アップストリーム06のJMP：私の炭化水素は何ですか？ スペクトルデータを使用してオクタン価を予測する元のセッション日：2022年2月3日
取り上げるトピック：データのインポートとクリーニング、スペクトル線のグラフ化、一般化された回帰、およびPLS
アップストリームのJMPのこのエピソードでは、 @Bill_Worley （シニアシステムエンジニア）は、JMPでスペクトルデータを分析するために彼が共同開発したアドインを紹介します。 彼は、データをJMPにインポートする方法、データのクリーニングと準備、分析前にデータを視覚化するためのヒント、および分析自体について説明します。 彼は、部分最小二乗（PLS）や一般化回帰などのデータを分析するいくつかの方法を示しました。 後者の方法では、実用的な意思決定を行うために必要なスペクトルの数を400（収集されたラインの総数）から340（統計的に有意なPLSモデルに必要）、70未満（Gen Reg）に減らすことができます。 当初考えていたデータの20％未満を収集するだけでよいと想像してみてください。 それはリアルタイムであり、実際のお金が節約されます！
さまざまなオクタン価でガソリンサンプルを分析して得られたスペクトル線。
アップストリームでのJMPのこのエピソードでは、Bill Worley（シニアシステムエンジニア）が、JMPでスペクトルデータを分析するために共同開発したアドインを紹介します。 彼は、データをJMPにインポートする方法、データのクリーニングと準備、分析前にデータを視覚化するためのヒント、および分析自体について説明します。 彼は、部分最小二乗（PLS）や一般化回帰などのデータを分析するいくつかの方法を示しました。 後者の方法では、実用的な意思決定を行うために必要なスペクトルの数を400（収集されたラインの総数）から340（統計的に有意なPLSモデルに必要）、70未満（Gen Reg）に減らすことができます。 当初考えていたデータの20％未満を収集するだけでよいと想像してみてください。 それはリアルタイムであり、実際のお金が節約されます！
