精密儀器的小樣本非統計分析原理（簡體書）

主要研究精密儀器的分析與應用領域中被測量的特徵信息不全，或者觀測到的數據個數較少的小樣本非統計分析、評估與處理問題，尤其是針對不宜采用統計方法分析的精密儀器中的一些關鍵技術進行探討。小樣本非統計分析方法的特點是，對研究對象的樣本量或概率分布沒有特殊要求，允許測量數據的個數很少或概率分布未知。
全書分為四篇，共8章內容。第一篇介紹精密儀器的發展趨勢和小樣本非統計分析的基礎原理；第二篇闡述精密儀器系統的小樣本非統計檢驗與分析;第三篇論述精密儀器精度的小樣本非統計分析與評定；第四篇給出工程應用實例。
本書可作為高等院校儀器科學與技術以及相關學科的教學參考書，也可供相關科研工作者和工程技術人員參考。

第一篇 基礎原理
第1章 緒論
1．1 精密儀器的基本概念
1．1．1 精密儀器概述
1．1．2 精密儀器的發展
1．2 精密儀器的基本特性
1．2．1 精密儀器的靜態特性
1．2．2 精密儀器的動態特性
1．3 精密儀器測量數據的處理與分析
1．3．1 精密儀器測量數據的處理
1．3．2 精密儀器分析的基本問題
1．4 精密儀器的小樣本非統計分析基礎
1．4．1 統計學的問題及其局限性
1．4．2 小樣本非統計分析的基本方法
1．5 精密儀器小樣本非統計分析的內容與意義
1．5．1 精密儀器小樣本非統計分析的內容
1．5．2 精密儀器小樣本非統計分析的意義
1．6 本章小結
第2章 精密儀器小樣本非統計分析的基本原理
2．1 灰色分析原理
2．1．1 灰色系統理論基礎
2．1．2 灰色分析方法
2．1．3 灰色分析應用實例
2．2 模糊分析原理
2．2．1 模糊理論基礎
2．2．2 模糊分析方法
2．2．3 模糊分析應用實例
2．3 貝葉斯分析原理
2．3．1 貝葉斯理論基礎
2．3．2 貝葉斯分析方法
2．3．3 貝葉斯分析應用實例
2．4 信息熵分析原理
2．4．1 信息熵理論基礎
2．4．2 信息熵分析方法
2．4．3 信息熵分析應用實例
2．5 神經網絡分析原理
2．5．1 神經網絡理論基礎
2．5．2 神經網絡分析方法
2．5．3 神經網絡分析應用實例
2．6 蒙特卡洛分析原理
2．6．1 蒙特卡洛理論基礎
2．6．2 蒙特卡洛分析方法
2．6．3 蒙特卡洛分析應用實例
2．7 自助法及灰自助法分析原理
2．7．1 自助法的基本原理
2．7．2 灰自助法分析方法
2．7．3 自助法分析應用實例
2．8 本章小結
第二篇 精密儀器系統的小樣本非統計檢驗與分析
第3章 精密儀器系統的小樣本非統計假設檢驗
3．1 假設檢驗的發展與分類
3．1．1 假設檢驗的發展
3．1．2 假設檢驗的分類
3．2 模糊假設檢驗
3．2．1 參數的模糊估計
3．2．2 假設檢驗平均值
3．2．3 假設檢驗標準差
3．2．4 兩個分布總體的檢驗
3．2．5 配對假設檢驗
3．2．6 模糊假設檢驗應用實例
3．3 兩個數據序列的灰關係
3．3．1 灰關係的提出
3．3．2 非排序灰關係
3．3．3 排序灰關係
3．3．4 灰關係應用問題
3．4 灰假設檢驗
……
第三篇 精密儀器精度的小樣本非統計分析與評定
第四篇 工程應用實例
參考文獻
後記