物理科学中的数据处理和误差分析 第3版

1 (p1): 第一章 测量中的不确定性
1 (p2): 1.1 测量误差
5 (p3): 1.2 不确定性
6 (p4): 1.3 原始分布和取样分布
10 (p5): 1.4 分布的平均值和标准偏差
15 (p6): 第二章 概率分布
15 (p7): 2.1 二项式分布
21 (p8): 2.2 泊松分布
25 (p9): 2.3 高斯分布和正态误差分布
28 (p10): 2.4 洛伦兹分布
34 (p11): 第三章 误差分析
34 (p12): 3.1 仪器误差和统计误差
37 (p13): 3.2 误差传播
39 (p14): 3.3 具体的误差公式
44 (p15): 3.4 误差方程的应用
49 (p16): 第四章 平均值估计和误差计算
49 (p17): 4.1 最小二乘法
57 (p18): 4.2 统计涨落
60 (p19): 4.3 概率检验
61 (p20): 4.4 分布的X2检验
71 (p21): 第五章 蒙特卡罗法
71 (p22): 5.1 引言
74 (p23): 5.2 随机数
76 (p24): 5.3 来自概率分布的随机数
79 (p25): 5.4 特定分布
89 (p26): 5.5 有效的蒙特卡罗生成
93 (p27): 第六章 直线的最小二乘拟合
93 (p28): 6.1 因变量和自变量
97 (p29): 6.2 最小二乘法
99 (p30): 6.3 使X2最小
101 (p31): 6.4 误差估计
104 (p32): 6.5 最小二乘法的局限性
105 (p33): 6.6 其他拟合法
110 (p34): 第七章 多项式的最小二乘拟合
110 (p35): 7.1 行列式解
115 (p36): 7.2 矩阵解
120 (p37): 7.3 独立参量
127 (p38): 7.4 非线性函数
133 (p39): 第八章 任意函数的最小二乘拟合
133 (p40): 8.1 非线性拟合
138 (p41): 8.2 搜索参数空间
141 (p42): 8.3 格点搜索法
143 (p43): 8.4 梯度搜索法
146 (p44): 8.5 展开法
151 (p45): 8.6 麦夸特法
153 (p46): 8.7 评述
158 (p47): 第九章 拟合复合曲线
158 (p48): 9.1 二次型本底上的洛伦兹峰
160 (p49): 9.2 面积的确定
163 (p50): 9.3 复合曲线
169 (p51): 第十章 最大似然法的直接应用
169 (p52): 10.1 最大似然法简介
176 (p53): 10.2 计算机举例
182 (p54): 第十一章 拟合检验
182 (p55): 11.1 拟合优度的X2检验
185 (p56): 11.2 线性相关系数
188 (p57): 11.3 多变量相关性
191 (p58): 11.4 F检验
195 (p59): 11.5 置信区间
199 (p60): 11.6 蒙特卡罗检验
204 (p61): 附录A 数值算法
204 (p62): A.1 多项式内插
208 (p63): A.2 微积分基础：微分和积分
212 (p64): A.3 数值微分和积分
214 (p65): A.4 三次仿样函数
217 (p66): A.5 非线性方程的根
220 (p67): A.6 数据的平滑化
223 (p68): 附录B 矩阵
223 (p69): B.1 行列式
228 (p70): B.2 用行列式求解联立方程
230 (p71): B.3 矩阵求逆
233 (p72): 附录C 图和表格
233 (p73): C.1 高斯概率分布
234 (p74): C.2 高斯分布的积分
237 (p75): C.3 线性相关系数
238 (p76): C.4 X2分布
244 (p77): C.5 F分布
245 (p78): C.6 学生的t分布
251 (p79): 附录D 矩形图和曲线图
251 (p80): D.1 作曲线图
252 (p81): D.2 参数的图解计算
254 (p82): D.3 矩阵图和频率曲线
256 (p83): D.4 绘图子程序
256 (p84): 附录E 用Fortran语言的电脑子程序
260 (p85): 参考书目
263 (p86): 部分练习题答案
266 (p87): 后记 本书前四章主要介绍以下基本概念: 测量的不确定性, 误差分析和概率分布.第五章为实验数据的模拟分析, 引入蒙特卡罗方法, 用前几章例子给出的数据研究和评估实验结果的统计意义.第六章至第九章讨论最小二乘法, 第十章提供了最大似然法的直接应用.第十一章讨论γ2概率和置信区间