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  • 正版 测量数据质量评价与控制:基于贝叶斯框架下的最大信息熵和蒙
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    • 作者: 宋明顺著 | 宋明顺编 | 宋明顺译 | 宋明顺绘
    • 出版社: 科学出版社
    • 出版时间:2021-06
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    • 作者: 宋明顺著| 宋明顺编| 宋明顺译| 宋明顺绘
    • 出版社:科学出版社
    • 出版时间:2021-06
    • 版次:1
    • 字数:350000
    • 页数:287
    • 开本:16开
    • ISBN:9787030708380
    • 版权提供:科学出版社
    • 作者:宋明顺
    • 著:宋明顺
    • 装帧:精装
    • 印次:暂无
    • 定价:210.00
    • ISBN:9787030708380
    • 出版社:科学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-06
    • 页数:287
    • 外部编号:11633404
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    目录 

    第1章 绪论 1 

    1.1 数据简介 1 

    1.2 处理的基本模式 3 

    1.3 研究的重点 11 

    1.4 解决的关键问题 15 

    第2章 贝叶斯方法 18 

    2.1 贝叶斯方法的产生与发展 18 

    2.2 贝叶斯方法的基本原理 18 

    2.3 先验分布的确定方法 19 

    2.4 后验分布的确定方法 22 

    2.5 贝叶斯方法在统计过程控制中的应用 24 

    2.6 贝叶斯方法在测量不确定度评定中的应用 28 

    2.7 贝叶斯方法在可靠性评估中的应用 29 

    2.8 基于WinBUGS软件的MCM后验分布确定 31 

    第3章 *大信息熵方法 38 

    3.1 信息熵的产生与发展 38 

    3.2 *大信息熵原理 39 

    3.3 常见不确定度信息下*大熵分布的确定方法 42 

    3.4 拉格朗日乘子的确定 47 

    3.5 PWMs约束下的分布确定及不确定度评定 58 

    第4章 蒙特卡洛方法 68 

    4.1 蒙特卡洛方法的产生与发展 68 

    4.2 蒙特卡洛方法的主要原理 69 

    4.3 结合贝叶斯方法的MCMC理论基础与构建方法 70 

    4.4 GUM Suppl.1中蒙特卡洛抽样技术以及输出量分布的近似 74 

    4.5 蒙特卡洛方法在测量不确定度评定中的应用 77 

    4.6 MCM在质量控制中的应用 83 

    4.7 MCM在可靠性评估中的应用 84

    第5章 测量不确定度及其评定方法 86 

    5.1 测量不确定度概述 86 

    5.2 测量不确定度常规评定方法 89 

    5.3 不确定度报告 91 

    5.4 常规评定方法存在的问题 91 

    5.5 复杂模型及其特点 93 

    5.6 复杂模型测量不确定度评定实例 96 

    5.7 本章小结 106 

    第6章 贝叶斯方法在测量不确定度评定中的应用 107 

    6.1 贝叶斯方法在小样本不确定度评定中的应用 107 

    6.2 基于分位数和Bootstrap的贝叶斯先验分布的确定 115 

    6.3 基于贝叶斯方法的MCM模型控制图 120 

    第7章 *大信息熵原理在测量不确定度评定中的应用 129 

    7.1 常见条件下的*大信息熵分布的确定及不确定度评定 130 

    7.2 给定测量数据条件下PDF的确定及不确定度评定 139 

    7.3 基于已有不确定度信息的分布确定 149 

    第8章 蒙特卡洛仿真次数的确定方法 156 

    8.1 GUM Suppl.1中关于M的确定方法 156 

    8.2 GUM Suppl.1中M确定方法评述及影响因素分析 165 

    8.3 M确定的新方法 168 

    第9章 贝叶斯方法在小批量质量控制中的应用 179 

    9.1 统计过程控制理论概述 179 

    9.2 小批量生产SPC面临的问题 184 

    9.3 基于贝叶斯方法控制图的设计 186 

    9.4 基于贝叶斯方法的过程能力分析 190 

    9.5 案例分析及与传统方法比较 191 

    第10章 基于*大信息熵分布的控制图构建和特性评价 213 

    10.1 非常规控制图简介 213 

    10.2 基于*大信息熵分布的控制图构建 214 

    10.3 基于*大信息熵的控制图特性评价及实证 222 

    第11章 基于PME和MCM的贝叶斯可靠性评估 247 

    11.1 小样本可靠性评估概述 247 

    11.2 基于PME的可靠性先验分布的确定 248 

    11.3 基于MCMC的贝叶斯后验推断和可靠性评估 260 

    11.4 基于WinBUGS软件的威布尔分布MCMC后验分布模拟265

    附录A 标准正态分布表 274 

    附录B 计量控制图控制限计算系数表 275 

    附录C Cp与Cpk所对应的合格品率表 276 

    附录D 缩略语 277 

    参考文献 278


    宋明顺,教授,博士,中国计量大学校长。参加5项国际标准化组织(1SO)、国际计量局(BIPM)的国际标准制定工作。在6个全国标准化技术委员会(TC)任职,主持和参加8项国家标准制修订工作。获国际标准化组织(IS0)首届标准化高等教育奖,出版《标准化基础》《农业标准化管理》《农业标准化作用的经济学分析与实证》《WTO“贸易技术壁垒协议”规则、对策及实践》《应对技术性贸易壁垒的理论与实践》《Standardization Foundation》《Standardization in Companies and Markets》《Standardization:Fundamentals,Impact,andBusiness Strategy》《Teaching Standardization in Universities:Lesson Learned from Trial Program》《Teaching Standards:Good Practices for Collaboration between National Standards Bodies and Universities》等10部标准化领域的专著与教材,公开发表标准化领域学术论文40余篇。现任中国标准化协会副理事长,担任第四届标准化教育国际合作委员会(ICES)主席。

    产品质量控制和可靠性等领域数据处理和分析的实践工作,一方面填补了传统数据处理方法的空缺,另一方面提高数据处理方法的适用性和有效性。

    测量数据是大数据时代的重要基础单元,它们的质量直接影响科学研宄和管理决策的有效性。《测量数据质量评价与控制——基于贝叶斯框架下的*大信息熵和蒙特卡洛方法》主要针对计量和质量领域的数据处理问题,构建贝叶斯框架下的测量数据质量评价和控制体系,在这个过程中,借助*大信息熵原理破解先验分布难题,并结合蒙特卡洛方法解决复杂后验分布的确定问题.《测量数据质量评价与控制——基于贝叶斯框架下的*大信息熵和蒙特卡洛方法》主要包括:计量领域的测量不确定度评定、质量领域的统计过程控制和可靠性评估,并用11章进行阐述。


    产品质量控制和可靠性等领域数据处理和分析的实践工作,一方面填补了传统数据处理方法的空缺,另一方面提高数据处理方法的适用性和有效性。

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