化學(xué)計量學(xué)實用指南

譯者序
前言
主編介紹
編著者
第1章 化學(xué)計量學(xué)引論
1.1 化學(xué)量測--決策之基礎(chǔ)
1.2 化學(xué)量測--三支點平臺
1.3 化學(xué)計量學(xué)
1.4 如何使用本書
1.4.1 軟件應(yīng)用
1.5 化學(xué)計量學(xué)方面的一般性讀物
參考文獻
第2章 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計學(xué)估計
引論
2.1 誤差源
2.2 精密度和準確度
2.3 正態(tài)分布的性質(zhì)
2.4 顯著性檢驗
2.4.1 F-檢驗法--兩個方差的比較（精密度）
2.4.2 t-檢驗法
2.4.3 單尾檢驗和雙尾檢驗
2.4.4 樣品均值和確定值的比較
2.4.5 兩樣品均值的比較
2.4.6 使用不同測試對象或測試樣品的兩種方法的比較
2.5 方差分析
2.5.1 ANOVA用于檢測平均值的差異
2.5.2 批內(nèi)樣品方差（批內(nèi)處理方差）
2.5.3 批間樣品方差（批間處理方差）
2.5.4 殘差分析
2.6 異常值
2.7 集中趨勢和分散性的穩(wěn)健性估計
2.8 軟件
參考文獻
第3章 采樣理論、分布函數(shù)和多元正態(tài)分布
3.1 采樣及采樣分布
3.1.1 正態(tài)分布
3.1.2 標準正態(tài)分布
3.2 中心極限定理
3.2.1 中心極限定理的實質(zhì)
3.3 小樣本的分布
3.3.1 t-分布
3.3.2 χ2-分布
3.4 一元假設(shè)檢驗
3.4.1 均值的統(tǒng)計推斷
3.4.2 方差的統(tǒng)計推斷和F-分布
3.5 多元正態(tài)分布
3.5.1 廣義或馬氏距離
3.5.2 方差-協(xié)方差矩陣
3.5.3 使用小樣本對總體參量的估計
3.5.4 關(guān)于假設(shè)的注解
3.5.5 廣義樣本方差
3.5.6 所選雙變量分布的圖示
3.5.7 χ2-分布
3.6 比較多元均值的假設(shè)檢驗
3.7 例子：多元距離
3.7.1 第一步：smx.mat數(shù)據(jù)文件的圖示
3.7.2 第二步：變量（波長）的選擇
3.7.3 第三步：變量的直方圖
3.7.4 第四步：計算訓(xùn)練集的均值和方差-協(xié)方差矩陣
3.7.5 第五步：計算馬氏距離和概率密度
3.7.6 第六步：尋找“可接受”和“不可接受”的對象
參考文獻
第4章 主成分分析
4.1 引論
4.2 光譜-色譜數(shù)據(jù)
4.2.1 基向量
4.3 主成分模型
4.3.1 特征向量與特征值
4.3.2 奇異值分解
4.3.3 主成分模型的其他表達
4.4 預(yù)處理方法
4.4.1 均值中心化
4.4.2 方差尺度化
4.4.3 基線校準
4.4.4 平滑與濾波
4.4.5 一階導(dǎo)數(shù)與二階導(dǎo)數(shù)
4.4.6 標準化
4.4.7 多元散射校正與標準正態(tài)變量變換
4.5 PCA對數(shù)據(jù)的解析過程
4.6 影響因素
4.6.1 方差與殘余方差
4.6.2 特征值中的誤差分布
4.6.3 F-檢驗法確定因子數(shù)
4.7 基矢量
4.7.1 用PCA得分圖進行聚類和分類
4.8 殘余光譜
4.8.1 殘余方差分析
4.9 結(jié)論
參考文獻
第5章 校正
5.1 數(shù)據(jù)集
5.1.1 近紅外光譜
5.1.2 振動的基本模式、倍頻及和頻
5.1.3 水-甲醇混合物
5.1.4 溶劑相互作用
5.2 校正引論
5.2.1 一元校正
5.2.2 非零截距
5.2.3 多元校正
5.2.4 曲線校正
5.2.5 校正樣本和驗證樣本的選擇
5.2.6 量測誤差和預(yù)測誤差的測定
5.3 校正應(yīng)用實例
5.3.1 水-甲醇混合體系近紅外數(shù)據(jù)的圖形化研究
5.3.2 一元校正
5.3.3 多元校正
5.4 最小二乘校正模型的統(tǒng)計學(xué)估計
5.4.1 假設(shè)檢驗
5.4.2 最小二乘解中方差的組成
5.4.3 解釋回歸ANOVA表
5.4.4 回歸系數(shù)的置信區(qū)間和假設(shè)檢驗
5.4.5 預(yù)測值的置信區(qū)間
5.4.6 杠桿力臂和影響力
5.4.7 模型偏離和異常值
