建立光谱数据的预测模型
了解如何：
- 基于光谱数据/波长建立可持续的经验模型
- 使用Graph Builder检查数据以了解不同光谱的外观
- 使用多元分析来检查所有波长和所得的相关系数，以确认多元共线性
- 使用模型驱动的多元控制图检查所有波长变量，深入失控的运行，并确定构建模型所需的主要成分数
- 采集所需样品的光谱，了解到此时不需要输出（Y）信息
- 使用功能数据浏览器中的功能主成分，按行确定光谱中最突出的尺寸
- 使用Functional Principal Component Profiler可以了解随着感兴趣变量的变化光谱如何变化
- 将功能性主成分分数保存到数据表以用于实验设计
- 使用功能性主成分作为因子（协变量）创建实验设计
- 运行实验以收集感兴趣的输出
- 通过PLS和/或广义回归（或其他能够处理相关因子的方法）对结果建模
- 确定总体最佳解决方案
- 使用此可持续性模型来确定使用同一校准仪器分析的所有未来样品的结果
- 使用分数图检查分类数据
注意：问答时间为24：21、25：01、37：01、37：49、38：34和42:08。
31+分钟高级掌握JMP预测分析视频
