基于MATLAB用蒙特卡洛法评估测量不确定度

第一章 概述
第一节 引言
第二节 MCM的应用
第三节 MATLAB软件概述
第二章 MATLAB基本知识
第一节 MATLAB基本操作
第二节 变量、数值和表达式
第三节 数组
第四节 关系和逻辑运算
第三章 MATLAB编程基础
第一节 M文件编写
第二节 流程控制
第三节 控制命令
第四章 随机变量模拟与统计绘图
第一节 随机变量生成
第二节 常用概率统计函数
第三节 统计图
第五章 MCM法评定基础
第一节 MCM法基本原理
第二节 MCM法的实施步骤
第三节 测量不确定度来源
第四节 测量模型与MCM
第六章 输入量的概率分布与抽样
第一节 均匀分布
第二节 曲线梯形分布
第三节 梯形分布
第四节 三角分布
第五节 反正弦分布
第六节 正态分布
第七节 多元正态分布
第八节 缩放位移t分布
第九节 指数分布
第十节 伽马分布
第七章 输出量的模型值与概率分布
第一节 输出量的模型值
第二节 输出量的估计值、标准不确定度及包含区间
第三节 结果报告与示例
第四节 全量程测量不确定度评定
第八章 MCM自适应法
第一节 自适应MCM法概述
第二节 自适应MCM法实施
第三节 基于MATLAB的MCM自适应法的实现
第四节 MCM自适应法示例
第九章 用MCM法验证GUM法的结果
第一节 验证方法
第二节 用MCM验证GUM示例
参考文献