Bonjour, j'ai un problème avec l'analyse de mes données.
J'essaie d'utiliser les données spectrales d'un fluoromètre pour quantifier une certaine substance dans mes échantillons.
J'ai créé un grand tableau avec la concentration de substance [C] dans une colonne et les différentes colonnes sont les longueurs d'onde mesurées [w1, w2 ... w3,000]
chaque ligne est un échantillon dont la concentration est connue et le spectre est mesuré.
J'ai utilisé PLS pour essayer de créer un modèle de prédiction, mais comme ma substance est dans des ordres de grandeur différents, j'ai utilisé le log10 [C] au lieu de C. J'ai réussi à obtenir de bons résultats mais mon superviseur m'a averti que cela ne rendait pas parce que la fluorescence est linéairement corrélée à la concentration (loi de Beer). Lorsque j'ai essayé de créer un modèle utilisant le C brut, plutôt que le log10 [C], j'ai eu de moins bons résultats.
De plus, et c’est vraiment ma question, quand j’ai essayé de créer un modèle PLS de log10 [w] contre log10 [C], j’ai eu exactement les mêmes prédictions (R ^ 2 = 0,997 entre une prédiction basée sur W brut et log10 [W ]). Je pense que le PLS se charge lui-même des informations de journal, peut-être en ce qui concerne la mise à l'échelle ou le centrage ... Est-ce que quelqu'un sait si c'est correct? comment se fait-il que vous puissiez créer un modèle PLS sur des données semi-journalisées et obtenir les mêmes résultats avec les données Log-Log?
Le professeur avait trop de bière. (vraiment essayer de jouer un jeu de mots ici)
L'absorbance est sur une échelle logarithmique et la transmittance sur une échelle linéaire. La transformation du journal a du sens.
La florescence pourrait être corrélée linéairement avec la concentration, mais l'absorbance sera corrélée log-linéairement avec la concentration.
J'espère que vous configurez le modèle dans la plate-forme Partial Least Squres, cela seul vous évitera quelques étapes.
Dans PLS, la réponse est florence (ou quelle que soit l’autre méthode) et ensuite chaque longueur d’onde balayée est une colonne, et toutes celles-ci entrent en tant que facteurs X. (Une rangée pour chaque observation, et j'espère que vous avez pris plus de 2 ou trois mesures.)
