あるよある奇妙な場所それ座る
間の分析的ツールそれあなたするだろう使用にする
分析と知られている物理的なモデルそしてと単純曲線
そしての分析それあなたするだろうする、言う、と機能的なデータ冒険者、
どこあなた持っている家族の曲線それ持っている複雑な形、
そしてあなたは少ない興味があるでの実際の物理的な自然のの形彼ら自身
としてあなたはでただ関連する彼ら戻るに観察された現象。
これ奇妙な、
いいえ男の土地の分析でJMPはどこある多くの初め原則テクニック座る。
もののようにバツ-光線回折、もののようにHPLC、
どこ私たちは持っている知られている物理的なメソッドそして知られている方程式それ助けて説明する
とても基本的現象のある分子または結晶またはあるシステム。
全て私たちは持っているにするはプラグピークポジションで
またはエリア下の曲線情報で
そして私たちはできる得るいくつかのとても洗練された分析外のかなり単純データポイント
なぜならのこれら初め原則方法。
で初め赤面、それするだろう思われるのようにJMPすべきなれできるにハンドルそれ。
それらしいのようにその得た全てのツールしかし、
いつ私たちは掘るの中へやってるそれらの種類の分析私たちは突然気づくそれ
t彼問題はある少しもっと複雑なよりも何私たちはするだろう期待する。
今日何私欲しいにするは集中の上いくつかのテクニックそして戦略
に取引といくつかののそれらのより単純なケース
そしてそれから導入いくつかのツールそれ私たちはできる使用
合理化するそれらのより大きなもっと複雑な問題。
しましょう行く先にそしてしましょう動くの中へJMPそして持っているある見てでそれ。
に始めるオフ、しましょう行く先にそして持っているある見てであるとても単純場合、
あるシングルピークの上ある背景。
どうやってするだろう私たちは行く先にそして引くの情報外のこれピーク？
どうやってするだろう私たちは得るその中心位置？
どうやってするだろう私たちは得るその満杯幅で半分最大またはその標準偏差
または平のエリア下の曲線？
どうやってするだろう私たちは得るそれ情報？
良い、ほとんどの私たちそれ持っている終わりこれのためにあるその間、私たちはするだろう言う、
おお、あなた知る何、私は行くに行くの中へフィットカーブ
そして私は行くに言う、ここにあります私のそう、そして私は行くに言う、ここにあります私のバツ。
それから私は行くに行く先にそして私は行くに行くフィットあるピークモデルのいくつかの親切。
しましょうただ言うのガウスピークそしてあなた見てでそれそしてあなた行くおい、
98% R² 、それは素晴らしい、それは素晴らしい。
しましょう見るもし私たちはできるするある少しより良い。
ただにスキップ先にただある少し少しここ
私たちはできた見てでのローレンツ語ピーク形そしてのガウスピーク形
そして私たちはできる見るそれそれらの両方与えるかなり良いR²、
彼らは与えるかなり良いピークフィットします。
私たちはできた平来るの中への価値観
下にそれぞれそして私たちはできる引く上のエリア下の曲線のために彼ら。
しかしどうやって良いはそれらの合う実は？
しましょう取るある見てで彼らある違う方法。
何私欲しいにするは取るそして良い行く先にそして引く上グラフビルダーの上これら
そして良い見てでどうやってのモデル関係するにの残差のためにそれらのピーク。
私たちはできる見るあるとても違う話
よりも何私たちは見たでフィットカーブとこれら二ピーク形。
私たちはできる見るそれあるよある系統的エラー建てられたの中へこれらピーク形。
の理由私たちはできる見るそれとのガウス、
私たちはできる見るそれその親切の過小評価しているでの中心。
そのやってるわかったの上の肩、しかし外での尾その本当にないもの。
私たちはできる見るほとんどの逆数のためにのローレンツィアン。
何故ですか？
良い、の真実はそれで分光法特に、
そこにははある多くの違うピーク形。
そのないただガウス、そのないただローレンツィアン。
あるよ実はある全体家族のピーク形それは外そこには
にハンドル全ての違う物理的な現象
それ結果でのピークそれ私たちは見るで分光法。
どうやってする私たちは取引とそれらのでJMP?
