簡介
本書對Bayes小子樣方法的理論及在電子系統試驗中的套用做了詳細介紹和闡述。由於Bayes方法的先進性，對於試驗結果解釋的合理性及其使用時的易操作性，使得該方法在得到同樣的置信度條件下，所需的樣本數目大為減少，從而有效地縮短試驗周期，大大降低試驗消耗，提高試驗效率，有著廣泛的套用前景。
本書內容新穎，系統性強，理論聯繫實際，基本反映了近年來電子系統試驗技術研究領域的新理論、新方法和新成果，具有較高的學術水平和套用價值。本書可作為事電子系統或電子對抗系統數據處理、試驗評估、試驗設計以及統計決策領域科技人員的參考書，也可供高等院校本科生和研究生進行相關課題研究或課程學習時參考。
目錄
第1章機率及機率分布
1.1基本概念
1.2隨機變數及機率分布
1.3數理統計基礎
第2章電子系統試驗中傳統的數據處理方法
2.1參數估計
2.2假設檢驗
2.3試驗中子樣大小的確定
2.4經典統計方法的缺陷及誤用
2.5傳統方法的評價
第3章Bayes方法基本原理
3.1紡計推斷中所套用的信息
3.2Bayes方法的產生及其基本觀點
3.3驗前分布的計算方法
3.4驗後分布的計算方法
3.5共軛分布
3.6Bayes方法的典型套用
3.7Bayes方法的評價
第4章Bayes統計推斷
4.1Bayes統計推斷的基本理論
4.2正態總體未知參數的Bayes估計
4.3正態總體未知未知參數的Bayes估計
4.4正態總體未知參數u、Bayes估計
4.5二項分布總體未知參數P的Bayes估計
第5章序貫驗後加權檢驗與小子樣試驗方法
5.1序貫驗後加權檢驗方法
5.2正態總體分布均值的驗後加權檢驗
5.3正態總體分布方差的驗後加權檢驗
5.4正態總體分布聯合分布的驗後加權檢驗
5.5二項分布總布未知參數P的驗後加權檢驗
第6章電子系統小子樣試驗方法套用及分析
6.1替代等效推算模型
6.2正態總體中均值的統計檢驗及分析
6.3正態總體中方差的統計檢驗及分析
6.4正態總體中均值和方差的聯合統計檢驗及分析
6.5二次總體中P參數的統計檢驗及分析
後記
附表
參考文獻 
