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測(cè)量數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)與控制:基于貝葉斯框架下的最大信息熵和蒙特卡洛方法

測(cè)量數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)與控制:基于貝葉斯框架下的最大信息熵和蒙特卡洛方法

定 價(jià):¥210.00

作 者: 宋明順 等
出版社: 科學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787030708380 出版時(shí)間: 2022-06-01 包裝: 精裝
開本: 16開 頁(yè)數(shù): 287 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  測(cè)量數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)時(shí)代的重要基礎(chǔ)單元,它們的質(zhì)量直接影響科學(xué)研宄和管理決策的有效性?!稖y(cè)量數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)與控制——基于貝葉斯框架下的最大信息熵和蒙特卡洛方法》主要針對(duì)計(jì)量和質(zhì)量領(lǐng)域的數(shù)據(jù)處理問(wèn)題,構(gòu)建貝葉斯框架下的測(cè)量數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)和控制體系,在這個(gè)過(guò)程中,借助最大信息熵原理破解先驗(yàn)分布難題,并結(jié)合蒙特卡洛方法解決復(fù)雜后驗(yàn)分布的確定問(wèn)題.《測(cè)量數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)與控制——基于貝葉斯框架下的最大信息熵和蒙特卡洛方法》主要包括:計(jì)量領(lǐng)域的測(cè)量不確定度評(píng)定、質(zhì)量領(lǐng)域的統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制和可靠性評(píng)估,并用11章進(jìn)行闡述。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《測(cè)量數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)與控制:基于貝葉斯框架下的最大信息熵和蒙特卡洛方法》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

目錄 
第1章 緒論 1 
1.1 數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介 1 
1.2 處理的基本模式 3 
1.3 研究的重點(diǎn) 11 
1.4 解決的關(guān)鍵問(wèn)題 15 
第2章 貝葉斯方法 18 
2.1 貝葉斯方法的產(chǎn)生與發(fā)展 18 
2.2 貝葉斯方法的基本原理 18 
2.3 先驗(yàn)分布的確定方法 19 
2.4 后驗(yàn)分布的確定方法 22 
2.5 貝葉斯方法在統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制中的應(yīng)用 24 
2.6 貝葉斯方法在測(cè)量不確定度評(píng)定中的應(yīng)用 28 
2.7 貝葉斯方法在可靠性評(píng)估中的應(yīng)用 29 
2.8 基于WinBUGS軟件的MCM后驗(yàn)分布確定 31 
第3章 最大信息熵方法 38 
3.1 信息熵的產(chǎn)生與發(fā)展 38 
3.2 最大信息熵原理 39 
3.3 常見不確定度信息下最大熵分布的確定方法 42 
3.4 拉格朗日乘子的確定 47 
3.5 PWMs約束下的分布確定及不確定度評(píng)定 58 
第4章 蒙特卡洛方法 68 
4.1 蒙特卡洛方法的產(chǎn)生與發(fā)展 68 
4.2 蒙特卡洛方法的主要原理 69 
4.3 結(jié)合貝葉斯方法的MCMC理論基礎(chǔ)與構(gòu)建方法 70 
4.4 GUM Suppl.1中蒙特卡洛抽樣技術(shù)以及輸出量分布的近似 74 
4.5 蒙特卡洛方法在測(cè)量不確定度評(píng)定中的應(yīng)用 77 
4.6 MCM在質(zhì)量控制中的應(yīng)用 83 
4.7 MCM在可靠性評(píng)估中的應(yīng)用 84
第5章 測(cè)量不確定度及其評(píng)定方法 86 
5.1 測(cè)量不確定度概述 86 
5.2 測(cè)量不確定度常規(guī)評(píng)定方法 89 
5.3 不確定度報(bào)告 91 
5.4 常規(guī)評(píng)定方法存在的問(wèn)題 91 
5.5 復(fù)雜模型及其特點(diǎn) 93 
5.6 復(fù)雜模型測(cè)量不確定度評(píng)定實(shí)例 96 
5.7 本章小結(jié) 106 
第6章 貝葉斯方法在測(cè)量不確定度評(píng)定中的應(yīng)用 107 
6.1 貝葉斯方法在小樣本不確定度評(píng)定中的應(yīng)用 107 
6.2 基于分位數(shù)和Bootstrap的貝葉斯先驗(yàn)分布的確定 115 
6.3 基于貝葉斯方法的MCM模型控制圖 120 
第7章 最大信息熵原理在測(cè)量不確定度評(píng)定中的應(yīng)用 129 
7.1 常見條件下的最大信息熵分布的確定及不確定度評(píng)定 130 
7.2 給定測(cè)量數(shù)據(jù)條件下PDF的確定及不確定度評(píng)定 139 
7.3 基于已有不確定度信息的分布確定 149 
第8章 蒙特卡洛仿真次數(shù)的確定方法 156 
8.1 GUM Suppl.1中關(guān)于M的確定方法 156 
8.2 GUM Suppl.1中M確定方法評(píng)述及影響因素分析 165 
8.3 M確定的新方法 168 
第9章 貝葉斯方法在小批量質(zhì)量控制中的應(yīng)用 179 
9.1 統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制理論概述 179 
9.2 小批量生產(chǎn)SPC面臨的問(wèn)題 184 
9.3 基于貝葉斯方法控制圖的設(shè)計(jì) 186 
9.4 基于貝葉斯方法的過(guò)程能力分析 190 
9.5 案例分析及與傳統(tǒng)方法比較 191 
第10章 基于最大信息熵分布的控制圖構(gòu)建和特性評(píng)價(jià) 213 
10.1 非常規(guī)控制圖簡(jiǎn)介 213 
10.2 基于最大信息熵分布的控制圖構(gòu)建 214 
10.3 基于最大信息熵的控制圖特性評(píng)價(jià)及實(shí)證 222 
第11章 基于PME和MCM的貝葉斯可靠性評(píng)估  247 
11.1 小樣本可靠性評(píng)估概述 247 
11.2 基于PME的可靠性先驗(yàn)分布的確定 248 
11.3 基于MCMC的貝葉斯后驗(yàn)推斷和可靠性評(píng)估 260 
11.4 基于WinBUGS軟件的威布爾分布MCMC后驗(yàn)分布模擬265
附錄A 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表 274 
附錄B 計(jì)量控制圖控制限計(jì)算系數(shù)表 275 
附錄C Cp與Cpk所對(duì)應(yīng)的合格品率表 276 
附錄D 縮略語(yǔ) 277 
參考文獻(xiàn) 278

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