化學(xué)統(tǒng)計學(xué)

第一篇 初步知識
第一章 緒論
1.1化學(xué)統(tǒng)計學(xué)的內(nèi)涵和形成
1.2幾個基本的統(tǒng)計學(xué)概念
1.3數(shù)據(jù)的描述
1.4統(tǒng)計學(xué)的分類
第二章 數(shù)據(jù)誤差的疊加――觀測誤差對計算結(jié)果的影響
2.1誤差及其種類
2.2觀測誤差對計算結(jié)果的影響
2.3有效數(shù)字與計算規(guī)則
2.4數(shù)據(jù)的編碼變換
第三章 概率
3.1驗前概率或古典概率
3.2概率計算
3.3事件的方式數(shù)――組合與排列
第二篇 基礎(chǔ)統(tǒng)計方法
第四章 概率分布的類型和典型
4.1概率分布的類型
4.2二項分布
4.3正態(tài)分布
4.4均值的分布和中心極限定理
第五章 統(tǒng)計推斷之一――統(tǒng)計估計
5.1 X的平方分布
5.2 t分布
5.3 F分布
5.4點估計與區(qū)間估計
5.5置信區(qū)間、容許區(qū)間和預(yù)測區(qū)間
第六章 統(tǒng)計推斷之二――假設(shè)檢驗
6.1超幾何分布和泊松分布
6.2假設(shè)檢驗
6.3均值的檢驗
6.4比率差的檢驗
6.5方差的檢驗
6.6觀測頻數(shù)與期望頻數(shù)差異的顯著性檢驗
第七章 統(tǒng)計模型的選擇、擬合與檢驗
7.1引言
7.2擬合優(yōu)度檢驗
7.3正態(tài)模型擬合優(yōu)度的檢驗
7.4指數(shù)分布
7.5伽瑪(Gamma)分布
7.6威伯爾(Weibull)分布
7.7對數(shù)正態(tài)分布
第三篇 基礎(chǔ)統(tǒng)計方法
第八章 統(tǒng)計生產(chǎn)控制
8.1引言
8.2控制圖的一般原理
8.3連續(xù)變量的控制圖
8.4離散變量的控制圖
8.5根據(jù)已有標(biāo)準(zhǔn)制作的控制圖
第九章 驗收和調(diào)查取樣
9.1計量取樣
9.2計數(shù)抽樣
第十章 回歸分析
10.1二元數(shù)據(jù)的描述
10.2簡單線性回歸
10.3多元線性回歸
10.4檢查統(tǒng)計模型適當(dāng)性的殘差標(biāo)繪
10.5多元線性回歸的常見困難和補救方法
10.6逸出值的檢驗
第十一章 實驗設(shè)計與分析之一――完整配置
11.1引言
11.2實驗設(shè)計的分類
11.3單因素多水平實驗
11.4多重比較
11.5多因素實驗
第十二章 實驗設(shè)計與分析之二――不完整配置及其他
12.1一種特殊的不完整配置
12.2隨機效應(yīng)模型
12.3計算平方和、自由度和期望方差的規(guī)則
第十三章 非參數(shù)(不計分布)檢驗
13.1符號檢驗
13.2匹配對的Wilcoxon添號秩次檢驗
13.3 Mann-Whitney檢驗
13.4游程檢驗
13.5非參數(shù)方法的優(yōu)缺點
第四篇 幾個現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)概念
第十四章 隨機現(xiàn)象的統(tǒng)計模擬――蒙特卡羅方法
14.1引言
14.2蒙特卡羅方法的分類
14.3幾個用蒙特卡羅方法求解的問題
14.4蒙特卡羅方法的一般步驟和計算機軟件
14.5蒙特卡羅方法的優(yōu)缺點
第十五章 模式識別
15.1引言
15.2模式識別的一般步驟
15.3非參數(shù)理論決策分類的基本方法
15.4線性分類器的訓(xùn)練
15.5貝葉斯(參數(shù))分類法
15.6聚類分析
15.7模式識別在化學(xué)和相關(guān)學(xué)科中的應(yīng)用
第十六章 人工智能
16.1引言
16.2人工智能方法
16.3化學(xué)專家系統(tǒng)
16.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
16.5遺傳算法
參考文獻
附錄
A概率分布圖表
A.1標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表
A.2 X的平方分布表
A.3學(xué)生氏t分布表
A.4 F分布表
A.5二項式曲線
A.6泊松分布表
A.7正態(tài)性W檢驗的系數(shù) an-i+1表
A.8正態(tài)性W檢驗的單尾百分點表
A.9相關(guān)系數(shù)表
A.10均值分析用表
A.11隨機數(shù)表
A.12中心極限定理
B矩陣代數(shù)初階
B.1矩陣和向量的定義
B.2矩陣的相等、加法、減法和乘法
B.3行列式、方陣的求逆和矩陣方程的求解
C SAS系統(tǒng)簡介
C.1定義
C.2概述
C.3 DATA步(數(shù)據(jù)步)的基本語句
C.4 PROC步(過程步)的基本語句