测量误差分析及不确定度评估 [林洪桦 编著] 2010年版

测量误差分析及不确定度评估
作者：林洪桦 编著
出版时间：2010年版
内容简介
　　本书以应用“测量不确定度指南”IS0 1993（E）及其扩展应用为纵线，全面、系统地论述了测量结果及其不确定度评估与误差理论及其分析方法的密切关系、基本理论与基本方法。尤其是集成地阐述了尚未包含于该“指南”中的误差分析的各种现代方法（如各种最小距离准则、稳健性、熵分析和优化、Bayes估计、数值仿真分析、支持向量机等方法），并简要地述及变量动态测量的分析方法。本书既具有实用价值，又有较高学术性。本书适合各行各业从事测量误差分析及不确定度评估的人员、高等学校教师及学生阅读，并可作为研究生教材。
目录
前言
第1章　概论
1.1 测量不确定度表述的意义和作用
1.2　测量误差评估的现状及问题
1.2.1　误差定义及其引起的问题
1.2.2　误差分类及其引起的问题
1.2.3 误差估算与合成及其引起的问题
1.2.4　误差理论发展的现状
1.3 测量不确定度表述国际标准形成的回顾
1.4　IS0 1993（E）“指南”的推广应用
第2章　基本概念
　2.1　通用测量术语及定义
　2.1.1　关于量和值
　 2.1.2　关于测量结果及其修正
　 2.1.3　关于准确度
　2.2　测量误差及其类型
　2.2.1　误差的有关术语及定义
　 2.2.2　误差类型及其定义的变更
　2.3　测量不确定度术语及定义
2.3.1　测量不确定度定义及其变更
2.3.2　“指南”提出的术语（代号）及定义
　2.4　测量不确定度来源
　2.5 测量不确定度与误差理论的关系
　2.6　对IS0 1993（E）“指南”的正确理解及扩展应用
第3章　测量数据分析与处理
　3.1　被测量分类
　3.2　影响量分类
　3.3　一般测量数据的组成及其类型
　3.4　不同测量数据类型的数学模型
　3.4.1 拟定测量数据数学模型的基本要求
　 3.4.2　一般测量数据模型-
　 3.4.3　被测量类型的模型
　 3.4.4　主要测量数据类型的模型
3.5　测量数据典型示例
3.5.1　被测常量的测量数据示例
3.5.2　被测变量的测量数据示例
3.6　测量数据处理的一般方法
3.6.1　测量数据处理的目的和任务
3.6.2　选择数据处理方法的基本要求
3.6.3 测量数据处理的一般方法和步骤
3.6.4　测量数据处理的发展历程
3.6.5　测量数据处理方法的归整
第4章　不确定度评估基本原理
4.1　不确定度评定中两种概率概念
4.1.1　基于频率的客观概率
4.1.2　事件关系与概率的性质及运算
4.1.3　基于信任度的主观概率
4.2　不确定度评估的概率分布
4.2.1　概率分布规律
4.2.2　正态分布
4.2.3　常用典型概率分布
4.2.4 多元随机变量概率分布和条件概率分布
4.2.5　随机变量函数的概率分布
4.3　概率分布的特征量和特征函数
4.3.1　期望——总体均值
4.3.2　矩
4.3.3　特征函数与累积量
4.4　概率分布及其特征量合成
4.4.1 概率分布及其特征量合成的基本方法
4.4.2　确定合成特征量的方法
4.4.3　确定合成分布的理论方法
4.4.4　确定合成分布的展开法-
4.4.5　确定合成分布的统示法
4.5　变量测量数据的随机过程描述
4.5.1　变量测量数据的特点
4.5.2　随机过程及其概率描述
4.5.3　随机过程的特性量
……
第5章　不确定度评估的数理统计方法
第6章　测量数据统计处理的现代方法
第7章　常量测量结果的评估
第8章　标准不确定度评估
第9章　合成不确定度与扩度不确定度评估
第10章　变量测量结果及其不确定度的评估
第11章　测量结果及其不确定度报告
第12章　评估测量不确定度示例
附录
参考文献