Erstellen von Vorhersagemodellen für Spektraldaten
Sehen Sie, wie man:
- Erstellen Sie ein nachhaltiges empirisches Modell basierend auf Spektraldaten / Wellenlängen
- Untersuchen Sie Daten mit Graph Builder, um eine Vorstellung davon zu bekommen, wie verschiedene Spektren aussehen
- Verwenden Sie die multivariate Analyse, um alle Wellenlängen und die daraus resultierenden Korrelationskoeffizienten zu untersuchen und die Multicolinearität zu bestätigen
- Verwenden Sie modellgetriebene multivariate Kontrolldiagramme, um alle Wellenlängenvariablen zu untersuchen, in außer Kontrolle geratene Läufe zu bohren und zu ermitteln, wie viele Hauptkomponenten Sie zum Erstellen eines Modells benötigen
- Nehmen Sie Spektren der gewünschten Proben auf und verstehen Sie, dass zu diesem Zeitpunkt keine Ausgabeinformationen (Y) erforderlich sind
- Identifizieren Sie die wichtigsten Dimensionen in den Spektren nach Zeile mit den funktionalen Hauptkomponenten aus dem Functional Data Explorer
- Verwenden Sie den Functional Principal Component Profiler, um eine Vorstellung davon zu erhalten, wie sich Ihre Spektren ändern, wenn sich die interessierende Variable ändert
- Speichern Sie die Ergebnisse der funktionalen Hauptkomponenten in der Datentabelle, um sie im experimentellen Design zu verwenden
- Erstellen Sie ein experimentelles Design unter Verwendung der funktionalen Hauptkomponenten als Faktoren (Kovariaten).
- Führen Sie das Experiment aus, um die gewünschten Ergebnisse zu erhalten
- Modellieren Sie die Ergebnisse über PLS und / oder generalisierte Regression (oder andere Methoden, die mit korrelierten Faktoren umgehen können).
- Bestimmen Sie die insgesamt optimale Lösung
- Verwenden Sie dieses nachhaltige Modell, um das Ergebnis für alle zukünftigen Proben zu bestimmen, die mit demselben kalibrierten Instrument analysiert werden
- Verwenden Sie das Score-Diagramm, um kategoriale Daten zu untersuchen
Hinweis: Fragen und Antworten sind zu den Zeiten 24:21, 25:01, 37:01, 37:49, 38:34 und 42:08 enthalten.
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