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朱永生 著

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• 数据分析
• 实验
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• 科学计算
• 高等教育
• 理工科
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• 数据可视化
• Python

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030347312

版次：1

商品编码：12147426

包装：平装

丛书名： 现代物理基础丛书·典藏版

开本：16开

出版时间：2012-06-01

用纸：胶版纸

页数：397

字数：504000

正文语种：中文

内容简介

　　《实验数据分析（上册）》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，可供本书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。
　　《实验数据分析（上册）》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
第1章 概率论初步
1．1 随机试验，随机事件，样本空间
1．2 概率
1．3 条件概率，独立性
1．4 概率计算举例
1．5 边沿概率，全概率公式，贝叶斯公式

第2章 随机变量及其分布
2．1 随机变量
2．2 随机变量的分布
2．3 随机变量函数的分布
2．4 随机变量的数字特征
2．5 随机变量的特征函数
2．6 离散随机变量的概率母函数

第3章 多维随机变量及其分布
3．1 二维随机变量的分布，独立性
3．2 条件概率分布
3．3 二维随机变量的数字特征
3．4 二维随机变量的函数的分布
3．5 多维随机变量，向量和矩阵记号
3．6 多维随机变量的联合特征函数
3．7 多维随机变量的函数的分布
3．8 线性变换和正交变换
3．9 误差传播公式

第4章 一些重要的概率分布
4．1 伯努利分布和二项分布
4．2 多项分布
4．3 泊松分布，泊松过程
4．4 泊松分布与其他分布的相互联系
4．5 复合泊松分布
4．6 几何分布，负二项分布，超几何分布
4．7 均匀分布
4．8 指数分布
4．9 伽马分布
4．10 贝塔分布
4．11 正态分布
4．12 二维正态分布
4．13 多维正态分布
4．14 对数正态分布
4．15 柯西分布
4．16 朗道分布
4．17 X2分布
4．18 t分布
4．19 F分布
4．20 实验分布
4．20．1 实验分辨函数
4．20．2 探测效率
4．20．3 复合概率密度

第5章 大数定律和中心极限定理
5．1 大数定律
5．2 中心极限定理

第6章 子样及其分布
6．1 随机子样，子样分布函数
6．2 统计量及其数字特征
6．3 抽样分布
6．3．1 子样平均值的分布
6．3．2 服从x2分布的统计量，自由度
6．3．3 服从t分布和F分布的统计量
6．3．4 正态总体子样偏度、子样峰度、子样相关系数的分布
6．4 抽样数据的图形表示，频率分布
6．4．1 一维散点图和直方图，频率分布
6．4．2 二维散点图和直方图

第7章 参数估计
7．1 估计量，似然函数
7．2 估计量的相合性
7．3 估计量的无偏性
7．4 估计量的有效性和最小方差
7．5 估计量的充分性，信息
7．5．1 充分统计量
7．5．2 充分性与信息
7．6 区间估计
7．6．1 枢轴变量法
7．6．2 大样本法
7．7 正态总体均值的置信区间
7．8 正态总体方差的置信区间
7．9 正态总体均值和方差的联合置信域

第8章 极大似然法
8．1 极大似然原理
8．2 正态总体参数的极大似然估计
8．3 极大似然估计量的性质
8．3．1 参数变换下的不变性
8．3．2 相合性和无偏性
8．3．3 充分性
8．3．4 有效性
8．3．5 唯一性
8．3．6 渐近正态性
8．4 极大似然估计量的方差
8．4．1 方差估计的一般方法
8．4．2 充分和有效估计量的方差公式
8．4．3 大子样情形下的方差公式
8．5 极大似然估计及其误差的图像确定
8．5．1 总体包含单个未知参数
8．5．2 总体包含两个未知参数
8．6 利用似然函数作区间估计，似然区间
8．6．1 单个参数的似然区间
8．6．2 由巴特勒特函数求置信区间
8．6．3 两个参数的似然域
8．6．4 多个参数的似然域
8．7 极大似然法应用于直方图数据
8．8 极大似然法应用于多个实验结果的合并
8．8．1 正态型似然函数
8．8．2 非正态型似然函数
8．9 极大似然法应用于实验测量数据
8．10 有约束的极大似然估计

