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编辑推荐

“The book is for sure very interesting and very well written,and it covers all the major topics of chemometrics.” (Journal of Chemometrics,14 July 2015)

这本书的内容非常有趣，作者写得非常好，包含了化学计量学的主要内容。（《化学计量学》杂志，2015年7月14日）

内容简介

全书共分4部分，第1部分对化学计量学进行了总体介绍；第2部分概述了阅读本书所需的相关数学和计算机基础知识；第3部分详细介绍了Chemometrics Add-In所包含化学计量学算法的原理和操作；第4部分是本书的附录章节，包括Chemometrics Add-In的扩展功能、使用Chemometrics Add-In所提供的化学计量学方法对光谱数据的动力学建模示例，以及MATLAB�k的简单初学者指南等内容。
本书可供化学、物理、生物、计算机、数学等相关专业技术人员和研究人员使用，还可作为相关专业高年级本科生及研究生的专业课参考书。

内页插图

目录

第1部分导论001
第1章什么是化学计量学？002
1.1化学计量学的主题002
1.2历史上的题外话004
第2章这本书是关于什么的？007
2.1有用的提示007
2.2本书大纲008
2.3标记法009
第3章Chemometrics Add-In的安装010
3.1安装010
3.2基本信息013
第4章关于化学计量学的更多读物014
4.1书籍014
4.1.1基础知识014
4.1.2化学计量学015
4.1.3补充读物015
4.2互联网016
4.2.1教程016
4.3期刊017
4.3.1化学计量学017
4.3.2分析化学017
4.3.3数学018
4.4软件018
4.4.1专用程序包018
4.4.2通用统计学软件包018
4.4.3免费软件019

第2部分基础知识020
第5章矩阵和向量021
5.1基础知识021
5.1.1矩阵021
5.1.2矩阵的简单运算022
5.1.3矩阵乘法023
5.1.4方阵024
5.1.5迹和行列式024
5.1.6向量025
5.1.7向量的简单运算026
5.1.8向量的积026
5.1.9向量的范数027
5.1.10向量之间的夹角027
5.1.11矩阵的向量表示028
5.1.12线性相关向量028
5.1.13矩阵的秩028
5.1.14逆矩阵029
5.1.15伪逆029
5.1.16矩阵与向量的乘积030
5.2进阶信息030
5.2.1线性方程组030
5.2.2双线性型和二次型031
5.2.3正定矩阵031
5.2.4Cholesky分解031
5.2.5极分解031
5.2.6本征值和本征向量032
5.2.7本征值032
5.2.8本征向量033
5.2.9等价性和相似性034
5.2.10对角化034
5.2.11奇异值分解034
5.2.12向量空间035
5.2.13空间基036
5.2.14几何解释036
5.2.15基的不唯一性036
5.2.16子空间037
5.2.17投影037
第6章统计学038
6.1基础知识038
6.1.1概率038
6.1.2随机值039
6.1.3分布函数039
6.1.4数学期望039
6.1.5方差和标准差040
6.1.6矩040
6.1.7分位数040
6.1.8多变量分布041
6.1.9协方差和相关性041
6.1.10函数041
6.1.11标准化042
6.2主要的分布042
6.2.1二项分布042
6.2.2均匀分布043
6.2.3正态分布044
6.2.4卡方分布045
6.2.5Student分布047
6.2.6F分布048
6.2.7多元正态分布049
6.2.8伪随机数050
6.3参数估计050
6.3.1样本050
6.3.2异常值和极端值051
6.3.3统计总体051
6.3.4Statistics052
6.3.5样本均值和方差052
6.3.6样本协方差和相关性053
6.3.7顺序统计量053
6.3.8经验分布和直方图054
6.3.9矩方法055
6.3.10极大似然方法056
6.4估计量的性质056
6.4.1一致性056
6.4.2偏置057
6.4.3有效性057
6.4.4稳健性057
6.4.5正态样本058
6.5置信估计058
6.5.1置信区域058
6.5.2置信区间059
6.5.3置信区间的示例059
6.5.4正态分布的置信区间059
6.6假设检验060
6.6.1假设060
6.6.2假设检验060
6.6.3第一类错误和第二类错误060
6.6.4示例061
6.6.5皮尔逊卡方检验061
6.6.6F检验062
6.7回归064
6.7.1简单回归064
6.7.2最小二乘法064
6.7.3多元回归065
第7章Excel中的矩阵计算067
7.1基本信息067
7.1.1地区及语言067
7.1.2工作簿、工作表和单元格069
7.1.3地址070
7.1.4区域072
7.1.5简单运算073
7.1.6函数073
7.1.7重要函数075
7.1.8公式中的错误078
7.1.9公式拖拽079
7.1.10创建图表080
7.2矩阵运算081
7.2.1数组公式081
7.2.2数组公式的创建和编辑082
7.2.3最简单的矩阵运算083
7.2.4访问矩阵的一部分083
7.2.5一元运算085
7.2.6二元运算086
7.2.7回归087
7.2.8Excel 2003中的严重漏洞090
7.2.9虚拟数组090
7.3Excel功能的扩展091
7.3.1VBA编程091
7.3.2示例093
7.3.3宏的示例093
7.3.4用户自定义函数示例096
7.3.5插件096
7.3.6插件的安装097
第8章Excel中的投影方法099
8.1投影方法099
8.1.1概念和符号099
8.1.2主成分分析100
8.1.3PLS101
8.1.4数据预处理102
8.1.5教学示例103
8.2Chemometrics Add-In的应用103
8.2.1安装103
8.2.2概述103
8.3主成分分析104
8.3.1ScoresPCA104
8.3.2LoadingsPCA105
8.4PLS106
8.4.1ScoresPLS106
8.4.2UScoresPLS107
8.4.3LoadingsPLS109
8.4.4WLoadingsPLS109
8.4.5QLoadingsPLS110
8.5PLS2111
8.5.1ScoresPLS2111
8.5.2UScoresPLS2112
8.5.3LoadingsPLS2114
8.5.4WLoadingsPLS2115
8.5.5QLoadingsPLS2115
8.6附加函数116
8.6.1MIdent116
8.6.2MIdentD2117
8.6.3MCutRows118
8.6.4MTrace118

