實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析（下冊）

前言
第12章 假設(shè)檢驗(yàn)
12.1 假設(shè)檢驗(yàn)的一般概念
12.1.1 原假設(shè)和備擇假設(shè)
12.1.2 假設(shè)檢驗(yàn)的一般方法
12.1.3 檢驗(yàn)的比較
12.1.4 分布自由檢驗(yàn)
12.2 參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)
12.2.1 簡單假設(shè)的奈曼一皮爾遜檢驗(yàn)
12.2.2 復(fù)合假設(shè)的似然比檢驗(yàn)
12.3 正態(tài)總體的參數(shù)檢驗(yàn)
12.3.1 j正.態(tài)總體均值和方差的檢驗(yàn)
12.3.2 兩個(gè)正態(tài)總體均值的比較
12.3.3 兩個(gè)正態(tài)總體方差的比較
12.3.4 多個(gè)正態(tài)總體均值的比較
12.4 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
12.4.1 似然比檢驗(yàn)
12.4.2 皮爾遜x2檢驗(yàn)
12.4.3 最小二乘、極大似然估計(jì)中的皮爾遜x2檢驗(yàn)
12.4.4 擬合優(yōu)度的一般x2檢驗(yàn)
12.4.5 柯爾莫哥洛夫檢驗(yàn)
12.4.6 斯米爾諾夫一克拉美一馮.邁希斯檢驗(yàn)
12.5 信號的統(tǒng)計(jì)顯著性
12.5.1 實(shí)驗(yàn)P值
12.5.2 信號的統(tǒng)計(jì)顯著性
12.6 獨(dú)立性檢驗(yàn)
12.6.1 二維隨機(jī)變量分量的獨(dú)立性檢驗(yàn)
12.6.2 多維隨機(jī)變量分量的獨(dú)立性檢驗(yàn)
12.7 相關(guān)性檢驗(yàn)
12.7.1 Pearson相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn)
12.7.2 Spearman秩相關(guān)檢驗(yàn)
12.7.3 Kendall 相關(guān)檢驗(yàn)
12.7.4 多變量Kendall協(xié)和系數(shù)檢驗(yàn)
12.8 一致性檢驗(yàn)
12.8.1 符號檢驗(yàn)
12.8.2 兩子樣的游程檢驗(yàn)
12.8.3 游程檢驗(yàn)作為皮爾遜x2檢驗(yàn)的補(bǔ)充
12.8.4 兩子樣的斯米爾諾夫檢驗(yàn)
12.8.5 兩子樣的威爾科克森檢驗(yàn)
12.8.6 多個(gè)連續(xù)總體子樣的克魯斯卡爾一瓦列斯秩檢驗(yàn)
12.8.7 多個(gè)離散總體子樣的x2檢驗(yàn)
第13章 貝葉斯統(tǒng)計(jì)
13.1 頻率概率和貝葉斯概率
13.2 貝葉斯公式和貝葉斯統(tǒng)計(jì)模型
13.2.1 貝葉斯公式
13.2.2 貝葉斯統(tǒng)計(jì)模型和貝葉斯推斷原則
13.2.3 先驗(yàn)分布和后驗(yàn)分布，先驗(yàn)分布的選擇
13.3 貝葉斯統(tǒng)計(jì)推斷
13.3.1 統(tǒng)計(jì)決策的基本概念
13.3.2 貝葉斯參數(shù)點(diǎn)估計(jì)
13.3.3 經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì)
13.3.4 貝葉斯參數(shù)區(qū)間估計(jì)
13.3.5 貝葉斯假設(shè)檢驗(yàn)
第14章 蒙特卡羅法
14.1 蒙特卡羅法的基本思想
14.2 隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生及檢驗(yàn)
14.2.1 隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生
14.2.2 隨機(jī)數(shù)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
14.3 任意隨機(jī)變量的隨機(jī)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(fù)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(jì)算積分
14.4.1 頻率法(均勻投點(diǎn)法)
14.4.2 期望值估計(jì)法
14.4.3 重要抽樣方法
14.4.4 半解析法
14.4.5 自適應(yīng)蒙特卡羅積分.
14.5 蒙特卡羅法應(yīng)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(shù)插值法(拋物線法)
15.2.4 進(jìn)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(biāo)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(zhuǎn)軸法
15.4.4 單純形法
15.5 最小二乘Q2函數(shù)和似然函數(shù)的極值問題
15.5.1 最小二乘Q2函數(shù)極值
15.5.2 似然函數(shù)極值
15.6 局部極小和全域極小
15.6.1 網(wǎng)格法
15.6.2 隨機(jī)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(shù)法
15.8參數(shù)的誤差估計(jì)
第16章 去彌散方法
16.1.去彌散問題的數(shù)學(xué)表述
16.2 響應(yīng)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(shù)
16.5.1 Tikhonov正規(guī)函數(shù)
16.5.2 基于極大熵原理的正規(guī)函數(shù)
16.5.3 貝葉斯統(tǒng)計(jì)的極大熵原理
16.5.4 基于交叉熵的正規(guī)函數(shù)
16.6 估計(jì)量的方差和偏差
16.7 正規(guī)參數(shù)的選擇
16.8 去彌散計(jì)算實(shí)例
16.9 數(shù)值計(jì)算
參考文獻(xiàn)
附表
示例索引
《現(xiàn)代物理基礎(chǔ)叢書》已出版書目