良い、その実は本当にとても簡単。
しましょう始めると探しているで
何の結果のを使用しての正しいピーク形は。
ここ私は得たのガウスまた、の残差のためにのガウスピークフィット
そしての青ラインでこれ場合はいいえより長いですのローレンツィアン。
その呼ばれたある擬似フォークト
どれのはの近似のあるピーク形呼ばれたあるフォークト関数。
知らせそれの残差のためにのフォークト関数は死んだフラット。
私たちはは実はやってる多くのより良い。
前に、もし私たちはだったに試すにする
定量化とのローレンツ語またはのガウス、
私たちはするだろう走るの中へある状況どこ私たちはかもしれない以上または過小評価する
の量のある材料であるサンプル。
とのフォークトでこれ場合、なぜならこれはあるフォークトピーク形、
だった実は行くに得るの正確な定量化のそれ。
それはの重要もの。
今どうやってした私するこれ？
良い、あるよある少し方法にするそれ。
の最も簡単なはに来るの中へのモデル
来るの中へのデータテーブルそして作成するあるモデル。
のモデルは本当に簡単に作る。
これはのフォークトピーク形。
見た目ある少し怖い、しかしそれはただの自然のの数学。
ここ私は得たあるパラメータのためにのベースラインそしてこれ全体混乱。
ここはのフォークトピーク形。
私たちはできる来るの中へのパラメーター設定
そして定義する起動ポイントのためにそれぞれの私たちの価値観。
それから行くの中へ
だったない行くに使用フィットカーブ、だった行くに来る下に非線形。
私たちはできる使用それとしてある起動ポイントのためにの分析。
私は行くに拡大する下に40分。
それは実はある良い癖に得るの中へでこれ場合。
私したそれ間違っている。
しましょう行く戻るそしてやり直しそれ。
すべきなれのカウントします。
そこには私たちは行く。
それ見た目より良い。
今もし私行く先にそしてクリック行く、
それする私のピークフィッティングのために自分そしてすべて。
それは素晴らしい。
できない得るのエリア下の曲線こことても簡単に。
しかし私できる得るただについて毎他のパラメータそれ私必要。
のニースものについてある多くのこれらピーク形
は彼らはまた持っている良い定義済み積分。
一度あなた持っているの標準偏差そしての平均そしてそれらの情報、
あなたできるいつもの得るの積分かなり簡単に、
のエリア下の曲線かなり簡単に。
それは1つ方法の取り扱いそれ。
しかしそれ紹介しますある大きい額のエラー可能性でこれピーク形。
私たちは与えられた私たち自身ある多くの潜在的問題。
何私たちは本当にするだろうのようには何かそれ見た目ある少しもっとのようにこれ、
どこ私たちは持っています得たある事前定義された関数呼ばれたの疑似V油。
私たちは与えるそれ全ての私たちのフィッティングパラメーター
そしてあるよ私たちのフィッティングパラメータのために私たちのベースライン。
そのの同じ数学、
しかし私たちは覆いをしたそれでの簡単に理解する関数どこ私たちははただ
提供するのパラメーターそれ私たちは欲しいにフィット。
それ作品の同じで非線形。
どうやってする私するそれ？
良い、そこにははある少しものそれ私たちはできるする。
私たちはできる定義するでそしてあるよある多くのコード右ここ。
しかしの大きいものそれ私たちは欲しいに支払う注意に
はの事実それだった定義するある関数、
それだった定義するいくつかのパラメーター。
でのとても底のこれ、これはある家族のパラメーター。
私午前を使用しての追加カスタム機能オペレーター
に置くそれらのの中へのメモリのJMP、それでそれJMP知っていますそれ私は得た
これらカスタム機能そして知っています何彼らは見てのようにそして知っていますどうやって彼らは振る舞う。
やってるそれそれ方法提供しますいくつかの本当に強力なツール。
もし私来るの中へのスクリプト索引、
一度私は定義済み私の機能、彼らは見せる上でのスクリプト索引。
私しませんでした本当に与えるある多くの説明ここ、
しかしあなたできた与えるとても詳しい説明そして例
こことしてあなたするだろうのように。
の他のものそれ私たちはできるする、また到来戻るの中へ私たちの
フィットモデルはいつ私たちは定義するこれら機能、
私たちは得る私たちの自分のエントリでの式編集者、
どれのしましょう私たちただクリックの上1つのこれらそして使用彼ら
ただのように私たちはするだろうどれでも他の関数での式編集者。
また、これらは実はとても簡単に定義する。
の例でのスクリプト索引作るそれとても簡単にする。
ただ検索のために追加カスタム関数
そしてあなたできるただ使用の定型文そこにはに建てるオフのそれ。
あるよまたある素晴らしいブログ役職の上どうやってにするそれ。
それは1つ答えに1つ質問それ私たちは持っている。
しましょう続くの上そしてしましょう見てである違う質問、
多分あるわずかにもっと複雑な問題。
