世界精细化学工业发达的要推美国、联邦德国和日本，其产品产量分别居于世界1、2、3位。
美国精细化工新门类不断涌现，在20世纪60年代美国发展了水处理剂；1973年石油大幅度涨价，迫使石油公司开发新的油气资源，油田化学品就应运而成为热门产品。70年代末随着电子工业的蓬勃发展，电子工业用试剂又成了重点。1982年美国化学品销售额以农用化学品和油田化学品为主。
联邦德国精细化工自70年代起，采用所谓“差别增长战略”，即有选择、有重点地发展具有自己特点和技术优势的精细化工产品，使这类产品的销售额不断提高。
世界主要生产者是几家有名的大化工公司，玻璃隔热涂料配方分析，如美国的杜邦公司（其精细化工生产比重已超50%）、联邦德国的拜耳股份公司以及日本的住友化学工业公司等。
中国精细化工基础弱，产量增长很快。1985年中国生产的染料89kt，yiyao(12大类化学yuanliao药)79kt，农yao205kt，涂料769kt，电影胶片170Mm。化学试剂(1983年产值)近5亿元，粘合剂（1983）110kt，增塑剂(1983)215kt，洗涤剂(1983)670kt，磁带(1984)约240Mm。
误解
通过配方分析得到的配方就能够生成出产品了？
这是很多人的一个错误认识，其实很多产品不是单单得到其配方就能生产出一模一样的产品来的，其中涉及的内容很多很多，产品生产过程中涉及到比如产品原材料供应商的不同、生产过程中的工艺问题、原料之间的化学反应先后次序等等意想不到的问题，这些都有可能导致生产出“错误”的产品。
主成分分析法的基本原理
主成分分析法是一种降维的统计方法，它借助于一个正交变换，将其分量相关的原随机向量转化成其分量不相关的新随机向量，这在代数上表现为将原随机向量的协方差阵变换成对角形阵，建筑防水涂料配方分析，在几何上表现为将原坐标系变换成新的正交坐标系，使之指向样本点散布开的p个正交方向，然后对多维变量系统进行降维处理，使之能以一个较高的精度转换成低维变量系统，再通过构造适当的价值函数，涂料，进一步把低维系统转化成一维系统。
主成分分析的原理是设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的综合变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析，也是数学上处理降维的一种方法。主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。经典的做法就是用F1（选取的1个线性组合，即1个综合指标）的方差来表达，即Va（rF1）越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差大的，故称F1为1主成分。如果1主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现再F2中，用数学语言表达就是要求Cov（F1，耐磨陶瓷涂料配方分析，F2）=0，则称F2为2主成分，依此类推可以构造出3、4，……，P个主成分。
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