第9章 最小二乘法
9．1 最小二乘原理
9．2 线性最小二乘估计
9．2．1 正规方程
9．2．2 线性最小二乘估计量的性质
9．2．3 线性最小二乘估计举例
9．2．4 一般多项式和正交多项式拟合
9．3 非线性最小二乘估计
9．4 最小二乘拟合
9．4．1 测量拟合值和残差
9．4．2 线性模型中σ2的估计
9．4．3 正态性假设，自由度
9．4．4 拟合优度
9．5 最小二乘法应用于直方图数据
9．6 最小二乘法应用于实验测量数据
9．7 线性约束的线性最小二乘估计
9．8 非线性约束的最小二乘估计
9．8．1 拉格朗日乘子法
9．8．2 误差估计
9．8．3 一般最小二乘拟合的自由度
9．9 最小二乘法求置信区间
9．9．1 单个参数的误差和置信区间
9．9．2 多个参数的误差和置信域
9．10 协方差矩阵未知的多个实验结果的合并

第10章 矩法，三种估计方法的比较
10．1 简单的矩法
10．2 一般的矩法
10．3 举例
10．4 矩法、极大似然法和最小二乘法的比较
10．4．1 反质子极化实验的模拟
10．4．2 不同估计方法的应用
10．4．3 讨论

第11章 小信号测量的区间估计
11．1 经典方法
11．1．1 正态总体
11．1．2 泊松总体
11．2 似然比顺序求和方法
11．2．1 泊松总体
11．2．2 正态总体
11．3 改进的似然比顺序求和方法
11．4 考虑系统误差时泊松总体的区间估计
参考文献
《现代物理基础丛书》已出版书目

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，所莸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12-16章见本书下册）。
　　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～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。
　　朱永生
　　2011年9月于北京

