R语言实验数据不确定性分析指南
《实验数据的不确定度分析:R语言实践》是一本由Benjamin David Shaw教授撰写的专著,专注于在实验数据背景下采用R语言进行不确定性分析。本书以机械与航空航天工程领域的专业知识为基础,旨在提供全面且符合专业标准(如ASME)的方法论,涵盖了从基础到复杂技术的讨论,如线性回归、非线性回归、核光滑曲线拟合,以及泰勒级数、蒙特卡洛模拟和贝叶斯方法。 作者利用现代开源软件R进行了大量实例讲解,确保读者能够掌握相关的编程技巧。书中自成体系,包含统计学和R编程的基础章节,以便读者在学习不确定性分析的同时,也能巩固其在统计和数据分析方面的基础知识。 Shaw 教授以其在燃烧实验的理论与实证研究背景,使内容具有实际应用价值,并且他的教学经验使得课程内容深入浅出。 本书的结构清晰,分为九章: 1. 引言 - 概述不确定性分析的重要性及R语言在实验数据分析中的作用。 2. R语言介绍 - 介绍R的基本概念和使用环境,让读者熟悉这个强大的统计分析工具。 3. 统计学基础 - 提供统计分析的基本原理,为后续章节打下坚实基础。 4. 曲线拟合 - 阐述如何使用R进行实验数据的曲线拟合,包括误差估计和模型选择。 5. 测量量的不确定度 - 讨论如何量化实验测量结果的不确定度来源及其处理方法。 6. 用实验数据计算结果的不确定度 - 重点讲解如何将测量不确定度传播到计算结果中。 7. 泰勒级数法在线性回归曲线下确度分析 - 展示如何通过泰勒级数方法分析线性模型的不确定度。 8. 蒙特卡洛方法 - 探索随机模拟在不确定性分析中的应用,通过大量重复实验估计参数不确定性。 9. 贝叶斯方法 - 介绍贝叶斯统计在不确定性分析中的角色,以及如何利用R实现后验分析。 附录部分提供了概率密度函数的相关资料,以帮助读者理解和应用不确定性分析中的概率概念。 《实验数据的不确定度分析:R语言实践》不仅是一本实用的教学参考书,也适合工程师、研究人员和学生使用,它结合了理论知识和实际案例,帮助读者深入理解并掌握实验数据不确定性分析的重要工具和技术。
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