀者實現從“擁有數據”到“善用數據驅動創新”的跨越。 第一部分：構建現代數據分析的理論基石 本部分深入探討瞭支撐現代數據驅動創新的核心理論框架，著重於理解數據在決策流程中的作用及其局限性。 第一章：數據生態係統與價值鏈重塑 本章首先剖析瞭當前企業級數據生態的復雜結構，涵蓋瞭數據采集（從傳感器到社交媒體）、存儲（數據湖、數據倉庫的演進）以及治理（數據質量、閤規性與倫理）。重點探討瞭數據如何作為一種新型“生産要素”，如何重塑傳統的價值創造鏈條，並引入瞭“數據資産化”的概念模型，指導讀者識彆和量化數據資産的潛在價值。 第二章：因果推斷與反事實分析的嚴謹性 在許多決策場景中，我們需要的不僅僅是“相關性”，更是“因果性”。本章係統梳理瞭從經典的隨機對照試驗（RCT）到準實驗設計（如雙重差分、斷點迴歸）的因果推斷方法。更重要的是，本書深入探討瞭在缺乏完美實驗條件時，如何利用先進的匹配方法（傾嚮得分匹配、遺傳匹配）和結構方程模型來構建可信的反事實假設，為商業乾預措施的有效性提供堅實的證據基礎。 第三章：不確定性量化與風險建模 真正的創新往往伴隨著高風險。本章聚焦於如何量化和管理分析過程中的不確定性。內容涵蓋貝葉斯統計方法在動態係統中的應用，濛特卡洛模擬在復雜係統（如供應鏈或金融市場）中的應用，以及如何構建麵嚮風險的決策樹和博弈論模型，確保創新決策的穩健性。 第二部分：前沿分析技術與工程化部署 理論必須轉化為可執行的方案。本部分著眼於將尖端分析技術與高效的數據工程相結閤，實現從模型到生産環境的無縫過渡。 第四章：大規模數據流處理與實時洞察 麵對物聯網（IoT）和高頻交易帶來的PB級數據流，傳統的批處理方法已無法滿足需求。本章詳細介紹瞭流處理架構（如Kafka、Flink）的設計原則，以及如何構建低延遲的特徵工程管道。重點討論瞭時間序列分析（如ARIMA、Prophet）在流數據上的實時更新與預測機製。 第五章：可解釋性人工智能（XAI）與信任構建 隨著深度學習模型在關鍵業務環節（如信貸審批、醫療診斷）中的應用日益廣泛，模型的“黑箱”問題成為創新的主要障礙。本章係統介紹瞭LIME、SHAP等主流XAI工具，並提齣瞭構建“可解釋性指標體係”的方法論，幫助工程師和業務人員建立對復雜模型的信任，從而推動模型的落地與接受度。 第六章：聯邦學習與數據隱私保護下的協作 數據孤島和日益嚴格的隱私法規（如GDPR）限製瞭數據共享。本章將聯邦學習（Federated Learning）作為一種突破性的技術框架進行闡述，詳細解析瞭其在保護數據本地化的前提下，如何實現多方模型的協同訓練。同時，介紹瞭差分隱私技術在數據脫敏和報告生成中的實際應用案例。 第三部分：數據驅動的創新戰略與業務轉型 數據分析的最終目的是驅動戰略決策和業務轉型。本部分側重於將分析能力轉化為市場競爭力和組織能力。 第七章：客戶生命周期價值（CLV）的動態預測與個性化優化 本書超越瞭靜態的CLV計算，轉而探討基於深度學習的動態CLV預測模型。內容包括如何利用馬爾可夫決策過程（MDP）來優化客戶的交互路徑，設計精準的流失預防策略，以及如何通過強化學習驅動的推薦係統實現超個性化的産品和服務推薦，最大化客戶終身價值。 第八章：供應鏈韌性與運營優化 針對全球供應鏈的脆弱性，本章探討瞭如何利用圖數據庫和網絡分析來建模復雜的供應鏈關係。重點內容包括利用預測性維護模型（基於傳感器數據的異常檢測）減少停機時間，以及使用數字孿生技術對供應鏈中斷情景進行高保真模擬和預案推演，從而構建更具韌性的運營體係。 第九章：創新型産品開發中的A/B/n測試架構 在快速迭代的互聯網産品中，科學的實驗設計是創新的基石。本章詳細闡述瞭如何設計復雜的A/B/n測試，包括如何處理多重比較問題、選擇閤適的統計功效（Power Analysis），以及引入“多臂老虎機”（Multi-Armed Bandit）算法來動態分配流量，加速學習過程，使測試本身就成為一種創新的優化機製。 第四部分：組織能力與數據治理的未來展望 技術和模型必須植根於穩健的組織文化和治理結構之中。 第十章：建立數據文化與跨職能協作機製 數據驅動的轉型是一場文化變革。本章提供瞭建立數據素養（Data Literacy）的組織路綫圖，探討瞭如何構建高效的數據科學傢、分析師與業務專傢的協作模型（如“雙鑽模型”的變體）。同時，本書強調瞭“數據敘事”（Data Storytelling）的重要性，教會讀者如何將復雜的分析結果轉化為有影響力的商業行動方案。 第十一章：負責任的AI與治理框架的演進 隨著AI能力的增強，其社會影響也日益凸顯。本章聚焦於構建負責任的AI治理框架，涵蓋模型公平性（Fairness Metrics）、偏見檢測與緩解策略，以及如何建立定期的“模型審計”流程，確保技術創新始終在倫理和法律的框架內健康發展。 結語：邁嚮智能決策的持續旅程 本書的終點並非知識的終結，而是實踐的開始。在總結部分，我們將迴顧數據驅動創新所遵循的迭代循環，並展望下一代數據技術（如量子計算在優化問題中的潛力）對未來創新的影響。本書旨在為渴望站在技術前沿，用數據重塑行業格局的決策者、工程師和研究人員，提供一套全麵、深入且高度實用的行動藍圖。 --- 目標讀者： 企業中高層管理者與戰略規劃人員 高級數據科學傢、機器學習工程師 需要將分析成果轉化為業務增長的職能部門負責人（市場、運營、金融） 數據科學與管理專業的研究生及博士生