5.4.8 測定系數(shù)和多元相關(guān)系數(shù)
5.4.9 靈敏度和檢測限
5.4.10 干擾效應(yīng)和靈敏度
5.5 變量選擇
5.5.1 前向選擇
5.5.2 Efroymson逐步回歸算法
5.5.3 后向刪減
5.5.4 連續(xù)替換算法
5.5.5 所有可能的子集
5.5.6 模擬退火算法和遺傳算法
5.5.7 建議和警惕
5.6 校正的有偏方法
5.6.1 主成分回歸
5.6.2 偏最小二乘
5.6.3 一些其他校正方法
5.6.4 正則化
5.6.5 例示正則化結(jié)果
5.7 標準加入方法
5.7.1 一元標準加入方法
5.7.2 多元標準加入方法
5.8 內(nèi)標
5.9 預(yù)處理技術(shù)
5.10 校正標準化
5.10.1 預(yù)測值的標準化
5.10.2 儀器響應(yīng)的標準化
5.10.3 使用預(yù)處理技術(shù)進行標準化
5.11 軟件
參考文獻
第6章 穩(wěn)健校正
6.1 引論
6.2 位置與范圍估計
6.2.1 均值與標準偏差
6.2.2 中位數(shù)與中位絕對偏差
6.2.3 位置與范圍的其他穩(wěn)健估計量
6.3 低維位置與協(xié)方差估計
6.3.1 經(jīng)驗均值與協(xié)方差矩陣
6.3.2 穩(wěn)健極小化協(xié)方差行列式估計
6.3.3 位置和協(xié)方差的其他穩(wěn)健估計
6.4 低維線性回歸
6.4.1 單響應(yīng)變量線性回歸
6.4.2 多響應(yīng)變量線性回歸
6.5 主成分分析
6.5.1 經(jīng)典主成分分析
6.5.2 基于穩(wěn)健協(xié)方差估計的穩(wěn)健PCA
6.5.3 基于投影追蹤的穩(wěn)健PCA
6.5.4 基于投影追蹤和MCD的穩(wěn)健PCA
6.5.5 異常值圖
6.5.6 選取主成分數(shù)
6.5.7 實例
6.6 主成分回歸
6.6.1 經(jīng)典主成分回歸
6.6.2 穩(wěn)健PCR
6.6.3 模型校正和驗證
6.6.4 實例
6.7 偏最小二乘回歸
6.7.1 經(jīng)典偏最小二乘回歸
6.7.2 穩(wěn)健PLSR
6.7.3 實例
6.8 分類
6.8.1 低維分類
6.8.2 高維分類
6.9 可用軟件
參考文獻
第7章 利用非線性回歸進行多元量測動力學(xué)過程建模
7.1 引論
7.2 多元數(shù)據(jù)，比爾-朗伯定律，矩陣符號
7.3 濃度輪廓的計算：第Ⅰ類情況，簡單機理
7.4 基于模型的非線性擬合
7.4.1 直接方法，單純形算法
7.4.2 使用Excel的Solver工具進行非線性擬合
7.4.3 線性和非線性參數(shù)
7.4.4 牛頓-高斯-萊溫伯格/馬奎特方法
7.4.5 非白色噪聲
7.5 濃度輪廓的計算：第Ⅱ類情況，復(fù)雜機理
7.5.1 Excel中的四階龍格-庫塔方法
7.5.2 有趣的動力學(xué)例子
7.6 濃度輪廓的計算：第Ⅲ類情況，非常復(fù)雜的機理
7.7 相關(guān)問題
7.7.1 檢測技術(shù)
7.7.2 模型分析器
7.7.3 連續(xù)反應(yīng)器
7.7.4 分析的全局化
7.7.5 軟建模方法
7.7.6 其他方法
參考文獻
第8章 響應(yīng)面建模和實驗設(shè)計
8.1 引論
8.2 響應(yīng)面建模
8.2.1 響應(yīng)面建模的一般策略
8.2.2 因子空間
8.2.3 一些與回歸分析有關(guān)的術(shù)語
8.3 一次一個變量與優(yōu)化設(shè)計
8.3.1 二元（多元）實例
8.3.2 一次一個變量的方法的優(yōu)點
8.3.3 一次一個變量的方法的缺點
8.4 對稱優(yōu)化設(shè)計
8.4.1 兩水平完全因子設(shè)計
8.4.2 三水平或更多水平的完全因子設(shè)計
8.4.3 中心組合設(shè)計
8.5 田口實驗設(shè)計方法
8.6 非對稱優(yōu)化設(shè)計
8.6.1 優(yōu)化準則
8.6.2 最優(yōu)化與等距設(shè)計
8.6.3 設(shè)計最優(yōu)性和設(shè)計效率評判標準
8.7 用于搜索可行最優(yōu)實驗設(shè)計的方法
8.7.1 精確D最優(yōu)設(shè)計
8.7.2 序貫D最優(yōu)設(shè)計
8.7.3 序貫組合D最優(yōu)設(shè)計
