Excel中的化學計量學

Excel中的化學計量學 下載 mobi epub pdf 電子書 2024


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阿列剋謝,L.,波莫蘭采夫(Alexey,L.,Pomerantsev) 著



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發表於2024-12-19

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圖書介紹

齣版社: 化學工業齣版社
ISBN:9787122310996
版次:1
商品編碼:12316706
包裝:平裝
開本:16開
齣版時間:2018-01-01
用紙:膠版紙
頁數:286
字數:360000
正文語種:中文


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圖書描述

編輯推薦

“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)

這本書的內容非常有趣,作者寫得非常好,包含瞭化學計量學的主要內容。(《化學計量學》雜誌,2015年7月14日)

內容簡介

全書共分4部分,第1部分對化學計量學進行瞭總體介紹;第2部分概述瞭閱讀本書所需的相關數學和計算機基礎知識;第3部分詳細介紹瞭Chemometrics Add-In所包含化學計量學算法的原理和操作;第4部分是本書的附錄章節,包括Chemometrics Add-In的擴展功能、使用Chemometrics Add-In所提供的化學計量學方法對光譜數據的動力學建模示例,以及MATLAB�k的簡單初學者指南等內容。
本書可供化學、物理、生物、計算機、數學等相關專業技術人員和研究人員使用,還可作為相關專業高年級本科生及研究生的專業課參考書。

內頁插圖

目錄

第1部分導論001
第1章什麼是化學計量學?002
1.1化學計量學的主題002
1.2曆史上的題外話004
第2章這本書是關於什麼的?007
2.1有用的提示007
2.2本書大綱008
2.3標記法009
第3章Chemometrics Add-In的安裝010
3.1安裝010
3.2基本信息013
第4章關於化學計量學的更多讀物014
4.1書籍014
4.1.1基礎知識014
4.1.2化學計量學015
4.1.3補充讀物015
4.2互聯網016
4.2.1教程016
4.3期刊017
4.3.1化學計量學017
4.3.2分析化學017
4.3.3數學018
4.4軟件018
4.4.1專用程序包018
4.4.2通用統計學軟件包018
4.4.3免費軟件019

第2部分基礎知識020
第5章矩陣和嚮量021
5.1基礎知識021
5.1.1矩陣021
5.1.2矩陣的簡單運算022
5.1.3矩陣乘法023
5.1.4方陣024
5.1.5跡和行列式024
5.1.6嚮量025
5.1.7嚮量的簡單運算026
5.1.8嚮量的積026
5.1.9嚮量的範數027
5.1.10嚮量之間的夾角027
5.1.11矩陣的嚮量錶示028
5.1.12綫性相關嚮量028
5.1.13矩陣的秩028
5.1.14逆矩陣029
5.1.15僞逆029
5.1.16矩陣與嚮量的乘積030
5.2進階信息030
5.2.1綫性方程組030
5.2.2雙綫性型和二次型031
5.2.3正定矩陣031
5.2.4Cholesky分解031
5.2.5極分解031
5.2.6本徵值和本徵嚮量032
5.2.7本徵值032
5.2.8本徵嚮量033
5.2.9等價性和相似性034
5.2.10對角化034
5.2.11奇異值分解034
5.2.12嚮量空間035
5.2.13空間基036
5.2.14幾何解釋036
5.2.15基的不唯一性036
5.2.16子空間037
5.2.17投影037
第6章統計學038
6.1基礎知識038
6.1.1概率038
6.1.2隨機值039
6.1.3分布函數039
6.1.4數學期望039
6.1.5方差和標準差040
6.1.6矩040
6.1.7分位數040
6.1.8多變量分布041
6.1.9協方差和相關性041
6.1.10函數041
6.1.11標準化042
6.2主要的分布042
6.2.1二項分布042
6.2.2均勻分布043
6.2.3正態分布044
6.2.4卡方分布045
6.2.5Student分布047
6.2.6F分布048
6.2.7多元正態分布049
6.2.8僞隨機數050
6.3參數估計050
6.3.1樣本050
6.3.2異常值和極端值051
6.3.3統計總體051
6.3.4Statistics052
6.3.5樣本均值和方差052
6.3.6樣本協方差和相關性053
6.3.7順序統計量053
6.3.8經驗分布和直方圖054
6.3.9矩方法055
6.3.10極大似然方法056
6.4估計量的性質056
6.4.1一緻性056
6.4.2偏置057
6.4.3有效性057
6.4.4穩健性057
6.4.5正態樣本058
6.5置信估計058
6.5.1置信區域058
6.5.2置信區間059
6.5.3置信區間的示例059
6.5.4正態分布的置信區間059
6.6假設檢驗060
6.6.1假設060
6.6.2假設檢驗060
6.6.3第一類錯誤和第二類錯誤060
6.6.4示例061
6.6.5皮爾遜卡方檢驗061
6.6.6F檢驗062
6.7迴歸064
6.7.1簡單迴歸064
6.7.2最小二乘法064
6.7.3多元迴歸065
第7章Excel中的矩陣計算067
7.1基本信息067
7.1.1地區及語言067
7.1.2工作簿、工作錶和單元格069
7.1.3地址070
7.1.4區域072
7.1.5簡單運算073
7.1.6函數073
7.1.7重要函數075
7.1.8公式中的錯誤078
7.1.9公式拖拽079
7.1.10創建圖錶080
7.2矩陣運算081
7.2.1數組公式081
7.2.2數組公式的創建和編輯082
7.2.3最簡單的矩陣運算083
7.2.4訪問矩陣的一部分083
7.2.5一元運算085
7.2.6二元運算086
7.2.7迴歸087
7.2.8Excel 2003中的嚴重漏洞090
7.2.9虛擬數組090
7.3Excel功能的擴展091
7.3.1VBA編程091
7.3.2示例093
7.3.3宏的示例093
7.3.4用戶自定義函數示例096
7.3.5插件096
7.3.6插件的安裝097
第8章Excel中的投影方法099
8.1投影方法099
8.1.1概念和符號099
8.1.2主成分分析100
8.1.3PLS101
8.1.4數據預處理102
8.1.5教學示例103
8.2Chemometrics Add-In的應用103
8.2.1安裝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附加函數116
8.6.1MIdent116
8.6.2MIdentD2117
8.6.3MCutRows118
8.6.4MTrace118

