内容简介
《现代物理基础丛书·典藏版:实验数据分析(下册)》介绍实验和测量数据分析中涉及的概率和数理统计及相关的数学知识,内容包括概率论、经典数理统计、贝叶斯统计、蒙特卡罗方法、极小化方法和去弥散方法六个部分。特别讨论了数据统计处理中的一些困难问题和近期国际上发展起来的新方法。书中分析了取自普通物理、核物理、粒子物理和工程技术问题的许多实例,注重物理问题与数学方法的结合,具体阐述了概率和数理统计及相关的数学方法在实际问题中的应用。书末附有详尽的数理统计表,可供《现代物理基础丛书·典藏版:实验数据分析(下册)》涉及的几乎所有数据分析问题之需要,而无需查阅专门的数理统计表书籍。
《现代物理基础丛书·典藏版:实验数据分析(下册)》可供实验物理工作者和大专院校相关专业师生、理论物理研究人员、工程技术人员以及从事自然科学和社会科学的数据测量和分析研究人员参考,
内页插图
目录
前言/序言
自然科学和社会科学的许多领域,诸如粒子物理和核物理、粒子和核天体物理、宇宙学和宇宙线物理、核工程和核医学、遗传学、人口统计、经济学、交通运输等等,存在大量随机现象;即使是对确定性现象的研究,由于测量工具和仪器的测量误差通常具有随机性质,所获得的数据也带有随机性。因此,实验或测量数据的分析几乎必定需要随机性数学及相关的数学分支的知识。
本书介绍实验或测量数据分析中所涉及的概率和数理统计及相关的数学知识,内容包括概率论、经典数理统计、贝叶斯统计、蒙特卡罗方法、极小化方法和去弥散方法六个部分。其中第1^5章和第6~12章分别阐述概率论和经典数理统计的基本内容,第13章则专门介绍在现代统计学中具有重要影响的贝叶斯学派的观点与理论,第14章讨论应用日益广泛的蒙特卡罗方法的基本概念,第15章介绍的极小化(或最优化)方法是求解许多数理统计问题的重要工具(例如,极大似然法、最小二乘法等),最后第16章介绍去弥散方法,处理从观测数据和测量仪器的分辨函数反演出原分布的问题(第1~11章见本书上册)。
一般的数学书籍侧重于数学上的严密和确切,但对于以数学为工具的研究人员而言,更为迫切的是了解相关数学的基本内容和方法,并正确地运用它们。因此,本书力求数学与物理问题相结合,避免过于抽象和过于数学化的讨论。重点是介绍基本概念、基本原理和方法,阐明方法的应用及适用条件,而不是对定理作严格的证明和推导;有些定理或结论只是直接引用,但与数据处理直接相关的内容则予以充实,本书中相当数量的例子取自普通物理、核物理、粒子物理和工程技术问题的数据分析问题的实际需要,以期达到加深理解基本原理和正确运用它们的目的,本书还力求反映国际上近期发展起来的处理数据分析中一些困难问题的新的概念和方法,这方面的例子有第11章介绍的“小信号测量的区间估计”、12.5节讨论的“信号的统计显著性”、8.8节和9.10节讨论的“多个实验结果的合并”等内容,书末附有详尽的数理统计表,可供本书涉及的许多数据分析问题之需要,而无需查阅专门的数理统计表书籍。
作者根据近年来在科研实践(北京正负电子对撞机、北京谱仪的粒子物理实验研究)和教学实践(中国科学院研究生院讲授“实验物理中的概率和统计”课程)中的体会,认为有必要对科学出版社2006年出版的拙作《实验物理中的概率和统计(第二版)》的内容作必要的修改和扩充。增加的两章是近几十年来影响日益重要的贝叶斯统计,以及在粒子物理和核物理、粒子和核天体物理、宇宙线物理和宇宙学、光学和医学成像重建等领域得到广泛应用的去弥散方法。在原有的章节中则增补了原书没有讨论但具有相当重要性的一些内容和概念,如贝塔分布、对数正态分布和朗道分布,费希尔信息,区间估计的大样本法,有约束的极大似然估计,斯米尔诺夫一克拉美一冯迈希斯检验,多维随机变量分量的独立性检验,相关性检验等,此外,还补充了与新增内容相对应的数理统计表,增加了一些从实践中提炼出来的有典型意义的实例,
本书介绍了六部分共16章比较广泛的数学内容,掌握这些知识能够大体应对数据分析对于随机性数学知识的基本需求,至少可以提供进一步学习的基础。事实上,其中的每一部分都是一个重要的数学分支,可以并且应当按照需要进行更为深入的学习。对出于实用目的阅读本书的读者而言,可以有选择地阅读部分章节。书中第1~5章、第6~10章和第12章阐述概率论和经典数理统计的基本内容,是利用随机性数学处理实际问题的基础;第11章和第13~16章则可以根据需要加以选择。
本书的出版得到中国科学院科学出版基金的资助,作者感谢中国工程院院士、中国高等科学技术中心学术主任叶铭汉研究员,中国科学院研究生院郑阳恒教授,中国科学院院士、中国科学院理论物理研究所张肇西研究员对于本书的热情鼓励和积极推介,以及科学出版社钱俊等同志的大力支持和辛勤、细致的工作。
限于本人水平,疏漏及不妥之处在所难免,诚恳欢迎专家和读者批评指正。
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