物理科学中的数据处理和误差分析（第三版）
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作者： （美）菲利普等著；夏元复，何云译
出 版 社： 广西师范大学出版社
出版时间： 2006-12-1字数： 448000版次： 1页数： 266印刷时间： 2006/12/01开本： 16开印次： 1纸张： 胶版纸I S B N ： 9787563363452包装： 平装内容简介
现代的物理学工作者必须掌握数据处理和误差分析的方法，它是从事物理学工作者素质的重要标志之一。本书自McGraw—Hill高等教育出版社出版以来，就一直是西方发达国家广泛使用的著名教材。本书由2003年出版的该书第三版译出。前四章引入下列基本概念：测量的不确定性、误差分析和概率分布。第五章为实验数据的模拟分析，引入蒙特卡罗方法，用前几章例子给出的数据研究和评估实验结果的统计意义。第六章至第九章讨论最小二乘法，第十章提供了最大似然法的直接应用。第十一章讨论γ2概率和置信区间。
本书的另一个特点是附有简单直观的电脑程序。这些程序可以从出版公司网站上直接下载。论述有足够的广度和深度，以及强调实用的特点，对大学本科生和研究生都适用，也能使物理学工作者为此受益。
目录
第三版前言
出版说明
第一章 测量中的不确定性
1.1 测量误差
1.2 不确定性
1.3 原始分布和取样分布
1.4 分布的平均值和标准偏差
第二章 概率分布
2.1 二项式分布
2.2 泊松分布
2.3 高斯分布和正态误差分布
2.4 洛伦兹分布
第三章 误差分析
3.1 仪器误差和统计误差
3.2 误差传播
3.3 具体的误差公式
3.4 误差方程的应用
第四章 平均值估计和误差计算
4.1 最小二乘法
4.2 统计涨落
4.3 概率检验
4.4 分布的γ2检验
第五章 蒙特卡罗法
5.1 引言
5.2 随机数
5.3 来自概率分布的随机数
5.4 特定分布
5.5 有效的蒙特卡罗生成
第六章 直线的最小二乘拟合
6.1 因变量和自变量
6.2 最小二乘法
6.3 使γ2最小
6.4 误差估计
6.5 最小二乘法的局限性
6.6 其他拟合法
第七章 多项式的最小二乘拟合
7.1 行列式解
7.2 矩阵解
7.3 独立参量
7.4 非线性函数
第八章 任意函数的最小二乘拟合
8.1 非线性拟合
8.2 搜索参数空间
8.3 格点搜索法
8.4 梯度搜索法
8.5 展开法
8.6 麦夸特法
8.7 评述
第九章 拟合复合曲线
9.1 二次型本底上的洛伦兹峰
9.2 面积的确定
9.3 复合曲线
第十章 最大似然法的直接应用
10.1 最大似然法简介
10.2 计算机举例
第十一章 拟合检验
11.1 拟合优度的γ2检验
11.2 线性相关系数
11.3 多变量相关性
11.4 F检验
11.5 置信区间
11.6 蒙特卡罗检验
附录A 数值算法
A.1 多项式内插
A.2 微积分基础：微分和积分
A.3 数值微分和积分
A.4 三次仿样函数
A.5 非线性方程的根
A.6 数据的平滑化
附录B 矩阵
B.1 行列式
B.2 用行列式求解联立方程
B.3 矩阵求逆
附录C 图和表格
C.1 高斯概率分布
C.2 高斯分布的积分
C.3 线性相关系数
C.4 x2分布
C.5 F分布
C.6 学生的t分布
附录D 矩形图和曲线图
D.1 作曲线图
D.2 参数的图解计算
D.3 矩阵图和频率曲线
D.4 绘图子程序
附录E 用Fortran语言的电脑子程序
程序列表（略）
参考书目
部分练习题答案
后记
书摘插图
第一章测量中的不确定性
1.1测量误差
科学研究已经确认了以下事实：最初实验所得的结果与所寻求的“真实”只是稍有相似。当重复实验，并逐渐改进测量技术和方法，测量结果才逐渐逼近答案，这个答案我们可以以一定的置信度接受，认为是对事件的可信赖的描述。我们有时感觉到自然界并不愿意轻易放弃它的秘密，如果我们不经过巨大的努力，实验一开始就注定会失败。不管什么理由，对所有物理实验都必须确信，误差和不确定性是存在的，并必定会通过改进实验技术和重复测量使之减小，而所得误差常常能用来估计我们的结果的真实性。
webster是这样定义误差的：“观测值（或计算值）与真实值之间的差别。”当然，通常我们不知道“真实”值，否则就不需要做实验了。然而，我们也许从以前的实验或者从理论预测大致知道它应当是怎样的。这样的近似可以作为导向，但我们常常必须从数据和实验条件本身，系统地确定我们的实验结果能有多大的置信度。
有一类误差我们是可以立即处理的：误差来自实验中或计算中的错误或疏忽。所幸的是，这些误差通常是明显的，或者是显然不正确的数据点，或者是不合理地接近估计值。它们被归入“不合理误差”，通常可以通过仔细地重复操作得到校正。……
