《化学统计学》是一本罗旭编制，由科学出版社出版的书籍。

本书介绍了化学统计学的初步知识、基础方法、常用方法和几个现代概念。它有以下特点:重视统计学基本原理和基本知识的系统阐述，并给出足够的实例，使读者容易理解和应用;在有关章节用统计学的现代内容补充、更新其古典部分，同时分章论述蒙特卡罗方法、模式识别和人工智能这几个现代统计学概念及其应用;章、节大致按由简到繁，由古典到现代的顺序安排，但各章又有相对的独立性，可根据需要单学。为增强本书的可读性，在初步知识。

第一篇 初步知识

第一章 绪论

1.1化学统计学的内涵和形成

1.2几个基本的统计学概念

1.3数据的描述

1.4统计学的分类

第二章 数据误差的叠加——观测误差对计算结果的影响

2.1误差及其种类

2.2观测误差对计算结果的影响

2.3有效数字与计算规则

2.4数据的编码变换

第三章 概率

3.1验前概率或古典概率

3.2概率计算

3.3事件的方式数——组合与排列

第二篇 基础统计方法

第四章 概率分布的类型和典型

4.1概率分布的类型

4.2二项分布

4.3正态分布

4.4均值的分布和中心极限定理

第五章 统计推断之一——统计估计

5.1 X的平方分布

5.2 t分布

5.3 F分布

5.4点估计与区间估计

5.5置信区间、容许区间和预测区间

第六章 统计推断之二——假设检验

6.1超几何分布和泊松分布

6.2假设检验

6.3均值的检验

6.4比率差的检验

6.5方差的检验

6.6观测频数与期望频数差异的显著性检验

第七章 统计模型的选择、拟合与检验

7.1引言

7.2拟合优度检验

7.3正态模型拟合优度的检验

7.4指数分布

7.5伽玛(Gamma)分布

7.6威伯尔(Weibull)分布

7.7对数正态分布

第三篇 基础统计方法

第八章 统计生产控制

8.1引言

8.2控制图的一般原理

8.3连续变量的控制图

8.4离散变量的控制图

8.5根据已有标准制作的控制图

第九章 验收和调查取样

9.1计量取样

9.2计数抽样

第十章 回归分析

10.1二元数据的描述

10.2简单线性回归

10.3多元线性回归

10.4检查统计模型适当性的残差标绘

10.5多元线性回归的常见困难和补救方法

10.6逸出值的检验

第十一章 实验设计与分析之一——完整配置

11.1引言

11.2实验设计的分类

11.3单因素多水平实验

11.4多重比较

11.5多因素实验

第十二章 实验设计与分析之二——不完整配置及其他

12.1一种特殊的不完整配置

12.2随机效应模型

12.3计算平方和、自由度和期望方差的规则

第十三章 非参数(不计分布)检验

13.1符号检验

13.2匹配对的Wilcoxon添号秩次检验

13.3 Mann-Whitney检验

13.4游程检验

13.5非参数方法的优缺点

第四篇 几个现代统计学概念

第十四章 随机现象的统计模拟——蒙特卡罗方法

14.1引言

14.2蒙特卡罗方法的分类

14.3几个用蒙特卡罗方法求解的问题

14.4蒙特卡罗方法的一般步骤和计算机软件

14.5蒙特卡罗方法的优缺点

第十五章 模式识别

15.1引言

15.2模式识别的一般步骤

15.3非参数理论决策分类的基本方法

15.4线性分类器的训练

15.5贝叶斯(参数)分类法

15.6聚类分析

15.7模式识别在化学和相关学科中的应用

第十六章 人工智能

16.1引言

16.2人工智能方法

16.3化学专家系统

16.4人工神经网络

16.5遗传算法

参考文献

附录

A概率分布图表

A.1标准正态分布表

A.2 X的平方分布表

A.3学生氏t分布表

A.4 F分布表

A.5二项式曲线

A.6泊松分布表

A.7正态性W检验的系数 an-i+1表

A.8正态性W检验的单尾百分点表

A.9相关系数表

A.10均值分析用表

A.11随机数表

A.12中心极限定理

B矩阵代数初阶

B.1矩阵和向量的定义

B.2矩阵的相等、加法、减法和乘法

B.3行列式、方阵的求逆和矩阵方程的求解

C SAS系统简介

C.1定义

C.2概述

C.3 DATA步(数据步)的基本语句

C.4 PROC步(过程步)的基本语句