《高能物理数据分析》（德）O.贝恩克，（德）K.克朗宁格，（德）G.肖特，（德）T.肖纳-赛德涅斯 中国科学技术大学出版社 2019/3/1

内容简介：

本书介绍高能物理实验统计分析的相关知识，原书（英文版）由长期在欧洲核子中心CERN、美国国立费米实验室FNAL、德国电子同步加速器中心DESY等国际高能物理研究中心各著名合作组从事数据分析的专家合作撰写，他们同时是德、美、英、荷等国著名高等学府的教授。全书共分十二章，包括基本概念、参数估计、假设检验、区间估计、事例分类、去弥散方法、约束拟合、系统不确定性的处理、理论不确定性、高能物理的常用统计方法、分析实例演练和天文学中的应用等内容。

目录：

译者的话
前言
第1章 基本概念
1．1 引言
1．2 概率密度函数
1．3 理论分布
1．4 概率
1．5 统计推断和测量
1．6 习题
参考文献


第2章 参数估计
2．1 高能物理中的参数估计：引言
2．2 参数估计：定义和性质
2．3 极大似然法
2．4 最小二乘法
2．5 极大似然拟合：不分区、分区、常规和广义的似然函数
2．6 贝叶斯参数估计
2．7 习题
参考文献


第3章 假设检验
3．1 基本概念
3．2 检验统计量的选择
3．3 临界域的选择
3．4 确定检验统计量的分布
3．5 p值
3．6 逆向假设检验
3．7 贝叶斯假设检验
3．8 拟合优度检验
3．9 结论
3．1 0习题
参考文献


第4章 区间估计
4．1 引言
4．2 置信区间构建的特征量
4．3 置信区间构建的频率方法
4．4 贝叶斯方法
4．5 不同区间构建的图形比较
4．6 搜寻实验中置信区间的作用
4．7 评述和建议
4．8 习题
参考文献


第5章 分类
5．1 多变量分类简介
5．2 统计观点中的分类问题
5．3 多变量分类方法
5．4 总体看法
5．5 系统不确定性的处理
5．6 习题
参考文献


第6章 去弥散
6．1 反演问题
6．2 正交化求解
6．3 正则化方法
6．4 离散余弦变换和投影法
6．5 迭代法去弥散
6．6 粒子物理中的去弥散问题
6．7 高能物理中使用的去弥散程序
6．8 习题
参考文献


第7章 约束拟合
7．1 引言
7．2 消去法求解
7．3 拉格朗日乘子法
7．4 线性约束的拉格朗日乘子问题和二次型目标函数
7．5 拉格朗日乘子问题的迭代解
7．6 延伸阅读资料和网络资源
7．7 习题
参考文献


第8章 系统不确定性的处理
8．1 引言
8．2 系统不确定性的定义
8．3 系统不确定性的检测
8．4 系统不确定性的估计
8．5 如何避免系统不确定性
8．6 结论
8．7 习题
参考文献


第9章 理论不确定性
9．1 概论
9．2 因子化：QCD计算的基石
9．3 幂率修正
9．4 末态
9．5 从强子到部分子
9．6 习题
参考文献


第10章 高能物理中常用的统计方法
10．1 引言
10．2 效率的估计
10．3 矩阵法估计多个过程对于数据集的贡献
10．4 通过分布形状的比较估计参数：样板法
10．5 总体检验
10．6 实验者的偏见和实验数据的致盲
10．7 习题
参考文献
……


第11章 分析演练
第12章 天文学中的应用
撰稿人简介
索引