好的，这是一本假设的图书《数据驱动的创新实践：从理论到前沿应用》的详细简介。 --- 图书简介：《数据驱动的创新实践：从理论到前沿应用》 导论：变革时代的驱动力 在信息爆炸的今天，数据已不再是简单的记录载体，而是驱动商业决策、科学发现乃至社会治理的核心资产。我们正处于一个由数据定义的新时代，企业和研究机构的成功越来越依赖于能否有效地从海量、复杂的数据集中提取洞察、预测未来并最终实现颠覆性创新。 《数据驱动的创新实践：从理论到前沿应用》正是为应对这一时代挑战而精心编撰的权威指南。本书并非专注于基础的统计学或入门级的数据处理技巧，而是将目光投向数据分析的更高维度——如何将严谨的分析方法与前沿的创新战略深度融合，从而构建起持续、可量化的竞争优势。本书的宗旨是架起理论模型与实际业务场景之间的桥梁，帮助读者实现从“拥有数据”到“善用数据驱动创新”的跨越。 第一部分：构建现代数据分析的理论基石 本部分深入探讨了支撑现代数据驱动创新的核心理论框架，着重于理解数据在决策流程中的作用及其局限性。 第一章：数据生态系统与价值链重塑 本章首先剖析了当前企业级数据生态的复杂结构，涵盖了数据采集（从传感器到社交媒体）、存储（数据湖、数据仓库的演进）以及治理（数据质量、合规性与伦理）。重点探讨了数据如何作为一种新型“生产要素”，如何重塑传统的价值创造链条，并引入了“数据资产化”的概念模型，指导读者识别和量化数据资产的潜在价值。 第二章：因果推断与反事实分析的严谨性 在许多决策场景中，我们需要的不仅仅是“相关性”，更是“因果性”。本章系统梳理了从经典的随机对照试验（RCT）到准实验设计（如双重差分、断点回归）的因果推断方法。更重要的是，本书深入探讨了在缺乏完美实验条件时，如何利用先进的匹配方法（倾向得分匹配、遗传匹配）和结构方程模型来构建可信的反事实假设，为商业干预措施的有效性提供坚实的证据基础。 第三章：不确定性量化与风险建模 真正的创新往往伴随着高风险。本章聚焦于如何量化和管理分析过程中的不确定性。内容涵盖贝叶斯统计方法在动态系统中的应用，蒙特卡洛模拟在复杂系统（如供应链或金融市场）中的应用，以及如何构建面向风险的决策树和博弈论模型，确保创新决策的稳健性。 第二部分：前沿分析技术与工程化部署 理论必须转化为可执行的方案。本部分着眼于将尖端分析技术与高效的数据工程相结合，实现从模型到生产环境的无缝过渡。 第四章：大规模数据流处理与实时洞察 面对物联网（IoT）和高频交易带来的PB级数据流，传统的批处理方法已无法满足需求。本章详细介绍了流处理架构（如Kafka、Flink）的设计原则，以及如何构建低延迟的特征工程管道。重点讨论了时间序列分析（如ARIMA、Prophet）在流数据上的实时更新与预测机制。 第五章：可解释性人工智能（XAI）与信任构建 随着深度学习模型在关键业务环节（如信贷审批、医疗诊断）中的应用日益广泛，模型的“黑箱”问题成为创新的主要障碍。本章系统介绍了LIME、SHAP等主流XAI工具，并提出了构建“可解释性指标体系”的方法论，帮助工程师和业务人员建立对复杂模型的信任，从而推动模型的落地与接受度。 第六章：联邦学习与数据隐私保护下的协作 数据孤岛和日益严格的隐私法规（如GDPR）限制了数据共享。本章将联邦学习（Federated Learning）作为一种突破性的技术框架进行阐述，详细解析了其在保护数据本地化的前提下，如何实现多方模型的协同训练。同时，介绍了差分隐私技术在数据脱敏和报告生成中的实际应用案例。 第三部分：数据驱动的创新战略与业务转型 数据分析的最终目的是驱动战略决策和业务转型。本部分侧重于将分析能力转化为市场竞争力和组织能力。 第七章：客户生命周期价值（CLV）的动态预测与个性化优化 本书超越了静态的CLV计算，转而探讨基于深度学习的动态CLV预测模型。内容包括如何利用马尔可夫决策过程（MDP）来优化客户的交互路径，设计精准的流失预防策略，以及如何通过强化学习驱动的推荐系统实现超个性化的产品和服务推荐，最大化客户终身价值。 第八章：供应链韧性与运营优化 针对全球供应链的脆弱性，本章探讨了如何利用图数据库和网络分析来建模复杂的供应链关系。重点内容包括利用预测性维护模型（基于传感器数据的异常检测）减少停机时间，以及使用数字孪生技术对供应链中断情景进行高保真模拟和预案推演，从而构建更具韧性的运营体系。 第九章：创新型产品开发中的A/B/n测试架构 在快速迭代的互联网产品中，科学的实验设计是创新的基石。本章详细阐述了如何设计复杂的A/B/n测试，包括如何处理多重比较问题、选择合适的统计功效（Power Analysis），以及引入“多臂老虎机”（Multi-Armed Bandit）算法来动态分配流量，加速学习过程，使测试本身就成为一种创新的优化机制。 第四部分：组织能力与数据治理的未来展望 技术和模型必须植根于稳健的组织文化和治理结构之中。 第十章：建立数据文化与跨职能协作机制 数据驱动的转型是一场文化变革。本章提供了建立数据素养（Data Literacy）的组织路线图，探讨了如何构建高效的数据科学家、分析师与业务专家的协作模型（如“双钻模型”的变体）。同时，本书强调了“数据叙事”（Data Storytelling）的重要性，教会读者如何将复杂的分析结果转化为有影响力的商业行动方案。 第十一章：负责任的AI与治理框架的演进 随着AI能力的增强，其社会影响也日益凸显。本章聚焦于构建负责任的AI治理框架，涵盖模型公平性（Fairness Metrics）、偏见检测与缓解策略，以及如何建立定期的“模型审计”流程，确保技术创新始终在伦理和法律的框架内健康发展。 结语：迈向智能决策的持续旅程 本书的终点并非知识的终结，而是实践的开始。在总结部分，我们将回顾数据驱动创新所遵循的迭代循环，并展望下一代数据技术（如量子计算在优化问题中的潜力）对未来创新的影响。本书旨在为渴望站在技术前沿，用数据重塑行业格局的决策者、工程师和研究人员，提供一套全面、深入且高度实用的行动蓝图。 --- 目标读者： 企业中高层管理者与战略规划人员 高级数据科学家、机器学习工程师 需要将分析成果转化为业务增长的职能部门负责人（市场、运营、金融） 数据科学与管理专业的研究生及博士生

