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目次1

第一章电子计算机基本知识1

§1电子计算机的基本概况1

§2微型计算机系统4

第二章实验数据的统计处理7

§1样本的数字特征7

§2 t－检验在样品测试中的应用8

一、平均值的置信界限8

二、平均值与标准值的比较9

三、两平均值的比较10

四、配对比较12

五、t－检验应用程序14

§3单因素方差分析及应用程序18

§4交叉分组的方差分析23

一、交叉分组的双因素试验23

二、有交互作用的双因素试验26

第三章矩阵与向量的简单知识31

§1矩阵及其基本运算31

§2线性方程组36

一、线性方程组的基本知识36

二、线性方程组求解法40

三、全主元高斯消去法程序44

四、误差分析46

§3特征值与特征向量50

一、特征值与特征向量50

二、用雅可比法求算实对称矩阵的特征值和特征向量52

三、求算实对称矩阵特征值和特征向量的雅可比法程序53

第四章 回归分析与曲线拟合58

§1一元线性回归分析58

一、经验公式与最小二乘法58

二、相关性检验59

三、回归线的精度61

四、回归方程的稳定性62

五、两条回归直线的比较63

六、化曲线为直线的回归问题64

七、一元线性回归程序64

§2多元线性回归66

一、基本原理66

二、回归问题的方差分析和统计检验69

三、多元线性回归程序75

§3逐步回归78

一、最优回归方程的选择78

二、逐步回归的计算方法79

三、逐步回归的一些问题81

四、逐步回归程序86

§4正交多项式回归90

一、多项式回归90

二、正交多项式回归91

§5曲线拟合96

一、多项式拟合98

二、高斯－牛顿法99

三、高斯－牛顿法求算药动学模型参数程序102

四、麦夸尔特法104

§6回归分析在药学中的应用106

一、等吸收点法测定原理109

第五章复方药物制剂的计算分光光度法109

§1双波长分光光度法109

二、系数倍率法用于二组分混合溶液测定时的原理110

三、系数倍率法用于三组分混合溶液测定时的原理110

四、系数倍率法用于紫外－可见分光光度法测定时的主要步骤112

五、一元线性回归在系数倍率法中的应用112

六、两组分系数倍率法波长对选择程序113

七、三组分系数倍率法波长对选择程序115

§2三波长分光光度法118

一、基本原理118

二、三波长法中波长组选择程序120

§3多波长直线回归法124

一、两组分测定原埋124

二、三组分测定原理125

三、两组分多波长直线回归法程序126

四、三组分多波长直线回归法程序128

§4导数分光光度法131

一、导数分光光度法的基本原理与特点131

二、导数法中间波长选择程序133

§5 正交函数分光光度法136

一、基本原理136

二、正交函数法条件选择程序139

§6线性方程组、最小二乘和P－矩阵分光光度法141

一、线性方程组法142

二、最小二乘法143

三、P－矩阵法144

四、P－矩阵法程序145

§7线性规划分光光度法149

一、基本原理149

二、线性规划法程序151

§8卡尔曼滤波法154

一、卡尔曼滤波法在多组分分光光度法中应用的基本原理154

二、卡尔曼滤波法程序157

第六章聚类分析160

§1聚类统计量160

一、距离160

二、相似系数162

§2系统聚类法163

一、最短距离法163

二、最长距离法165

三、中间距离法165

四、重心法166

六、离差平方和法167

五、类平均法167

七、系统聚类法的性质168

八、系统聚类法程序170

§3动态聚类法183

§4聚类分析在药学中的应用187

第七章最优化技术189

§1单纯形法189

一、基本原理189

二、计算步骤192

三、色谱优化指标与单纯形法的应用195

四、改良单纯形法（实验法）程序197

五、改良单纯形法求算药动学模型参数的程序201

§2窗口图解技术204

一、窗口图解技术及其在GLC分析上的应用205

二、窗口图解技术在HPLC分析上的应用208

三、窗口图解法程序210

§3混合物设计统计技术和叠加分辨率图示法212

一、混合物设计统计技术212

二、叠加分辨率图示法ORM219

三、混合物设计统计技术程序220

一、层析系统的信息量评价222

二、数值分类－信息量选取法222

§4纸层析和薄层层析溶剂系统最佳组合的数值分类－信息量选取法222

三、数值分类－信息量选取法程序223

§5系统矩阵组合法226

一、逐步组合法227

二、择优组合法227

三、系统矩阵逐步组合法程序229

第八章因子分析233

§1主成分分析233

一、主成分分析的一般数学模型234

二、主成分的导出236

三、主成分分析的数值算例239

四、NIPALS（非线性迭代偏最小二乘）算法240

§2因子分析241

一、主因子方法241

二、主成分分析与因子分析的关系245

三、因子数的确定245

四、方差极大正交旋转246

五、因子得分249

六、因子分析的计算步骤251

七、因子分析程序255

§3目标因子分析264

一、基本概念265

二、目标变换技术269

三、目标因子分析数值算例272

四、目标因子分析程序279

§4偏最小二乘法287

一、基本原理287

二、偏最小二乘法程序288

§5因子分析在药学中的应用294

第九章模式识别296

§1模式识别的基本概念296

§2最小距离判决法298

一、最小距离判决法298

二、最近邻域判决法299

一、线性学习机法300

§3线性学习机法300

二、线性学习机法程序303

§4最小二乘的最小距离判决法304

§5判别分析306

一、贝叶斯判别准则306

二、Fisher型线性判别分析307

三、贝叶斯判别分析309

四、逐步多类判别分析314

§6 PRIMA法315

一、基本原理318

§7 SIMCA法318

二、SIMCA法程序321

§8映射技术333

一、特征向量投影法334

二、非线性映射技术334

三、非线性映射程序336

§9模式识别在药学中的应用346

附表348

表1 t分布的双侧分位数（tα）表348

表2 F检验的临界值（Fα）表349

主要参考文献354