　　《误差分析导论物理测量中的不确定度（第2版）》是一本介绍误差分析与不确定度评定方面的入门书，自出版以来已经被翻译为6种语言，在国际上具有很大的学术影响力。
　　《误差分析导论物理测量中的不确定度（第2版）》分为两大部分，共计12章。其中第Ⅰ部分包括5章内容，主要介绍大学低年级物理实验中所需误差分析的基础知识。前两章介绍误差分析与不确定度的基本概念：第1章给出误差分析的初步描述，第2章介绍如何报告与使用不确定度。第3章介绍误差传播。第4章和第5章介绍不确定度的统计方法，具体包括第4章的随机不确定度的统计分析和第5章的正态分布。第Ⅱ部分内容有所加深，其中有一些内容是第1部分的具体应用，另一些则是统计理论的进一步拓展。
　　主要包括数据处理和三大分布两个主题，其中数据处理部分包括4章，分别为第6章的数据剔除、第7章的加权平均值、第8章的*小二乘拟合以及第9章的协方差与相关性；三大分布包括第10章的二项式分布、第11章的泊松分布以及第12章的卡方检验。这两个主题分别安排在7个短章中，前后之间的内容相对独立，读者可以根据自己的需要与兴趣按照任意的顺序阅读。
　　书中结合实例，特别是精密物理测量的实例进行讲解，每章末尾安排了大量的习题。在附录部分给出了每章中的快速测验与章末奇数编号习题的答案。《误差分析导论物理测量中的不确定度（第2版）》与国内的误差理论教材在组织结构、教学方法等方面均有很大不同，目前我国在市面上尚无这种模式的同类中文书籍。从写作上来说，《误差分析导论物理测量中的不确定度（第2版）》通俗易懂，深入浅出，讲解细致。可以作为我国大专院校的教学参考书使用，也可供科研院所的工程技术人员参考。

作者简介

　　John R．Taylor，是科罗拉多大学（博尔德校区）物理系教授和首席教育学者。Taylor教授在剑桥大学获得数学学士学位，在加州大学伯克利分校获得物理学博士学位。1966年在科罗拉多大学加入教职，研究兴趣包括量子散射理论和量子理论基础。
　　
　　王中宇，1963年4月生，1985年7月和1988年7月在合肥工业大学分别获得本科和硕士学位，1996年12月在华中理工大学获得博士学位，现任北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院教授。兼任全国误差与不确定度研究会常务理事、全国高校互换性与测量技术研究会理事以及《应用光学》期刊理事等职。主要从事精密测量与误差分析等方面的教学与研究工作。出版作8本，发表论文200余篇。

第1部分
第1章误差分析的初步描述
1．1 误差与不确定度
1．2 不确定度存在的必然性
1．3 认识不确定度的重要性
1．4 更多的例子
1．5 读标尺时估计不确定度
1．6 在重复测量中估计不确定度
第2章怎样报告与使用不确定度
2．1 最佳估计值土不确定度
2．2 有效数字
2．3 偏差
2．4 测得值与接受值的比较
2．5 两个测得值的比较
2．6 用图形检验关系
2．7 比值不确定度
2．8 有效数字与比值不确定度
2．9 两个测得值相乘
第2章主要定义和公式
第2章习题
第3章不确定度的传播
3．1 直接测量的不确定度
3．2 计数实验的平方根规则
3．3 和与差，积与商
3．4 两个重要的特殊情况
3．5 独立测量中和的不确定度
3．6 独立测量中不确定度的更多问题
3．7 任意的单变量函数
3．8 逐步传播
3．9 几个例子
3．10 一个更加复杂的例子
3．11 误差传播的一般公式
第3章主要定义和公式
第3章习题
第4章随机不确定度的统计分析
4．1 随机误差与系统误差
4．2 平均值与标准偏差
4．3 标准偏差作为单次测量不确定度
4．4 平均值的标准偏差
4．5 几个例子
4．6 系统误差
第4章主要定义和公式
第4章习题
第5章正态分布
5．1 直方图与分布
5．2 极限分布
5．3 正态分布
5．4 标准偏差作为68％的置信限
5．5 平均值为最佳估计值的证明
5．6 正交加法的证明
5．7 平均值的标准偏差
5．8 测量结果的可接受性
第5章主要定义和公式
第5章习题

第Ⅱ部分
第6章数据的剔除
6．1 剔除数据的问题
6．2 肖维纳准则
6．3 讨论
第6章主要定义和公式
第6章习题
第7章加权平均值
7．1 单独测量的组合问题
7．2 加权平均值的计算
7．3 一个例子
第7章主要定义和公式
第7章习题
第8章最小二乘拟合
8．1 应该拟合为直线的数据
8．2 常数A与B的计算
8．3 y的测量不确定度
8．4 常数A与B的不确定度
8．5 一个例子
8．6 其他曲线的最小二乘拟合
第8章主要定义和公式
第8章习题
第9章协方差与相关性
9．1 对误差传播的回顾
9．2 误差传播中的协方差
9．3 线性相关系数
9．4 相关系数的意义
9．5 几个例子
第9章主要定义和公式
第9章习题
第10章二项式分布
10．1 关于分布
10．2 抛掷骰子的概率
10．3 二项式分布的定义
10．4 二项式分布的性质
10．5 高斯分布的随机误差
10．6 假设检验的应用
第10章主要定义和公式
第10章习题
第11章泊松分布
11．1 泊松分布的定义
11．2 泊松分布的性质
11．3 一些应用
11．4 减掉背景事件
第11章主要定义和公式
第11章习题
第12章分布的卡方检验
12．1 卡方简介
12．2 卡方的一般定义
12．3 自由度与简化的卡方
12．4 卡方的概率
12．5 几个例子
第12章主要定义和公式
第12章习题

附录
附录A 正态误差积分，Ⅰ
附录B 正态误差积分，Ⅱ
附录C 相关系数的概率
附录D 卡方分布的概率
附录E 关于样本标准偏差的两个证明
参考书目
快速测验和奇数编号习题的答案
索引
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