何起こるもし私たちは持っている二ピーク？
それで突然フィットカーブはいいえより長いですの上のテーブル。
だった行くに持っているに使用非線形フィット
そしてそれまた示唆するどうやって私たちはかもしれない仕事とこれ。
だった行くに基本的に持っているに壊す外
私たちの方程式、私たちのモデルそれ私たちは持っていた前に。
私壊すそれ外カラムによるカラム
ただに管理全てのそれらのビットそして個それ私たちは見た前に。
私持っている1つのために私のベースライン、
私持っている1つのために私のピーク、そしてそれから私持っている1つのために私のスペクトル。
しましょう持っているある見てで何全てそれらの見てのように本当に素早い。
しましょう始めるとのベースライン
なぜならその得たある少し少しのある落とし穴それ私たちは持っているに心配について。
のベースラインただもっているのフィットパラメータのためにのベースライン、
しかしそれまたもっているこれバツ学期回ゼロ。
それはなぜなら非線形期待しています毎方程式それ行きますの中へある式
にネクタイ戻るにのバツ軸それあなたは提供すること。
私たちは置くバツ回ゼロでそこにはただに持っているそれなれわかったとプロットそれ。
それはただある少し落とし穴それあなた持っているに取引と。
それは1つピース、ピーク1見た目ただのように私たちはするだろう期待するとそのパラメーター。
ピーク2見た目ただの同じ、
を除外するその得た違うパラメータ名前それで私たちはしないでください持っているどれでも衝突。
ピーク1つだった1、2、3、4そしてピーク2はB 1、 2、3 、 4、 5、6、7、8。
それはののみもの私たちは持っているにする。
それからのスペクトル自体、のものそれだった行くにフィット、
のものそれだった行くに置くの中へないの非線形フィットプラットホーム、
はだったただ行くに言う私のベースライン曲線プラス私のピーク1プラス私のピーク2.
ただのように私示したあなた前にやってるそれで非線形フィット、
ここにあります私のスペクトルそれ行きますの中への予測方程式。
私は行くに覚えてに置く私のカウントでそしてない私のバツ曲線。
ただのように私言った前に、私は行くに拡大する私の中級
数式そしてそれは行くに教えてJMPに掘る戻るでからそれ初め式
の中へ全ての数式それはでの個人列。
私たちはクリックわかった、おい、私たちは見る何私たちは期待するに見る。
今私たちはできるクリック行く
そしてそれ行きますを通してそして合うすべてただのように私たちはするだろう期待する。
私たちは得るあるニースフィットそして私たちは持っているの能力に得る自信
間隔そしてすべてそれ以外結婚したのようにオフのそれ。
二ピークは合理的そして可能。
しかしの問題それ私たちは走るの中へは
何起こるいつ私たちは持っている何かそれ見た目のようにこれ。
である粗いカウント、あるよおそらくあるダースピークそこには
プラスある複雑なベースラインそれはない実はある真っ直ぐラインそれは
おそらく得たいくつかの放物線状行動にそれ。
私たちは得たある複雑なベースライン、私たちは持っています得た複数ピーク。
だった行くに持っているに作る1つ式のためにそれぞれのそれらの。
あるよある多くの足仕事に建てるで何かのようにこれ。
もしあなた得るの中へバツ-光線回折、の問題取得平悪い。
あるよ快適に30、 40ピークでこれスペクトル右ここ
それ私たちはするだろう持っているに仕事と。
の初め質問それ私たちは必要に聞くは、
できる非線形ハンドルそれある問題？
良い、それターン外それそれできる
もし私たちはただ使用非線形そして私は行くにする何か野生そしてクレイジー。
私は得たそれフィッティングあるローレンツ語ピーク
そして私は行くに来る戻るそして私は行くに実は持っているそれフィットそれで本物時間。
あなたできる時計それとしてそれ行きますを通して。
それ爪それぞれピークで近く本物時間として私動くを通してこれとても素早く。
そのヒッティングの大きいピークでそれぞれグループ。
それ言うそれのフィットエンジン
できるおそらくハンドルの処理それだった取引すると。
それは大丈夫。 これ本当にになるもっとの
ある問題のロジスティクスよりもある問題の実際の機能性内でJMP。
それ本当にはある本物問題。
もし私たちはだったに見てで、しましょうただ言うだった探しているでフィッティングフォークトピーク形
そして私たちはできた話すについてローレンツ語そして私たちはできた話すについてガウス、
私たちはできた話すについてのピアソンセブン、全てそれらの違う種類のピーク形。
しかしのフォークトピーク形もっている五パラメーター、
のバツ軸そしてそれからの没収パラメーター。
それだいたい等しいにについて六ねずみクリック数あたりピーク。
平もしあなたはやってるそれであるシングル式、その六ねずみクリック数あたりピーク。
