作者：崔伟群著
页数：119页
出版社：中国质检出版社
出版日期：2019
ISBN：9787502644482
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
本书从被测量与测得值的关系入手, 基于测得值的结构分析和贝叶斯定理, 利用概率统计知识分析测得值的数字特征和被测量的数学关系, 从而确定测量结果与被测量的量值关系和不确定度的本质。
本书特色
测量是通过实验获得并可合理赋予某量一个或多个量值的过程。通常情况下，测量是一个计量反演问题，是基于已知测量知识的基础上，依据可测输入量的测得值确定被测量可能量值的过程；或者说，根据观测信息和测量模型，求解或推算被测量可能量值的过程。
而与计量反演相对应，计量正演是在被测量量值已知的情况下，研究在给定测量条件下进行测量，获得的可能测得值与被测量量值之间的关系。然而，即使针对单一输入量的测量，获得测得值与被测量的精确关系依旧非常艰难，因此退而求其次，依据概率理论和统计模拟手段确定测得值与被测量的统计关系，成为计量正演的。
目录
第1章 概率基础
1.1 样本空间与事件
1.2 概率公理
1.3 条件概率和独立性
1.4 随机变量
1.5 期望
1.6 方差
1.7 Chebyshev不等式和弱大数定律
1.8 条件期望和条件方差
第2章 测量不确定度的概率理论
2.1 在实验室环境条件Co下被测量的真值
2.2 在实验室环境条件Co和测量系统C1下的示值
2.3 在实验室环境条件Co、测量系统C1和其他未知影响条件C2下的示值
2.4 测得值及其统计的表达公式
2.5 测得值样本容量与测得值均值的关系
2.6 合成标准测量不确定度的条件表达式
2.7 比对结果的不确定度分析
第3章 测量不确定度的蒙特卡洛原理
3.1 伪随机数
3.2 蒙特卡洛方法
3.3 蒙特卡洛方法的样本均值和样本方差
3.4 蒙特卡洛方法评定测量不确定度模拟方法的重要定理
3.5 测量不确定度蒙特卡洛方法评定原理公式
第4章 利用控制变量减小测量不确定度的模拟方差
第5章 随机变量的模拟
5.1 离散型随机变量的模拟算法
5.2 连续型随机变量的模拟算法
第6章 蒙特卡洛方法评定标准测量不确定度的计量学含义
1.1 样本空间与事件
1.2 概率公理
1.3 条件概率和独立性
1.4 随机变量
1.5 期望
1.6 方差
1.7 Chebyshev不等式和弱大数定律
1.8 条件期望和条件方差
第2章 测量不确定度的概率理论
2.1 在实验室环境条件Co下被测量的真值
2.2 在实验室环境条件Co和测量系统C1下的示值
2.3 在实验室环境条件Co、测量系统C1和其他未知影响条件C2下的示值
2.4 测得值及其统计的表达公式
2.5 测得值样本容量与测得值均值的关系
2.6 合成标准测量不确定度的条件表达式
2.7 比对结果的不确定度分析
第3章 测量不确定度的蒙特卡洛原理
3.1 伪随机数
3.2 蒙特卡洛方法
3.3 蒙特卡洛方法的样本均值和样本方差
3.4 蒙特卡洛方法评定测量不确定度模拟方法的重要定理
3.5 测量不确定度蒙特卡洛方法评定原理公式
第4章 利用控制变量减小测量不确定度的模拟方差
第5章 随机变量的模拟
5.1 离散型随机变量的模拟算法
5.2 连续型随机变量的模拟算法
第6章 蒙特卡洛方法评定标准测量不确定度的计量学含义