8.8 現(xiàn)有可用的軟件和實驗設(shè)計表
8.8.1 現(xiàn)有可用的軟件
8.8.2 實驗設(shè)計表
8.9 實例：實驗設(shè)計在多元校正中的應(yīng)用
8.9.1 校正樣本集的構(gòu)建
8.9.2 從歷史數(shù)據(jù)改善質(zhì)量
8.10 結(jié)論
參考文獻
第9章 分類和模式識別
9.1 引論
9.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
9.3 繪圖和顯示
9.4 聚類
9.5 分類
9.5.1 k-最近鄰
9.5.2 偏最小二乘
9.5.3 SIMCA
9.6 實際考慮
9.7 模式識別技術(shù)的應(yīng)用
9.7.1 考古學(xué)的贗品
9.7.2 燃料泄漏識別
9.7.3 分類回收利用的塑料
9.7.4 基于化學(xué)組成的生物分類學(xué)
參考文獻
第10章 信號處理和數(shù)字濾波
10.1 引論
10.2 噪聲去除和先驗信息的問題
10.2.1 信號估計和信號檢測
10.3 在新坐標上重新表示數(shù)據(jù)用以分析結(jié)構(gòu)
10.3.1 基于投影的信號分析用于信號處理
10.4 頻域的信號處理
10.4.1 傅里葉變換
10.4.2 采樣定理與混淆
10.4.3 有限帶寬和離散傅里葉變換
10.4.4 傅里葉變換的性質(zhì)
10.5 頻域平滑
10.5.1 平滑
10.5.2 使用設(shè)計者轉(zhuǎn)換函數(shù)的平滑
10.6 時域濾波和平滑
10.6.1 平滑
10.6.2 濾波
10.6.3 多項式移動平均值濾波器（Savitsky-Golay）
10.7 基于小波變換的信號處理
10.7.1 小波函數(shù)
10.7.2 小波函數(shù)在時間和頻率上的局部化
10.7.3 離散小波變換
10.7.4 使用小波的平滑和去噪
參考文獻
第11章 多元曲線分辨
11.1 引論：總體概念，不唯一性，分辨理論
11.2 歷史背景
11.3 局部秩和分辨：漸進因子分析及其相關(guān)技術(shù)
11.4 非迭代分辨方法
11.4.1 窗口因子分析
11.4.2 其他技術(shù)：子窗口因子分析和直觀推導(dǎo)式演進特征投影
11.5 迭代分辨方法
11.5.1 初始估計的產(chǎn)生
11.5.2 約束，定義，分類：基于化學(xué)或數(shù)學(xué)性質(zhì)的等性約束和不等性約束
11.5.3 迭代目標轉(zhuǎn)換因子分析
11.5.4 多元曲線分辨-交替最小二乘
11.6 自模式曲線分辨到多維數(shù)據(jù)的延伸：用MCR-ALS方法對多個相關(guān)數(shù)據(jù)矩陣進行同時分析
11.7 分辨結(jié)果的不確定度、可行解的范圍和分辨誤差
11.8 應(yīng)用
11.8.1 生物化學(xué)過程
11.8.2 環(huán)境數(shù)據(jù)
11.8.3 光譜成像
11.9 軟件
參考文獻
第12章 聯(lián)用數(shù)據(jù)的三維校正
12.1 引論
12.2 背景知識
12.3 三維數(shù)據(jù)術(shù)語
12.4 三維模型
12.5 例子
12.6 秩消失方法
12.6.1 秩消失因子分析
12.6.2 廣義秩消失方法
12.6.3 直接三線性分解
12.7 交替最小二乘方法
12.7.1 PARAFAC/CANDECOMP
12.8 三維校正的拓展
12.9 品質(zhì)因子
12.10 注意事項
參考文獻
第13章 化學(xué)計量學(xué)展望
13.1 化學(xué)計量學(xué)的發(fā)展簡史
13.1.1 化學(xué)計量學(xué)--一門趨于成熟的學(xué)科
13.2 化學(xué)計量學(xué)的回顧與展望
13.2.1 過程分析化學(xué)
13.2.2 光譜學(xué)
13.2.3 食品和飼料化學(xué)
13.2.4 其他有趣的應(yīng)用領(lǐng)域
13.3 化學(xué)計量學(xué)的發(fā)展動力
13.3.1 海量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)
13.3.2 化學(xué)計量學(xué)在化學(xué)和生物學(xué)交叉中的應(yīng)用
13.4 結(jié)語
參考文獻
索引