Les données spectrales et les données chromatographiques sont des exemples typiques de données multivariées, car elles mesurent l'intensité à plusieurs longueurs d'onde et à différents moments. L'analyse de ces données par des méthodes multivariées permet de les classifier et de les modéliser. Ce séminaire expliquera comment réaliser une analyse multivariée sur ce type de données à l'aide des produits JMP (JMP, JMP Pro) et présentera les avantages de cette approche.
Ce séminaire utilise la dernière version disponible au moment du séminaire, « JMP (JMP Pro) 19.1.3 ». Les rapports et les procédures d’utilisation peuvent être modifiés lors des mises à jour.
(table des matières)
- Introduction et visualisation
- PCA(Analyse en composantes principales) et régression PLS
- Analyse en composantes principales fonctionnelles à l'aide de « Functional Data Explorer »
- Exemple d'analyse : Relation entre le rapport des ingrédients et la forme du spectre
1. Introduction et visualisation (14 minutes 25 secondes)
Cette section explique les caractéristiques des données spectrales en analyse de données, comment stocker ces données et les méthodes de visualisation.
2. ACP (Analyse en Composantes Principales) et Régression PLS (15 minutes 55 secondes)
Ce document explique comment utiliser JMP et générer des rapports pour la régression PCA et PLS, qui sont des méthodes couramment utilisées pour l'analyse des données spectrales.
3. Analyse en composantes principales fonctionnelles à l'aide de « Functional Data Explorer » (16 minutes 8 secondes)
Cet article explique l'analyse en composantes principales fonctionnelles (ACP) qui permet de capturer et de classifier la « forme des données spectrales », ce qui est difficile à réaliser avec l'ACP et la PLS.
4. Exemple d'analyse : Relation entre le rapport des ingrédients et la forme du spectre (10 minutes 57 secondes)
À titre d'exemple d'utilisation de l'analyse en composantes principales fonctionnelles, nous expliquerons comment modéliser la relation entre la composition spectrale d'un composé et ses composants constitutifs, et comment estimer ces composants à partir de la forme spectrale lorsque les composants constitutifs sont inconnus.