それ言うそれのためにある十ピーク式、のためにある十ピークスペクトル、
だった行くに持っているにする88ねずみクリックします。
しかし長さそれかかりますあなた当たりねずみクリックは依存の上多くの、多くの要因。
しかしもし私たちはだったにする何かのようにそれX線回折パターン、
だった話しているでの範囲の300ねずみピーク。
もしその実は上その周り40、その実はその周り300ねずみクリックします。
それはある多くのクリックするその周りそれ私たちはしないでください欲しいに持っているにする。
私たちはするだろうのように私たちの交流とのスペクトル
になれ何か平行の行の1つクリックあたりピーク。
それ示唆するそれ私たちは必要いくつかのオートメーション建てられた-で。
しましょう持っているある見てでどうやって私は終わりそれ。
私は取られたある道具そして建てられたある道具にハンドルこれ。
私は実は取られたある番号の違うソリューションここ。
初めオフ、しましょう見てでの図書館のピークそれ私は生成された。
スペクトリス。
のタイトルのこれ話す含まれていますでそれある番号の違うピーク形。
私たちは含むある家族のガウスピークそれ持っているあるスプリットガウス
それ与えるあなたある違う標準偏差のためにのバツそしてyパラメータ
のために1つ側ののピークからの他の。
の同じとローレンツ人、のピアソンズそしてそれからの疑似Vオイツ。
これら全てまた持っているバージョンそれは
調整されたに与えるあなたのエリアその代わりのの強度としてあるフィットパラメータ。
それはのエリア学期で全てのこれら。
それは1つピース。
いつ私たちは負荷でのスペクトル、追加で、私たちは得るそれのために無料。
それは自動。
今しましょう見てでの他のチャレンジ。
しましょう取るそれオリーブ油スペクトル。
何私たちは本当に欲しいはある道具
どこ私たちはできる来るでそして言う、ここにあります私のバツ-軸、ここにあります私のや、軸。
私ただ欲しいになれできるにするいくつかのピーク発見。
こちらです私の四主要ピーク。
それ見つかった彼ら自動的に。
多分私欲しいにするある初め派生関数または多分私欲しいにするある分位数。
私できるまた取り除くの背景ここそれで私できるクリック終了した。
その見つかったそれらの初め三つピークのために自分。
私は行くに行く先にそして変化私の背景にある線形1つ。
今私できる来るでまたそしてするいくつかのマニュアルピーク選択。
後ろにのシーン、
その取るお手入れの書き込み全てのそれらのピークパラメーターのためにあなた
それでそれすべての物事ニースそしてきちんとした。
あるよおそらく1つ右そこには。
おそらく1つ右そこには。 あるよ1つ右そこには。
毎時間あなた追加あるピーク、あなたできる来るでそして選択するのピーク
でのリストのピーク、そしてそれは与えるあなたの情報計算されたでそれ時間。
あなたできる見る右ここ、これらピークはない良い定義されています。
彼らはないフィッティングのデータとても良い。
本当に私たちは欲しいに行く以上の中へ非線形。
私は取られたでハッキングされた非線形
それでそれそれ意思走るこれで本物時間そして見てニースそしてかわいい。
あなたできる時計のピーク形変化。
現実的には、私かもしれない持っている選ばれたある二次関数その代わりのある線形のためにこれ、
しかしただのためにの酒の興味。
ここ、私は走る外の反復。
病気増加の反復そして病気また戻るオフただある触る
の上私の勾配それでそれ私できる試すそして得るこれものに収束するある少しより速く。
わかった、良い取るそれとして良い十分のためにの一瞬。
私たちはできる言うそれ私たちは欲しいに受け入れるのフィット、
そしてあるよ私のフィットパラメーター。
それから私できる言う終わり。
それもたらすそれ戻る以上の中へスペクトルのために自分に仕事と。
私できる今言う、リファイン私のAUCパラメーター
そして私できる来るでそして得る私の新しい近似エリア下の曲線。
それは素晴らしいそして壮大な、しかし何私本当に欲しいはの出力テーブル
それもっている全てそれらのパラメーターそして彼らの情報添付に彼ら。
それはスペクトルである一言で言えば。
のゴールとこれプロジェクトだったに取る、のように私言った前に、
私たちは欲しいに持っているの能力にハンドル物理的なピーク、複数ピーク、
との簡単に使用インターフェースそれハンドルそれらの曲線
どこ私たちは必要のエリア下の曲線、
の物理的なパラメーター添付にそれぞれピーク。
しかし私たちは本当にしないでくださいどちらか持っている十分データに使用でフィットモデル
またはである機能的なデータ冒険者、または
そのただないの問題どこ私たちは欲しいに仕事とそれ特定の道具。
の道具は上また。
のQRコードここ意思取るあなたにの追加での上のコミュニティ
どこあなたできる仕事とそれ。
スペクトリスは上今そして準備ができてに行く。
