本书对Bayes小子样方法的理论及在电子系统试验中的应用做了详细介绍和阐述。由于Bayes方法的先进性，对于试验结果解释的合理性及其使用时的易操作性，使得该方法在得到同样的置信度条件下，所需的样本数目大为减少，从而有效地缩短试验周期，大大降低试验消耗，提高试验效率，有着广泛的应用前景。
本书内容新颖，系统性强，理论联系实际，基本反映了近年来电子系统试验技术研究领域的新理论、新方法和新成果，具有较高的学术水平和应用价值。本书可作为事电子系统或电子对抗系统数据处理、试验评估、试验设计以及统计决策领域科技人员的参考书，也可供高等院校本科生和研究生进行相关课题研究或课程学习时参考。

第1章 概率及概率分布
1.1 基本概念
1.2 随机变量及概率分布
1.3 数理统计基础
第2章 电子系统试验中传统的数据处理方法
2.1 参数估计
2.2 假设检验
2.3 试验中子样大小的确定
2.4 经典统计方法的缺陷及误用
2.5 传统方法的评价
第3章 Bayes方法基本原理
3.1 纺计推断中所应用的信息
3.2 Bayes方法的产生及其基本观点
3.3 验前分布的计算方法
3.4 验后分布的计算方法
3.5 共轭分布
3.6 Bayes方法的典型应用
3.7 Bayes方法的评价
第4章 Bayes统计推断
4.1 Bayes统计推断的基本理论
4.2 正态总体未知参数的Bayes估计
4.3 正态总体未知未知参数的Bayes估计
4.4 正态总体未知参数u、Bayes估计
4.5 二项分布总体未知参数P的Bayes估计
第5章 序贯验后加权检验与小子样试验方法
5.1 序贯验后加权检验方法
5.2 正态总体分布均值的验后加权检验
5.3 正态总体分布方差的验后加权检验
5.4 正态总体分布联合分布的验后加权检验
5.5 二项分布总布未知参数P的验后加权检验
第6章 电子系统小子样试验方法应用及分析
6.1 替代等效推算模型
6.2 正态总体中均值的统计检验及分析
6.3 正态总体中方差的统计检验及分析
6.4 正态总体中均值和方差的联合统计检验及分析
6.5 二次总体中P参数的统计检验及分析
后记
附表
参考文献