ログ変換されたデータに対するPLSこんにちは、私はデータ分析に問題があります。
サンプル中の特定の物質を定量するために蛍光光度計からのスペクトルデータを使用しようとしています。
1列に物質濃度[C]を持つ大きな表を作成しました。異なる列は測定された波長です[w1、w2 ... w3,000]
各列は濃度がわかっていてスペクトルが測定されているサンプルです。
私はPLSを使用して予測モデルを作成しようとしましたが、私の化学物質は桁違いに異なるため、Cではなくlog10 [C]を使用しました。なぜなら、蛍光は濃度と直線的に相関しているからです（ビールの法則）。log10 [C]ではなく生のCを使ってモデルを作ろうとしたとき、私はより悪い結果を得ました。
さらに、これが本当に私の質問です、log10 [C]に対してlog10 [w]のPLSモデルを作ろうとしたとき、私は全く同じ予測を得ました（生のWに基づく予測とlog10 [W]に基づく予測の間でR ^ 2 = 0.997） ]）。 どういうわけかPLSはそれ自体で、おそらくスケーリングや中心合わせで対数変換をしていると思います... これが正しいかどうか誰かが知っていますか？半ログデータでPLSモデルを作成し、Log-Logデータで同じ結果を得ることができるのはどうしてですか。
ログ変換されたデータに対するPLS教授はビールが多すぎた。（本当にここでパンをしようとしている）
吸光度は対数目盛であり、透過率は線形目盛である。対数変換は理にかなっています。
蛍光は濃度と直線的に相関し得るが、吸光度は濃度と対数直線的に相関する。
Partial Least Squresプラットフォームでモデルを設定していることを願います。それだけでいくつかの手順を省くことができます。
PLSでは、応答は蛍光（または他の方法はそうです）であり、それからあなたがスキャンする各波長は列であり、そしてそれらはすべてX因子として入ります。（1回の観測につき1行、そしてうまくいけば2、3回以上の測定を行ったことになります。）