第3部分化學計量學120
第9章主成分分析121
9.1基礎知識121
9.1.1數據121
9.1.2直觀方法122
9.1.3降維123
9.2主成分分析124
9.2.1格式規範124
9.2.2算法124
9.2.3主成分分析和奇異值分解125
9.2.4得分125
9.2.5載荷126
9.2.6特殊類型的數據127
9.2.7誤差128
9.2.8驗證130
9.2.9分解的“質量”131
9.2.10主成分數131
9.2.11主成分的不唯一性132
9.2.12數據預處理133
9.2.13杠杆和偏差133
9.3人群和國傢133
9.3.1示例133
9.3.2數據134
9.3.3數據探索135
9.3.4數據預處理136
9.3.5得分和載荷的計算137
9.3.6得分圖137
9.3.7載荷圖139
9.3.8殘差分析140
第10章校正143
10.1基礎知識143
10.1.1問題陳述143
10.1.2綫性和非綫性校正144
10.1.3校正和驗證146
10.1.4校正“質量”146
10.1.5不確定度、精密度和準確度148
10.1.6欠擬閤和過擬閤149
10.1.7多重共綫性150
10.1.8數據預處理152
10.2模擬數據152
10.2.1綫性準則152
10.2.2“純”光譜152
10.2.3“標準”樣品152
10.2.4X數據的創建153
10.2.5數據中心化154
10.2.6數據概覽154
10.3經典校正155
10.3.1單變量(單通道)校正155
10.3.2Vierordt法158
10.3.3間接校正160
10.4逆嚮校正162
10.4.1多元綫性校正163
10.4.2逐步校正164
10.5潛變量校正167
10.5.1投影方法167
10.5.2潛變量迴歸170
10.5.3潛變量校正的執行172
10.5.4主成分迴歸(PCR)172
10.5.5潛結構投影-1(PLS1)174
10.5.6潛結構投影-2(PLS2)177
10.6方法比較179
第11章分類184
11.1基礎知識184
11.1.1問題陳述184
11.1.2分類的類型185
11.1.3假設檢驗185
11.1.4分類中的錯誤186
11.1.5單類彆分類186
11.1.6訓練和驗證187
11.1.7有監督和無監督訓練187
11.1.8維數災難187
11.1.9數據預處理187
11.2數據189
11.2.1示例189
11.2.2數據子集189
11.2.3工作簿Iris.xls190
11.2.4主成分分析191
11.3有監督分類192
11.3.1綫性判彆分析192
11.3.2二次判彆分析197
11.3.3偏最小二乘判彆分析199
11.3.4SIMCA203
11.3.5k-最近鄰208
11.4無監督分類210
11.4.1再一次的主成分分析(再訪問)210
11.4.2K均值聚類211
第12章多元麯綫分辨215
12.1基礎知識215
12.1.1問題陳述215
12.1.2解的不確定性217
12.1.3可解性條件218
12.1.4兩種類型的數據219
12.1.5已知光譜或分布麯綫219
12.1.6主成分分析220
12.1.7主成分分析和多元麯綫分辨221
12.2模擬數據222
12.2.1示例222
12.2.2數據222
12.2.3主成分分析223
12.2.4直觀推導式演進特徵投影圖225
12.3因子分析226
12.3.1Procrustes分析226
12.3.2漸進因子分析227
12.3.3窗口因子分析231
12.4迭代方法233
12.4.1迭代目標轉換因子分析233
12.4.2交替最小二乘235

