基于貝葉斯分析的武器裝備試驗(yàn)設(shè)計(jì)與評(píng)估

章 武器裝備試驗(yàn)概述
1．1 武器裝備試驗(yàn)的基本概念
1．1．1 武器裝備試驗(yàn)
1．1．2 武器裝備試驗(yàn)的分類
1．1．3 武器裝備試驗(yàn)的構(gòu)成要素
1．2 武器裝備試驗(yàn)的基本內(nèi)涵
1．2．1 武器裝備試驗(yàn)的基本作用
1．2．2 武器裝備試驗(yàn)在裝備建設(shè)中發(fā)揮作用的機(jī)制
1．2．3 試驗(yàn)的基本過程
1．3 武器裝備試驗(yàn)的設(shè)計(jì)評(píng)估與統(tǒng)計(jì)理論
1．3．1 武器裝備試驗(yàn)設(shè)計(jì)與評(píng)估的特點(diǎn)
1．3．2 統(tǒng)計(jì)理論在武器裝備試驗(yàn)設(shè)計(jì)與評(píng)估中的應(yīng)用
1．3．3 現(xiàn)代武器裝備試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)問題的新特點(diǎn)
第2章 貝葉斯理論方法
2．1 經(jīng)典學(xué)派和貝葉斯學(xué)派
2．2 貝葉斯理論方法在統(tǒng)計(jì)推斷中的優(yōu)勢(shì)
2．2．1 貝葉斯方法對(duì)隨機(jī)抽樣悖論的消除
2．2．2 貝葉斯估計(jì)的優(yōu)越性
2．2．3 貝葉斯假設(shè)檢驗(yàn)的合理性
2．3 貝葉斯統(tǒng)計(jì)推斷
2．3．1 先驗(yàn)分布與后驗(yàn)分布
2．3．2 先驗(yàn)分布的選取
2．3．3 貝葉斯參數(shù)估計(jì)
2．3．4 貝葉斯假設(shè)檢驗(yàn)
第3章 成敗型試驗(yàn)設(shè)計(jì)與評(píng)估
3．1 無(wú)信息先驗(yàn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)
3．1．1 無(wú)信息先驗(yàn)分布形式
3．1．2 先驗(yàn)分布穩(wěn)健性分析
3．1．3 試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)
3．2 有信息先驗(yàn)下的試驗(yàn)設(shè)計(jì)
3．2．1 先驗(yàn)分布參數(shù)的確定
3．2．2 影響因素分析及相似性因子獲取
3．2．3 后驗(yàn)分布的計(jì)算以及檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?br /> 3．2．4 后驗(yàn)穩(wěn)健性分析
3．3 有先驗(yàn)信息下的SPOI、試驗(yàn)設(shè)計(jì)
3．3．1 基本方法
3．3．2 二項(xiàng)分布總體未知參數(shù)的SPOT檢驗(yàn)方法
3．4 基于生產(chǎn)過程信息的試驗(yàn)設(shè)計(jì)與評(píng)估
3．4．1 先驗(yàn)信息相容性分析
3．4．2 先驗(yàn)分布參數(shù)確定
3．5 成敗型試驗(yàn)的參數(shù)估計(jì)
3．5．1 貝葉斯估計(jì)
3．5．2 無(wú)信息先驗(yàn)下試驗(yàn)參數(shù)的估計(jì)
3．5．3 有信息先驗(yàn)下試驗(yàn)參數(shù)的估計(jì)
3．6 試驗(yàn)結(jié)果的環(huán)境敏感性分析
3．6．1 多元數(shù)據(jù)的圖表示方法
3．6．2 聚類分析方法
3．7 實(shí)例分析
3．7．1 基于正樣信息的試驗(yàn)設(shè)計(jì)與評(píng)估
3．7．2 基于交驗(yàn)信息的試驗(yàn)設(shè)計(jì)與評(píng)估
3．7．3 基于SPOT的試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)與分析
第4章 射程和密集度試驗(yàn)設(shè)計(jì)與評(píng)估
4．1 最大射程試驗(yàn)設(shè)計(jì)與評(píng)估
4．1．1 無(wú)信息先驗(yàn)下最大射程試驗(yàn)設(shè)計(jì)
4．1．2 有信息先驗(yàn)下的最大射程試驗(yàn)設(shè)計(jì)
4．1．3 最大射程試驗(yàn)的參數(shù)估計(jì)
4．2 密集度試驗(yàn)設(shè)計(jì)與評(píng)估
4．2．1 無(wú)信息先驗(yàn)下的試驗(yàn)設(shè)計(jì)
4．2．2 有信息先驗(yàn)條件下的試驗(yàn)設(shè)計(jì)
4．2．3 密集度試驗(yàn)的參數(shù)估計(jì)
4．3 狙擊武器精度試驗(yàn)設(shè)計(jì)與評(píng)估
4．3．1 槍械射擊精度影響因素的試驗(yàn)分析
4．3．2 三發(fā)散布圓直徑評(píng)估方法
4．3．3 考慮目標(biāo)特性的首發(fā)毀傷概率及三發(fā)毀傷概率
4．3．4 應(yīng)用實(shí)例
第5章 基于非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的密集度試驗(yàn)設(shè)計(jì)與評(píng)估
5．1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)初步分析
5．1．1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)的初步處理
5．1．2 統(tǒng)計(jì)分析方法效率分析
5．1．3 一元總體下多組數(shù)據(jù)同分布檢驗(yàn)
5．1．4 多元總體下獨(dú)立性檢驗(yàn)
5．2 再生樣本的產(chǎn)生方法
5．2．1 Bootstrap方法
5．2．2 Bayes Bootstrap方法
5．3 分布密度估計(jì)方法
5．3．1 概述
5．3．2 參數(shù)密度估計(jì)理論
5．4 中間誤差評(píng)估方法
5．4．1 多組數(shù)據(jù)融合
5．4．2 自助樣本產(chǎn)生及中間誤差計(jì)算
5．4．3 中間誤差分布密度的核估計(jì)方法
5．4．4 中間誤差的估計(jì)
5．4．5 應(yīng)用實(shí)例
5．4．6 推廣應(yīng)用
5．5 R100和R50評(píng)估方法
5．5．1 基于樣本自助的評(píng)估方法
5．5．2 應(yīng)用實(shí)例
參考文獻(xiàn)