評分☆☆☆☆☆

我嚮來不是一個喜歡“紙上談兵”的人，但這本書卻讓我看到瞭理論與實踐相結閤的典範。尤其是當作者在討論數據可視化的時候，我簡直迫不及待地想翻到後麵，看看他到底是如何將復雜的分析結果，用最直觀、最清晰的方式呈現齣來的。雖然我還沒來得及深入學習這部分內容，但從前期的章節來看，作者對細節的把控能力非常強。他不僅僅是告訴你“要做什麼”，更重要的是告訴你“為什麼這麼做”，以及“這樣做能達到什麼效果”。這種循循善誘的教學風格，是我非常看重的。而且，書中在舉例的時候，似乎也考慮到瞭不同讀者的背景，力求做到通俗易懂。我期待著在後續的學習中，能夠真正掌握這些數據分析的“看傢本領”，將理論知識轉化為解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

我最近在為一項新的研究項目搜集資料，碰巧看到瞭這本書。雖然我對其中某些具體章節的深度還有待檢驗，但不得不說，它所呈現齣的整體框架和選題深度，已經讓我感到非常驚喜。書中對實驗設計原則的闡述，簡直可以說是“言簡意賅，直指核心”。我一直認為，數據分析的第一步，往往在於科學閤理的實驗設計，而這本書在這方麵的講解，恰恰抓住瞭這一點。它並沒有停留於錶麵，而是深入剖析瞭不同實驗設計方案的優劣，以及如何在實際操作中避免常見的陷阱。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我受益匪淺。而且，作者在討論相關概念時，總是能將理論與實踐緊密結閤，讓我能夠清晰地看到，這些看似枯燥的理論，是如何在真實的科學研究中發揮作用的。這本書的齣現，無疑為我理清思路，優化研究設計提供瞭重要的指導。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我第一感覺就是“內容紮實”。雖然我還沒來得及完全消化，但它所包含的知識密度，已經遠超我的預期。特彆是其中關於數據預處理和特徵工程的部分，我覺得作者在這方麵下瞭很大的功夫。他並沒有將這部分內容簡單帶過，而是深入地探討瞭各種常見的數據清洗技術，以及如何有效地進行特徵提取和選擇。對於我這樣經常與“髒數據”打交道的人來說，這簡直是雪中送炭。書中對每種方法的講解，都詳盡且富有條理，並且提供瞭大量的實際案例，讓我能夠清晰地看到這些技術在解決真實問題時的威力。我預感，這本書將成為我解決實際數據分析挑戰時，最可靠的工具書之一，幫助我大幅提升數據處理的效率和準確性。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我眼前一亮，雖然我還沒來得及深入細讀，但光是初步翻閱，就感受到瞭作者在內容組織上的匠心獨運。第一眼吸引我的是它的邏輯綫索，從基礎概念的梳理到復雜模型的引入，層層遞進，絲毫沒有給人突兀或跳躍的感覺。特彆是書中對一些經典統計學方法的講解，用詞考究，解釋清晰，即便是我這種對統計學背景不算特彆深厚的讀者，也能相對輕鬆地理解其核心思想。它並沒有一開始就堆砌大量晦澀的公式，而是通過生動的例子和形象的比喻，讓抽象的理論變得觸手可及。我尤其欣賞的是作者在介紹一些稍有難度的概念時，會適時地穿插一些小故事或者實際應用場景，這極大地降低瞭閱讀門檻，也讓學習過程變得更加有趣。我預感，在未來的學習和工作中，這本書將是我不可或缺的得力助手，能夠幫助我更係統、更深入地理解實驗數據分析的奧秘，為我打開一扇通往更廣闊知識領域的大門。

評分☆☆☆☆☆

我對實驗數據分析的興趣由來已久，但總覺得缺乏係統性的指導。這本書的齣現，恰恰填補瞭我的這一需求。雖然我還沒有深入到書中的每一個細節，但從整體的章節安排和內容的廣度來看，它確實是一部非常有價值的參考書。我尤其關注的是書中對一些統計推斷方法的介紹，它們往往是實驗數據分析的核心。作者在解釋這些方法時，似乎非常注重邏輯的嚴謹性和理論的深度，並且會適時地穿插一些曆史背景或者不同學派的觀點，這使得原本枯燥的理論學習變得更加生動有趣。我非常期待在後續的學習中，能夠通過這本書，真正掌握這些強大的分析工具，並將它們運用到我自己的研究課題中，從而獲得更科學、更可靠的結論。