基于贝叶斯分析的武器装备试验设计与评估

图书标准信息

• 作者 郁浩；都业宏；宋广田
• 出版社 国防工业出版社
• 出版时间 2019-03
• 版次 1
• ISBN 9787118117431
• 定价 79.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 163页
• 字数 189千字

【内容简介】

*章为武器装备试验鉴定，主要概述武器装备试验鉴定，明确武器装备试验鉴定的内涵，阐明武器装备试验鉴定的逻辑及说明武器装备试验要求；第二章为贝叶斯分析方法，主要论述先验分布的选取、贝叶斯统计推断和贝叶斯统计决策；第三章为成败型试验设计与分析，主要论述无信息先验条件下的试验设计、有信息先验条件下的试验设计和试验结果估计；第四章为*射程试验设计与分析，主要论述无信息先验条件下的*射程试验设计、有信息先验条件下的*射程试验设计和试验结果估计；第五章为密集度试验设计与分析，主要论述无信息先验条件下的密集度试验设

【目录】

章  武器装备试验概述
  1.1  武器装备试验的基本概念
    1.1.1  武器装备试验
    1.1.2  武器装备试验的分类
    1.1.3  武器装备试验的构成要素
  1.2  武器装备试验的基本内涵
    1.2.1  武器装备试验的基本作用
    1.2.2  武器装备试验在装备建设中发挥作用的机制
    1.2.3  试验的基本过程
  1.3  武器装备试验的设计评估与统计理论
    1.3.1  武器装备试验设计与评估的特点
    1.3.2  统计理论在武器装备试验设计与评估中的应用
    1.3.3  现代武器装备试验统计学问题的新特点
第2章  贝叶斯理论方法
  2.1  经典学派和贝叶斯学派
  2.2  贝叶斯理论方法在统计推断中的优势
    2.2.1  贝叶斯方法对抽样悖论的消除
    2.2.2  贝叶斯估计的优越
    2.2.3  贝叶斯设检验的合理
  2.3  贝叶斯统计推断
    2.3.1  先验分布与后验分布
    2.3.2  先验分布的选取
    2.3.3  贝叶斯参数估计
    2.3.4  贝叶斯设检验
第3章  成败型试验设计与评估
  3.1  无信息先验试验设计
    3.1.1  无信息先验分布形式
    3.1.2  先验分布稳健分析
    3.1.3  试验方案设计
  3.2  有信息先验下的试验设计
    3.2.1  先验分布参数的确定
    3.2.2  影响因素分析及相似因子获取
    3.2.3  后验分布的计算以及检验模型
    3.2.4  后验稳健分析
  3.3  有先验信息下的spoi、试验设计
    3.3.1  基本方法
    3.3.2  二项分布体未知参数的spot检验方法
  3.4  基于生产过程信息的试验设计与评估
    3.4.1  先验信息相容分析
    3.4.2  先验分布参数确定
  3.5  成败型试验的参数估计
    3.5.1  贝叶斯估计
    3.5.2  无信息先验下试验参数的估计
    3.5.3  有信息先验下试验参数的估计
  3.6  试验结果的环境敏感分析
    3.6.1  多元数据的图表示方法
    3.6.2  聚类分析方法
  3.7  实例分析
    3.7.1  基于正样信息的试验设计与评估
    3.7.2  基于交验信息的试验设计与评估
    3.7.3  基于spot的试验方案设计与分析
第4章  程和密集度试验设计与评估
  4.1  优选程试验设计与评估
    4.1.1  无信息先验下优选程试验设计
    4.1.2  有信息先验下的优选程试验设计
    4.1.3  优选程试验的参数估计
  4.2  密集度试验设计与评估
    4.2.1  无信息先验下的试验设计
    4.2.2  有信息先验条件下的试验设计
    4.2.3  密集度试验的参数估计
  4.3  狙击武器精度试验设计与评估
    4.3.1  械击精度影响因素的试验分析
    4.3.2  三发散布圆直径评估方法
    4.3.3  虑目标特的毁伤概率及三发毁伤概率
    4.3.4  应用实例
第5章  基于非参数统计的密集度试验设计与评估
  5.1  试验数据初步分析
    5.1.1  试验数据的初步处理
    5.1.2  统计分析方法效率分析
    5.1.3  一元体下多组数据同分布检验
    5.1.4  多元体下独立检验
  5.2  样本的产生方法
    5.2.1  bootstrap方法
    5.2.2  bayes bootstrap方法
  5.3  分布密度估计方法
    5.3.1  概述
    5.3.2  参数密度估计理论
  5.4  中间误差评估方法
    5.4.1  多组数据融合
    5.4.2  自助样本产生及中间误差计算
    5.4.3  中间误差分布密度的核估计方法
    5.4.4  中间误差的估计
    5.4.5  应用实例
    5.4.6  推广应用
  5.5  r100和r50评估方法
    5.5.1  基于样本自助的评估方法
    5.5.2  应用实例
参文献