수준: 중급
Patrick Giuliano, Abbott 수석 품질 엔지니어
Annu Wu, UCLA 신경생물학 및 신경과학 전공
메이슨 첸(Mason Chen), 스탠포드 OHS 영재 학생 및 CSBB 인증, 스탠포드 온라인 고등학교(OHS)
이 프로젝트의 목적은 모든 커피와 차 중에서 어떤 스타벅스 음료가 심혈관 질환(CVD) 예방과 전반적인 건강에 가장 좋은지 결정하는 것입니다. 과학 기반 건강 지수는 포화 지방, 콜레스테롤, 나트륨, 탄수화물, 식이 섬유, 설탕, 단백질 및 카페인을 포함한 다양한 커피/차 영양 성분을 고려하여 구성되었습니다. 카페인의 플라보노이드의 항산화 활성은 활성산소 형성을 감소시키고 활성산소를 제거할 수 있습니다.주성분 분석(PCA)은 분석의 모든 요소를 탐색하고 CVD 예방 및 순 건강과의 연관성과 관련하여 건강 지수의 유용성을 알리는 데 사용됩니다. 주성분 1은 설탕, 탄수화물, 포화지방, 총지방 등 건강에 해로운 대부분의 성분과 더 관련이 있습니다. 주성분 2는 카페인 함량으로 인해 유익한 건강과 더 관련이 있습니다.또한, 식이섬유와 카페인은 로딩 플롯의 첫 번째 및 두 번째 주성분 방향을 따라 다른 건강에 해로운 성분에 비해 가장 반대입니다. PCA 고유 분석은 영양 성분의 패턴을 기반으로 커피 제품 유형을 구별하고 분류하기 위한 매우 강력한 계산 및 시각적 진단 도구입니다. 분석에서 많은 구성 요소의 기여로 인한 분산 팽창을 방지하기 위해 원본 데이터를 Z 변환하고 JMP 로딩 플롯을 표준화했습니다.새로운 PCA 기반 건강 지수는 처음 두 가지 주요 구성 요소의 고유값과 고유 벡터를 기반으로 파생됩니다. 새로운 PCA 기반 건강 지수는 이전에 확립된 과학 기반 건강 지수(~70%-80% R-제곱 곡선 피팅)와도 비교 및 상관됩니다.주요 고유 분석의 직교성으로 인해 나머지 8개 주요 구성 요소는 건강 지수에서 중립적입니다(~0% R-제곱).PCA는 또한 파레토 개념(주성분의 처음 20%가 전체 분산의 ~80%를 처리함)을 보여주었습니다.
안녕 @elaine_daniloff : 서밋에서 다시 만나서 반가웠고, 공항에서 우연히 만나서 반가웠어요! 제가 프레젠테이션 중에 인용한 모든 자료는 여기에서 액세스하실 수 있습니다.내 저널 파일에 포함된 하이퍼링크를 다음 중 하나에서 확인하세요. @줄리안 매우 실용적인 방식으로 PCA에 대한 훌륭한 소개 설명을 제공하는 의 오래된 웹 세미나입니다. 다시 복사해요 여기 귀하의 편의를 위해.그는 공항에서 제가 보여드린 것과 정확히 동일한 데모를 수행하여 주성분을 생성하고, 열 속성에서 방정식을 본 다음(입력 변수의 독립적인 선형 조합으로), 이들이 각각과 전혀 상관되지 않음(직교)을 보여줍니다. 다른 하나는 JMP의 Fit Y by X 플랫폼을 사용하는 것입니다.
우리는 Charles Chen 박사님에게 감사를 표하고 싶습니다. @charles_chen 이 프로젝트의 다양한 측면에 대한 그의 사고 기여에 감사드립니다.
