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第一章 误差及数理统计基础 1

1.1 统计分析中的误差 1

1.1.1 均值及偏差 1

1.1.2 误差的分布 1

1.1.3 均值的置信限（confidencelimit） 2

1.1.4 结果的表示 5

1.1.5 置信限的其他应用 6

1.1.6 偶然误差的传递 6

1.1.7 系统误差的传递 8

1.2 显著性检验 9

1.2.1 t检验 9

1.2.2 F检验 13

1.2.3 x2检验 16

参考文献 17

第二章 回归分析 18

2.1 一元回归分析 18

2.1.1 一元回归方程的求法 18

2.1.2 相关系数和显著性检验 22

2.1.3 一元线性回归的方差分析 24

2.1.4 斜率b和截距4的区间估计 25

2.1.5 x值之计算 27

2.1.6 标准加入法 29

2.1.7 借助回归线进行分析方法的比较 30

2.1.8 权重回归分析 33

2.1.9 曲线回归 36

2.2 多元回归分析 40

2.2.1 多元回归分析方程的求法 40

2.2.2 多元线性回归的方差分析及显著性检验 42

2.2.3 多元回归的计算步骤 48

2.3 逐步回归方法 53

2.3.1 逐步回归的基本思想 53

2.3.2 逐步回归的计算步骤 57

2.3.3 逐步回归的计算例子 59

2.4 回归分析中几个问题的讨论 67

2.4.1 变量的评估 67

2.4.2 回归分析方法 73

2.4.3 回归模型的评估 78

参考文献 83

第三章 相关分析 84

3.1导言 84

3.2 协方差和相关系数 86

3.3 相关和回归 88

3.4 方差－协方差矩阵 89

3.5 随机变量的时间序列 92

3.5.1 自协方差和自相关 92

3.5.2 具有高相关的时间序列 93

3.5.3 一些特征过程的自相关谱 95

3.5.4 实际例子 98

参考文献 100

第四章 最优化方法 101

4.1 改变单因子法 101

4.2 单纯形法 102

4.2.1 基本单纯形法 102

4.2.2 改良单纯形（变步长）法 105

4.2.3 改良单纯形法的例子 110

4.2.4 超改良单纯形法 116

4.2.5 超改良单纯形计算举例 120

4.3 响应曲面法 125

4.3.1 引言 125

4.3.2 两因子响应曲面 127

4.3.3 响应曲面的解释 130

4.3.4 应用举例 135

参考文献 141

第五章 主成分分析和因子分析 143

5.1 主成分分析 143

5.1.1 两维空间中的主成分分析 143

5.1.2 m维空间中的主成分分析 146

5.1.3 主成分分析的操作步骤、应用和数字例子 149

5.2 因子分析 154

5.2.1 因子分析算法简介 154

5.2.2 渐进因子分析 159

参考文献 173

第六章 偏最小二乘方法 174

6.1 多元线性回归（MLR） 174

6.2 主成分回归 177

6.3 偏最小二乘（PLS） 179

6.3.1 基本原理 179

6.3.2 偏最小二乘算法 181

6.4 非线性偏最小二乘 188

参考文献 191

第七章 模式识别方法 192

7.1 导言 192

7.2 数据的表示及预处理 192

7.3 特征的提取和压缩 194

7.4 相似系数和距离 197

7.4.1 相似系数 197

7.4.2 距离 198

7.5 模式识别方法 200

7.5.1 有管理的方法 200

7.5.2 无管理方法 236

7.5.3 显示方法 244

7.5.4 人工神经网络 251

7.5.5 综合性数据例子 262

参考文献 275

第八章 构效关系研究和分子拓扑指数 277

8.1 图论的基本概念 277

8.1.1 引言 277

8.1.2 图论基础 278

8.2 化学结构和图论 280

8.2.1 引言 280

8.2.2 化学图 281

8.2.3 分子的矩阵表示 282

8.3 化学结构的二维联接表 285

8.4 主要的拓扑指数及其应用 287

8.4.1 引言 287

8.4.2 距离矩阵指数 288

8.4.3 邻接矩阵指数 304

8.4.4 中心指数（centerindex） 323

8.4.5 信息论指数 330

8.4.6 量子论拓扑指数aN及广义an指数 339

8.4.7 几个问题的讨论 349

8.4.8 拓扑指数的应用 355

参考文献 369

第九章 谱图库检索 373

9.1 导言 373

9.2 质谱谱图库 373

9.2.1 质谱数据源及检索系统 373

9.2.2 谱图质量控制 376

9.2.3 谱图简化 377

9.2.4 检索算法 379

9.3 碳－13谱图库 387

9.3.1 主要的碳－13检索系统 387

9.3.2 检索算法 388

9.4 红外光谱谱图库 398

9.4.1 红外光谱数据源及一些检索系统 399

9.4.2 IR谱图的简化 401

9.4.3 检索方法 405

9.5 综合谱图信息 412

9.5.1 概况 413

9.5.2 IR和MS的联合运用 413

9.5.3 13C-NMR谱与GC/MS的联合检索 419

9.6 与谱图库相关的检索 421

9.6.1 结构检索 422

9.6.2 化学名称检索 425

9.6.3 杂原子检索 426

9.7 文件组织 427

参考文献 431

第十章 碳－13NMR波谱模拟 433

10.1 导言 433

10.2 分子力学模型的建立 435

10.2.1 势能函数 435

10.2.2 MM2,MMP2程序简介 439

10.2.3 实例 441

10.3 分子结构特征的提取 442

10.4 化学环境相似度的计算 444

10.5 数学模型的选取 452

10.6 波谱模拟 458

参考文献 464

第十一章 谱图解析中的专家系统 465

11.1 专家系统 465

11.1.1 专家系统的基本结构 465

11.1.2 硬件和专家系统 466

11.1.3 软件和专家系统 467

11.1.4 专家系统的研制 469

11.1.5 专家系统在化学中的应用 470

11.1.6 专家系统的发展趋势 472

11.2 谱图解析专家系统 474

11.2.1 谱图解析专家系统的工作过程 474

11.2.2 知识库 475

11.2.3 子结构－子光谱相关性统计 478

11.2.4 整体结构对接 486

11.2.5 候选化合物的确证 492

11.3 一个分布式专家系统的介绍 494

11.3.1 系统的设计和框图 494

11.3.2 光谱数据专家 495

11.3.3 控制器（controllerreasoner） 499

11.3.4 知识库（libraryexpert） 499

参考文献 500

附录 502

主题索引 520