スペクトルデータの予測モデルの構築
方法を参照してください。
- スペクトルデータ/波長に基づいて持続可能な経験的モデルを構築する
- グラフビルダーを使用してデータを調べ、さまざまなスペクトルがどのように見えるかを把握します
- 多変量解析を使用してすべての波長と結果の相関係数を調べ、多重共線性を確認します
- モデル駆動型多変量管理図を使用して、すべての波長変数を調べ、制御不能な実行にドリルダウンして、モデルを構築するために必要な主成分の数を特定します
- この時点で出力（Y）情報の必要がないことを理解して、目的のサンプルのスペクトルを取得します
- 機能データエクスプローラーの機能主成分を使用して、スペクトル内の最も顕著な次元を行ごとに識別します
- 汎関数主成分プロファイラーを使用して、対象の変数の変化に応じてスペクトルがどのように変化しているかを把握します
- 実験計画で使用するために、汎関数主成分スコアをデータテーブルに保存します
- 汎関数主成分を因子（共変量）として使用して実験計画を作成します
- 実験を実行して、関心のある出力を収集します
- PLSおよび/または一般化回帰（または相関因子を処理できる他の方法）を介して結果をモデル化します
- 全体的な最適ソリューションを決定する
- この持続可能なモデルを使用して、同じキャリブレーション済み機器を使用して分析される将来のすべてのサンプルの結果を決定します
- スコアプロットを使用して、カテゴリデータを調べます
注：Q＆Aは、24：21、25：01、37：01、37：49、38：34、42：08に含まれています。
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