第4部分附錄238
第13章Chemometrics Add-In的擴展239
13.1使用虛擬數組239
13.1.1模擬數據239
13.1.2虛擬數組241
13.1.3數據預處理241
13.1.4分解241
13.1.5殘差的計算242
13.1.6本徵值的計算243
13.1.7正交距離的計算244
13.1.8杠杆值的計算245
13.2使用VBA編程246
13.2.1VBA的優點246
13.2.2真實數組的虛擬化247
13.2.3數據預處理247
13.2.4殘差的計算248
13.2.5本徵值的計算249
13.2.6正交距離的計算249
13.2.7杠杆值的計算250
第14章光譜數據的動力學建模252
14.1“灰色”建模方法252
14.1.1問題陳述252
14.1.2示例254
14.1.3數據254
14.1.4軟交替最小二乘法(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:初學者指南262
15.1基礎知識262
15.1.1工作區262
15.1.2基本計算263
15.1.3迴顯264
15.1.4工作區的保存:MAT文件264
15.1.5日誌264
15.1.6幫助265
15.2矩陣266
15.2.1標量、嚮量和矩陣266
15.2.2訪問矩陣的元素267
15.2.3矩陣的基本運算267
15.2.4特殊矩陣268
15.2.5矩陣計算269
15.3Excel和MATLAB的集成270
15.3.1配置Excel270
15.3.2數據交換271
15.4編程272
15.4.1M-文件272
15.4.2腳本文件272
15.4.3函數文件274
15.4.4繪圖275
15.4.5圖的打印276
15.5示例程序276
15.5.1中心化和縮放277
15.5.2奇異值分解/主成分分析277
15.5.3主成分分析/NIPALS277
15.5.4PLS1278
15.5.5PLS2280

後記:第四範式283

前言/序言

化學計量學是一門非常實用的學科。要學習它,不僅要理解眾多的化學計量學方法,還應懂得這些方法的實際應用。這本書可以幫助讀者完成這項艱巨的任務。本書主要麵嚮那些對實驗數據分析感興趣的化學傢、物理學傢、生物學傢和其他專傢,也可以作為多元數據分析初學者的化學計量學入門讀物。
化學計量學培訓的常規方法是使用專門的程序(Unscrambler、SIMCA等)或者MATLAB�k。我們提齣自己特有的(化學計量學培訓)方法,這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係統很難實現最主要的一些化學計量學算法,例如主成分分析(PCA)、偏最小二乘(PLS)這類投影方法。因此,我們開發瞭對標準Excel版本的一個專門補充,稱為Chemometrics Add-In,這個插件可用於執行這些化學計量學算法的計算。
這本書不僅是一個多元數據分析技術的使用手冊,也是一個多元數據分析技術的實用指導。幾乎每章都附帶有一個專用的Excel工作簿,其中包含瞭與所討論技術有關的計算。為瞭更好地理解本書的素材,讀者應該經常查閱這些工作簿並盡力重復執行這些計算。在Wiley Book Support網站(http://booksupport.wiley.com)收集瞭帶有實例的工作簿以及Chemometrics Add-In。安裝指南在第3章中介紹。我們強烈建議學習這本書的時候安裝和使用該軟件(即Chemometrics Add-In)。
我的同事Oxana Rodionova博士在本書的編寫中發揮瞭非常重要的作用。她設計和完善瞭Chemometrics Add-In軟件,還幫助撰寫瞭本書的多個章節。因此,可以毫不誇張地說,沒有她的幫助這本書就不能完成。第15章是與我的學生Yevgeny V. Mikhailov一起撰寫的。
非常感謝編輯Svetlana和Pieter Rol為籌備本書做齣的大量貢獻。
我們計劃持續地修改和補充本書。歡迎讀者通過郵箱rcs@chph.ras.ru給我們發送您的意見和建議。
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