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第一章　概论 1

1.1　试验分析的动态 1

1.2　对Bayes试验分析方法的疑虑 3

1.3　当前试验分析和评估的特点 4

1.4　本书讨论的主要内容 5

第二章　试验分析中的Bayes融合技术2.1　问题的提出 7

2.2　验前信息的相容性问题 8

2.3　验前信息可信度的定义及计算 23

2.4　多源验前信息的融合验前分布 27

2.5　多源验前信息的融合验后分布及其应用 35

2.6　多源验前信息的Bayes融合鉴定方法 43

2.7　Bayes融合技术的一些应用 50

第三章　Bayes序贯分析 82

3.1　引言 82

3.2　序贯验后加权检验 84

3.3　Bayes序贯概率比检验 102

3.4　正态总体下分布参数的Bayes序贯估计 115

3.5　多元正态总体分布参数的Bayes序贯验后加权检验及估计 125

第四章　动态分布参数的Bayes分析 134

4.1　一维动态分布参数的Bayes估计 134

4.2　ML-Ⅱ建模 144

4.3　可靠性增长的Bayes信息融合技术 149

第五章　Bayes统计推断的稳健性 164

5.1　引言 164

5.2　验前分布的稳健性分析 165

5.3　验后稳健性分析 176

5.4　稳健性检验 182

5.5　应用举例 187

5.6　动态分布参数Bayes估计中验前分布的稳健性分析 191

5.7　验前分布稳健性分析应用举例 205

第六章　单发命中概率的估计 213

6.1　命中概率的表示 213

6.2　单发命中概率的估计 217

6.3　当脱靶量具有系统偏差时的命中概率估计 224

6.4　命中长方形域的概率的UMVU估计 232

6.5　小子样命中概率的估计 243

6.6　利用刀切法缩小估值偏倚的方法 247

参考文献 252