스펙트럼 데이터나 크로마토그램 데이터는 다수의 파장이나 시점에서의 강도 등을 측정한다는 의미에서 전형적인 다변량 데이터라고 할 수 있습니다. 이러한 데이터는 다변량 분석 방법에 따라 분석하여 데이터 분류 및 모델링이 가능합니다. 본 세미나에서는, JMP 제품(JMP, JMP Pro)을 이용해, 이 종류의 데이터에 대해 다변량 해석을 실시하는 방법과 그 메리트를 해설합니다.
※본 세미나는, 세미나 시점에서의 최신 버젼 「JMP(JMP Pro) 19.1.3」를 이용하고 있습니다. 버전 업에 의해, 리포트나 조작 방법등이 변경될 가능성이 있습니다.
(목차)
- 소개 및 시각화
- PCA(주성분 분석)과 PLS 회귀
- "함수 데이터 탐색기"를 이용한 함수 주성분 분석
- 해석예: 배합 성분비와 스펙트럼의 형상과의 관련성
1. 소개 및 시각화(14분 25초)
데이터 해석에 있어서의 스펙트럼 데이터의 특징이나, 데이터의 잡는 방법, 가시화의 방법등을 해설합니다.
2. PCA(주성분 분석)와 PLS 회귀(15분 55초)
스펙트럼 데이터의 해석으로서 자주 이용되는 PCA나 PLS 회귀에 대해서, JMP의 조작 방법이나 리포트에 대해서 해설합니다.
3. 「함수 데이터 탐색기」를 이용한 함수 주성분 분석(16분 8초)
PCA나 PLS에서는 어려운 「스펙트럼 데이터의 형상」을 파악해 분류나 모델화를 할 수 있는 함수 주성분 분석에 대해 해설합니다.
4. 해석예：배합 성분비와 스펙트럼의 형상과의 관련성(10분 57초)
함수 주성분 분석을 이용한 예로서, 화합물의 배합 성분과의 스펙트럼과의 관계를 모델화하고, 배합 성분을 모르는 경우의 스펙트럼의 형상으로부터, 배합 성분을 추정하는 방법 등을 해설합니다.