第3部分化学计量学120
第9章主成分分析121
9.1基础知识121
9.1.1数据121
9.1.2直观方法122
9.1.3降维123
9.2主成分分析124
9.2.1格式规范124
9.2.2算法124
9.2.3主成分分析和奇异值分解125
9.2.4得分125
9.2.5载荷126
9.2.6特殊类型的数据127
9.2.7误差128
9.2.8验证130
9.2.9分解的“质量”131
9.2.10主成分数131
9.2.11主成分的不唯一性132
9.2.12数据预处理133
9.2.13杠杆和偏差133
9.3人群和国家133
9.3.1示例133
9.3.2数据134
9.3.3数据探索135
9.3.4数据预处理136
9.3.5得分和载荷的计算137
9.3.6得分图137
9.3.7载荷图139
9.3.8残差分析140
第10章校正143
10.1基础知识143
10.1.1问题陈述143
10.1.2线性和非线性校正144
10.1.3校正和验证146
10.1.4校正“质量”146
10.1.5不确定度、精密度和准确度148
10.1.6欠拟合和过拟合149
10.1.7多重共线性150
10.1.8数据预处理152
10.2模拟数据152
10.2.1线性准则152
10.2.2“纯”光谱152
10.2.3“标准”样品152
10.2.4X数据的创建153
10.2.5数据中心化154
10.2.6数据概览154
10.3经典校正155
10.3.1单变量（单通道）校正155
10.3.2Vierordt法158
10.3.3间接校正160
10.4逆向校正162
10.4.1多元线性校正163
10.4.2逐步校正164
10.5潜变量校正167
10.5.1投影方法167
10.5.2潜变量回归170
10.5.3潜变量校正的执行172
10.5.4主成分回归（PCR）172
10.5.5潜结构投影-1（PLS1）174
10.5.6潜结构投影-2（PLS2）177
10.6方法比较179
第11章分类184
11.1基础知识184
11.1.1问题陈述184
11.1.2分类的类型185
11.1.3假设检验185
11.1.4分类中的错误186
11.1.5单类别分类186
11.1.6训练和验证187
11.1.7有监督和无监督训练187
11.1.8维数灾难187
11.1.9数据预处理187
11.2数据189
11.2.1示例189
11.2.2数据子集189
11.2.3工作簿Iris.xls190
11.2.4主成分分析191
11.3有监督分类192
11.3.1线性判别分析192
11.3.2二次判别分析197
11.3.3偏最小二乘判别分析199
11.3.4SIMCA203
11.3.5k-最近邻208
11.4无监督分类210
11.4.1再一次的主成分分析(再访问)210
11.4.2K均值聚类211
第12章多元曲线分辨215
12.1基础知识215
12.1.1问题陈述215
12.1.2解的不确定性217
12.1.3可解性条件218
12.1.4两种类型的数据219
12.1.5已知光谱或分布曲线219
12.1.6主成分分析220
12.1.7主成分分析和多元曲线分辨221
12.2模拟数据222
12.2.1示例222
12.2.2数据222
12.2.3主成分分析223
12.2.4直观推导式演进特征投影图225
12.3因子分析226
12.3.1Procrustes分析226
12.3.2渐进因子分析227
12.3.3窗口因子分析231
12.4迭代方法233
12.4.1迭代目标转换因子分析233
12.4.2交替最小二乘235

