1.　定数和制約
　1.1　組成データの定数和制約とは何か
　　1.1.1　定数和制約の研究史
　　1.1.2　問題解決の2つの流儀
　　1.1.3　定数和制約の概要
　1.2　組成データの暮らす空間
　　1.2.1　基礎データと組成データの空間分布の比較
　　1.2.2　組成データの空間分布
　　1.2.3　組成データの暮らす単体空間
　1.3　変数の数と自由度が合わない
　1.4　相関係数が本来の意味を失う
　　1.4.1　組成データの負の相関偏向
　　1.4.2　正の偽相関も発生する
　1.5　成分の「追加・削減」でデータ構造が変化
　　1.5.1　副組成間の不整合性
　　1.5.2　シンプソンのパラドックス
　1.6　正規分布しない
　　1.6.1　花崗岩の化学組成の事例
　　1.6.2　砂粒子の鉱物組成の例
　　1.6.3　組成データの確率分布
　まとめ
　補足
　　1.　平均値の推定
　　2.　標準偏差の推定
　　3.　相関係数の推定

2.　対数比解析
　2.1　対数比解析とは
　2.2　空間・次元の問題解消
　　2.2.1　実空間への写像
　　2.2.2　対数比の実例：花崗岩類の化学組成
　2.3　成分の「追加・削減」に対するデータ構造の不変性
　　2.3.1　平均値と標準偏差の不変性
　　2.3.2　相関係数の不変性
　2.4　「分母分子」入れ替えに対するデータ構造の不変性
　2.5　正規性の復元
　　2.5.1　乱数による正規性の検証
　　2.5.2　天然のデータによる正規性の検証
　　2.5.3　対数比データの正規性復元は完璧ではない
　2.6　組成データの利点は対数比も継承
　2.7　組成データの「単純な比」と「対数比」の比較
　　2.7.1　生成される変数の組み合わせ
　　2.7.2　正規分布の復元
　　2.7.3　べき乗則やフラクタルとの親和性
　　2.8 3　つの対数比変換
　　2.8.1　加法対数比
　　2.8.2　中心対数比
　　2.8.3　等長対数比
　　2.8.4　3つの対数比変換の特徴
　2.9　0値や欠損値の扱い
　　2.9.1　0値置換の種類と問題点
　　2.9.2　乗法置換の方法
　まとめ
　補足
　　1.　ilr変換の手引き
　　2.　ilr変換に意味をもたせる工夫
　　3.　CoDaPackによるilr変換の操作

3.　単体解析
　3.1　単体解析とは
　3.2　組成データの信頼領域
　　3.2.1　従来の信頼領域と単体解析による信頼領域の比較
　　3.2.2　単体解析の信頼領域の描き方と適用例
　　3.2.3　CoDaPackによる信頼領域の描き方
　3.3　組成データの回帰分析
　　3.3.1　従来の回帰線と単体解析による回帰線の比較
　　3.3.2　単体解析の回帰線の描き方と適用例
　　3.3.3　CoDaPackによる回帰線の描き方
　3.4　組成データの多変量解析
　　3.4.1　岩石風化・土壌化と気候の関係
　　3.4.2　単体解析を利用した多変量解析による風化作用の定量
　　3.4.3　恐竜時代の古気候の復元
　3.5　組成データの演算
　まとめ

4.　絶対量変動法
　4.1　絶対量変動の復元原理
　　4.1.1　絶対量変動法の難題
　　4.1.2　絶対量変動法の実践方法
　4.2　絶対量変動法の活用例
　　4.2.1　検証用の試料
　　4.2.2　組成データと絶対量変動法の比較
　4.3　不変成分の特定
　　4.3.1　WLS法
　　4.3.2　WLS法の検証
　　4.3.3　変動係数法
　　4.3.4　変動係数法の検証
　　4.3.5　変動係数法を天然データに適用
　まとめ
　補足
　　1.　変動係数法の自動化スクリプト
　　2.　変動係数法のRスクリプト

関連文献
索引