网站原创在成像科学领域,学生和业内人士越来越迫切的需要掌握一些必要的理论知识和科学工具,以实现数据的定量分析处理.在本书中,成像、光学和光电子学的统计学研究能够为许多领域提供必要的分析技术手段,例如遥感、色彩学、印刷和天文学等.作者将重点聚焦在统计推断上,提供了广泛的相关统计方法,在成像、光学和光电子学与统计数据分析之间搭建了一座桥梁.
本书共有10章：1.简要介绍了本书的读者对象、使用方法、组织架构等；2.统计基础,对统计方面的基础理论知识展开详细描述,包括统计思维、数据格式、绘图方式、概率分布等；3.统计推断,讲述了参数点估计、检测设检验、总体样本、人口分布的概率图和测试及蒙特卡罗模拟等；4.统计模型,包括模型简介、回归模型和实验设计分析等；5.多变量统计的基础,主要包括多变量随机抽样、多变量数据可视化、样品几何形状、广义方差等；6.多变量统计推断,包括平均向量推论、两个总体的均值矢量比较、方差-协方差矩阵的推论等；7.主成分分析,主要讲解其定义和性质、停止规则、残差分析、统计推断等；8.典型相关分析,描述数学公式、实际应用、典型相关回归等理论；9.判别和分类,主要包括两个或几个总体分类和空间平滑的分类分析；10.聚类分析,包括相似和非相似方法、层次和非层次聚类算法等.
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本书是成像科学多变量统计学课程中一本非常优秀的图书,适合本科和研究生阅读.该书也可为从事成像、光学和光电子学领域每天需要进行数据处理分析的专业人士提供有价值的参考.
PeterBajorski博士是罗切斯特理工学院统计学系的副教授,他在统计学研究领域包括回归技术、多变量分析、实验设计、非参数方法和可视化方法等,成像研究包括光谱图像目标检测等.
聂树真,
助理研究员
（中国科学院光电研究院）
NieShuzhen,AssistantProfessor
(AcademyofOptoelectronics,CAS)