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我眼前一亮，虽然我还没来得及深入细读，但光是初步翻阅，就感受到了作者在内容组织上的匠心独运。第一眼吸引我的是它的逻辑线索，从基础概念的梳理到复杂模型的引入，层层递进，丝毫没有给人突兀或跳跃的感觉。特别是书中对一些经典统计学方法的讲解，用词考究，解释清晰，即便是我这种对统计学背景不算特别深厚的读者，也能相对轻松地理解其核心思想。它并没有一开始就堆砌大量晦涩的公式，而是通过生动的例子和形象的比喻，让抽象的理论变得触手可及。我尤其欣赏的是作者在介绍一些稍有难度的概念时，会适时地穿插一些小故事或者实际应用场景，这极大地降低了阅读门槛，也让学习过程变得更加有趣。我预感，在未来的学习和工作中，这本书将是我不可或缺的得力助手，能够帮助我更系统、更深入地理解实验数据分析的奥秘，为我打开一扇通往更广阔知识领域的大门。

评分☆☆☆☆☆

我最近在为一项新的研究项目搜集资料，碰巧看到了这本书。虽然我对其中某些具体章节的深度还有待检验，但不得不说，它所呈现出的整体框架和选题深度，已经让我感到非常惊喜。书中对实验设计原则的阐述，简直可以说是“言简意赅，直指核心”。我一直认为，数据分析的第一步，往往在于科学合理的实验设计，而这本书在这方面的讲解，恰恰抓住了这一点。它并没有停留于表面，而是深入剖析了不同实验设计方案的优劣，以及如何在实际操作中避免常见的陷阱。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我受益匪浅。而且，作者在讨论相关概念时，总是能将理论与实践紧密结合，让我能够清晰地看到，这些看似枯燥的理论，是如何在真实的科学研究中发挥作用的。这本书的出现，无疑为我理清思路，优化研究设计提供了重要的指导。

评分☆☆☆☆☆

我向来不是一个喜欢“纸上谈兵”的人，但这本书却让我看到了理论与实践相结合的典范。尤其是当作者在讨论数据可视化的时候，我简直迫不及待地想翻到后面，看看他到底是如何将复杂的分析结果，用最直观、最清晰的方式呈现出来的。虽然我还没来得及深入学习这部分内容，但从前期的章节来看，作者对细节的把控能力非常强。他不仅仅是告诉你“要做什么”，更重要的是告诉你“为什么这么做”，以及“这样做能达到什么效果”。这种循循善诱的教学风格，是我非常看重的。而且，书中在举例的时候，似乎也考虑到了不同读者的背景，力求做到通俗易懂。我期待着在后续的学习中，能够真正掌握这些数据分析的“看家本领”，将理论知识转化为解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我对实验数据分析的兴趣由来已久，但总觉得缺乏系统性的指导。这本书的出现，恰恰填补了我的这一需求。虽然我还没有深入到书中的每一个细节，但从整体的章节安排和内容的广度来看，它确实是一部非常有价值的参考书。我尤其关注的是书中对一些统计推断方法的介绍，它们往往是实验数据分析的核心。作者在解释这些方法时，似乎非常注重逻辑的严谨性和理论的深度，并且会适时地穿插一些历史背景或者不同学派的观点，这使得原本枯燥的理论学习变得更加生动有趣。我非常期待在后续的学习中，能够通过这本书，真正掌握这些强大的分析工具，并将它们运用到我自己的研究课题中，从而获得更科学、更可靠的结论。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我第一感觉就是“内容扎实”。虽然我还没来得及完全消化，但它所包含的知识密度，已经远超我的预期。特别是其中关于数据预处理和特征工程的部分，我觉得作者在这方面下了很大的功夫。他并没有将这部分内容简单带过，而是深入地探讨了各种常见的数据清洗技术，以及如何有效地进行特征提取和选择。对于我这样经常与“脏数据”打交道的人来说，这简直是雪中送炭。书中对每种方法的讲解，都详尽且富有条理，并且提供了大量的实际案例，让我能够清晰地看到这些技术在解决真实问题时的威力。我预感，这本书将成为我解决实际数据分析挑战时，最可靠的工具书之一，帮助我大幅提升数据处理的效率和准确性。