第4部分附录238
第13章Chemometrics Add-In的扩展239
13.1使用虚拟数组239
13.1.1模拟数据239
13.1.2虚拟数组241
13.1.3数据预处理241
13.1.4分解241
13.1.5残差的计算242
13.1.6本征值的计算243
13.1.7正交距离的计算244
13.1.8杠杆值的计算245
13.2使用VBA编程246
13.2.1VBA的优点246
13.2.2真实数组的虚拟化247
13.2.3数据预处理247
13.2.4残差的计算248
13.2.5本征值的计算249
13.2.6正交距离的计算249
13.2.7杠杆值的计算250
第14章光谱数据的动力学建模252
14.1“灰色”建模方法252
14.1.1问题陈述252
14.1.2示例254
14.1.3数据254
14.1.4软交替最小二乘法（Soft-ALS）255
14.1.5硬交替最小二乘法（Hard-ALS）257
14.1.6使用Solver插件258
第15章MATLAB：初学者指南262
15.1基础知识262
15.1.1工作区262
15.1.2基本计算263
15.1.3回显264
15.1.4工作区的保存：MAT文件264
15.1.5日志264
15.1.6帮助265
15.2矩阵266
15.2.1标量、向量和矩阵266
15.2.2访问矩阵的元素267
15.2.3矩阵的基本运算267
15.2.4特殊矩阵268
15.2.5矩阵计算269
15.3Excel和MATLAB的集成270
15.3.1配置Excel270
15.3.2数据交换271
15.4编程272
15.4.1M-文件272
15.4.2脚本文件272
15.4.3函数文件274
15.4.4绘图275
15.4.5图的打印276
15.5示例程序276
15.5.1中心化和缩放277
15.5.2奇异值分解/主成分分析277
15.5.3主成分分析/NIPALS277
15.5.4PLS1278
15.5.5PLS2280

后记:第四范式283

前言/序言

化学计量学是一门非常实用的学科。要学习它，不仅要理解众多的化学计量学方法，还应懂得这些方法的实际应用。这本书可以帮助读者完成这项艰巨的任务。本书主要面向那些对实验数据分析感兴趣的化学家、物理学家、生物学家和其他专家，也可以作为多元数据分析初学者的化学计量学入门读物。
化学计量学培训的常规方法是使用专门的程序（Unscrambler、SIMCA等）或者MATLAB�k。我们提出自己特有的（化学计量学培训）方法，这就是利用世界上最普及的程序Microsoft Excel�k提供的功能。但是，使用基本Excel系统很难实现最主要的一些化学计量学算法，例如主成分分析（PCA）、偏最小二乘（PLS）这类投影方法。因此，我们开发了对标准Excel版本的一个专门补充，称为Chemometrics Add-In，这个插件可用于执行这些化学计量学算法的计算。
这本书不仅是一个多元数据分析技术的使用手册，也是一个多元数据分析技术的实用指导。几乎每章都附带有一个专用的Excel工作簿，其中包含了与所讨论技术有关的计算。为了更好地理解本书的素材，读者应该经常查阅这些工作簿并尽力重复执行这些计算。在Wiley Book Support网站（http://booksupport.wiley.com）收集了带有实例的工作簿以及Chemometrics Add-In。安装指南在第3章中介绍。我们强烈建议学习这本书的时候安装和使用该软件（即Chemometrics Add-In）。
我的同事Oxana Rodionova博士在本书的编写中发挥了非常重要的作用。她设计和完善了Chemometrics Add-In软件，还帮助撰写了本书的多个章节。因此，可以毫不夸张地说，没有她的帮助这本书就不能完成。第15章是与我的学生Yevgeny V. Mikhailov一起撰写的。
非常感谢编辑Svetlana和Pieter Rol为筹备本书做出的大量贡献。
我们计划持续地修改和补充本书。欢迎读者通过邮箱rcs@chph.ras.ru给我们发送您的意见和建议。

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