关于本书符号的说明 （Notation） 1
第一章 概论 （Introduction） 1
1-1 现代分析化学面临的机遇与挑战 （Opportunity and Challenge Faced by Modern Analytical Chemistry） 1
1-2 仪器分析与复杂多组份体系 （Instrumental Analysis and Complex Multicomponent Systems） 2
1-3 分析化学计量学与多元校正和分辨 （Analytical Chemometrics and Multivariate Calibration and Resolution） 5
1-4 本书各章内容简介 （Brief Description of Content for Each Chapter） 9
第二章 白色分析体系的多元校正方法 （Multivariate Calibration Methods for White Analytical Systems） 12
2-1 直接校正方法 （Direct Calibration Methods） 12
2-1-1 多元线性回归方法 （Multiple Linear Regression） 13
2-1-2 Kalman滤波法 （Kalman Filtering） 20
2-1-3 加权最小二乘回归法 （Weighted Least Squares Regression） 23
2-2 间接校正方法 （Indirect Calibration） 26
2-2-1 K-矩阵法 （K-Matrix Method） 27
2-2-2 P-矩阵法 （P-Matrix Method） 28
2-2-3 主成分回归法 （Principal Component Regression） 29
2-2-4 偏最小二乘法 （Partial Least Squares） 32
2-3 通用标准加入法 （Generalized Standard Addition Method） 36
2-4 广义内标法 （Generalized Internal Reference Method） 38
2-5 稳健多元校正方法 （Robust Multivariate Calibration Method） 47
2-5-1 稳健回归方法 （Robust Regression Methods） 49
2-5-2 诊断方法 （Diagnostic Methods） 54
2-5-3 降维处理的稳健方法 （Robust Methods of Dimensional Reduction） 58
2-6 非线性体系的校正方法 （Non-linear Systems Calibration Methods） 60
2-7 病态体系和有偏估计方法 （Ill-conditioned System and Biased Estimating Methods） 69
2-8 多元校正的分析化学品质因数和可靠性分析 （Figures of Merit of Analytical Calibration） 74
第三章 灰色分析体系的多元校正方法 （Multivariate Calibration Methods for Grey Analytical Systems） 85
3-1 矢量校正方法 （Vectoral Calibration Methods） 85
3-1-1 投影算法和多元校正模型的检验 （Projection Algorithm and Testing of Multivariate Calibration Model） 86
3-1-2 标准加入迭化目标转换因子分析法 （Additional Iterative Target Transformation Factor Analysis） 89
3-1-3 自适应Kalman 滤波法 （Adaptive Kalman Filtering Metbods） 93
3-1-4 局部曲线拟合法 （Local Curve Fitting Methods） 97
3-2 矩阵校正方法 （Matrix Calibration Methods） 100
3-2-1 秩消失因子分析法 （Rank Annihilation Factor Analysis） 102
3-2-2 广义秩消失因子分析法 （Generalized Rank Annihilation Factor Analysis） 107
3-2-3 残差双线性分解法 （Residual Bilinearization） 114
3-2-4 约束背景双线性分解法 （Constrained Background Bilinearization） 117
第四章 黑色分析体系的多元分辨方法 （Mutivariate Resolution Methods for Black Analytical Sytems） 129
4-1 基于主成分分析的体系组份数确定方法 （Methods Based on PCA for Estimating Number of Chemical Components in System） 130
4-1-1 误差扰动下的协方差阵特征值变化限制 （Varying Limits of Eigenvalues of Covariance Matrix Under Error Disturbance） 132
4-1-2 因子分析的误差理论 （Error Theory on Factor Analysis） 133
4-1-3 主因子数确定几种方法 （Several Methods for Determing Number of Principal Factors） 138
4-2 矩阵分辨方法 （Matrix Resolution Methods） 141
4-2-1 自模式曲线分辨法 （Self-modeling Curve Resolution Method） 142
4-2-2 迭代目标转换因子分析法 （Iterative Target Transformation Factor Analysis） 165
4-2-3 渐进因子分析法及其相关方法 （Evolving Factor Analysis and Related Methods） 168
4-2-4 窗口因子分析法 （Window Factor Analysis） 174
4-2-5 直观推导式演进特征投影法 （Heuristic Evolving Latent Projections） 177
4-2-6 其他方法 （Other Methods ） 206
4-3 张量分辨方法 （Tensor Resolution Methods） 220
4-3-1 投影旋转因子分析法 （Projective Rotation Factor Analysis） 221
4-3-2 广义秩消失因子分析法 （Generalized Rank Annihilation Factor Analysis） 224
第五章 统计学和线性代数基础知识 （Nexessary Knowledge on Linear Algebra and Statistics） 239
5-1 必要的线性代数基础知识 （Necessary Knowledge on Linear Algebra） 240
5-1-1 矢量和矩阵 （Vector and Matrix） 240
5-2 必要的统计学基础知识 （Necessary Knowledge on Statistics） 253
5-2-1 随机变量及其分布 （Stochastic Variables and their Distributions） 253
5-2-2 随机变量的数值特征 （ Digital Features of Stochastiv Variables） 255