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第1章 高能物理实验测量的统计性质1

1.1 指数分布物理量1

1.1.1 不稳定粒子的衰变时间1

1.1.2 不稳定粒子的飞行距离2

1.2 二项分布物理量3

1.2.1 探测器计数（Ⅰ），探测效率3

1.2.2 粒子反应产物的不对称性（Ⅰ）4

1.3 多项分布物理量，直方图数据（Ⅰ）6

1.4 泊松分布物理量8

1.4.1 泊松分布，泊松过程8

1.4.2 放射性衰变规律9

1.4.3 粒子反应事例数12

1.4.4 探测器计数（Ⅱ）14

1.4.5 粒子反应产物的前后不对称性（Ⅱ）16

1.4.6 直方图数据（Ⅱ）17

1.5 正态分布物理量18

第2章 高能物理实验分析概述20

2.1 实验数据20

2.1.1 原始数据获取20

2.1.2 实验数据集21

2.2 实验分析的一般步骤23

2.2.1 事例判选，特征变量和数据矩阵24

2.2.2 事例判选的一般步骤28

2.2.3 事例判选的截断值分析法31

2.2.4 截断值判选法用于实验分析实例40

2.2.5 候选信号事例分布的分析和拟合45

2.2.6 系统误差分析49

第3章 高能物理实验分析的一些要素52

3.1 误差，统计误差和系统误差52

3.1.1 误差的定义52

3.1.2 统计误差的确定54

3.1.3 系统误差的来源和归类58

3.1.4 各类系统误差的确定59

3.1.5 误差的合并64

3.2 效率及其误差67

3.2.1 探测器探测效率67

3.2.2 粒子径迹探测效率68

3.2.3 事例判选效率70

3.3 粒子鉴别71

3.3.1 用于带电粒子鉴别的特征变量71

3.3.2 带电粒子鉴别的x2方法76

3.3.3 带电粒子鉴别的似然函数方法77

3.3.4 带电粒子鉴别的神经网络方法78

3.4 实验分布84

3.4.1 实验分辨函数85

3.4.2 探测效率91

3.4.3 考虑实验分辨和探测效率的实验分布93

3.4.4 复合概率密度94

3.4.5 几种特殊的概率密度96

3.5 共振态和不可探测粒子的重建与寻找99

3.5.1 不变质量谱99

3.5.2 达里兹图101

3.5.3 反冲质量谱103

3.5.4 丢失质量谱104

3.5.5 束流约束质量谱104

3.5.6 特征变量Umiss106

3.6 运动学拟合109

3.6.1 存在不可测变量的运动学拟合111

3.6.2 无不可测变量的运动学拟合116

3.6.3 运动学拟合中的自由度117

3.6.4 运动学拟合用于粒子鉴别119

3.7 布雷特-维格纳共振公式120

3.8 信号效率的确定，事例产生子123

3.8.1 信号效率的确定123

3.8.2 事例产生子124

3.9 数据控制样本126

3.10 信号分布和本底分布的拟合130

3.10.1 一维分布130

3.10.2 多维分布134

第4章 参数估计144

4.1 估计量的性质144

4.2 期望值和方差的估计145

4.3 极大似然估计146

4.3.1 参数及其方差的极大似然估计146

4.3.2 直方图数据的极大似然估计148

4.3.3 广义极大似然估计148

4.4 最小二乘估计149

4.4.1 参数及其方差的最小二乘估计149

4.4.2 直方图数据的最小二乘估计151

4.4.3 约束的最小二乘估计152

第5章 区间估计，置信区间和置信限154

5.1 经典置信区间154

5.1.1 置信区间的Neyman方法154

5.1.2 正态估计量的Neyman置信区间157

5.1.3 泊松观测值的Neyman置信区间158

5.2 利用似然函数作区间估计，似然区间161

5.2.1 单个参数的似然区间162

5.2.2 由Bartlett函数求置信区间165

5.2.3 多个参数的似然域167

5.3 最小二乘法求置信区间169

5.3.1 单个参数的置信区间170

5.3.2 多个参数的置信域171

5.4 Neyman区间、似然区间和B artlett区间的对比172

5.5 接近物理边界的参数置信区间178

5.5.1 经典方法的困难178

5.5.2 F-C方法182

5.5.3 改进的F-C方法186

5.5.4 系统误差的考虑188

5.6 贝叶斯信度区间188

5.6.1 先验密度189

5.6.2 系统误差的处理，冗余参数190

5.6.3 贝叶斯区间估计191

5.7 二项分布参数的区间估计197

5.7.1 二项分布参数p的置信区间198

5.7.2 由泊松期望值比λ推断p的置信区间203

5.8 衰变分支比的估计204

5.8.1 分支比估计的最小二乘法205

5.8.2 分支比估计的极大似然法205

5.8.3 信度区间和上限的确定，系统误差的考虑208

5.8.4 小结211

第6章 多个测量值的合并估计212

6.1 多个测量值的极大似然合并估计212

6.1.1 各实验似然函数已知时的合并估计212

6.1.2 各实验似然函数未知时的合并估计215

6.2 多个测量值的最小二乘合并估计220

6.3 分支比多个测量值的合并估计225

6.3.1 合并估计的最小二乘法227

6.3.2 合并估计的极大似然法228

6.3.3 信度区间和上限的确定，系统误差的考虑231

6.3.4 小结233

第7章 假设检验和统计显著性234

7.1 似然比检验234

7.2 拟合优度检验236

7.2.1 皮尔逊x2检验236

7.2.2 柯尔莫哥洛夫检验238

7.2.3 斯米尔诺夫-克拉默-冯·迈希斯检验242

7.3 信号的统计显著性243

7.3.1 实验P值244

7.3.2 信号的统计显著性245

第8章 盲分析252

8.1 为什么需要盲分析252

8.2 盲分析需遵循的原则253

8.3 盲分析方法及实例254

8.3.1 信号盲区方法——稀有衰变和寻找新共振态的盲分析254

8.3.2 改善分支比测量精度的盲分析258

8.3.3 隐蔽参数法——参数精确测量的盲分析259

8.3.4 隐蔽不对称性分布和不对称参数法——不对称性测量盲分析260

8.4 结语和讨论262

第9章 关于粒子表264

9.1 数据的选择和处理264

9.2 均值与拟合265

9.2.1 误差处理266

9.2.2 无约束求平均266

9.2.3 约束拟合268

9.3 舍入270

9.4 讨论270

参考文献273

附表278

索引347

《现代物理基础丛书》已出版书目353