Hence, the sampleswhose predicted v

Hence, the samples
whose predicted values exceed 2.5 times the standard error of
estimation were considered as T statistic outliers and excluded from
the population. Spectral data were subjected to multiplicative scatter
correction (MSC; Dhanoa, Lister, Sanderson, & Barnes, 1994) to reduce
multicolinearity and the effects of baseline shift and curvature on
spectra arising from scattering effects due to physical effects. First or
second order derivatives (Shenk, Westerhaus, & Workman, 1992)
were applied to the spectra to increase the resolution of spectral
peaks, and heighten signals related to the chemical composition of
subcutaneous fat samples (Davies & Grant, 1987). Partial least square
regression type I (PLSR1) was used for predicting FA concentration
using NIR spectra as independent variables. Internal full cross-validation
was performed to avoid over-fitting the PLSR equations.
Thus, the optimal number of factors in each equation was determined
as the number of factors after which the standard error of cross-validation
no longer decreased.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ด้วยเหตุนี้ ตัวอย่างมีค่าคาดการณ์เกิน 2.5 เท่ามาตรฐานข้อผิดพลาดของการประเมินถือเป็น outliers สถิติ T และแยกออกจากประชากร ข้อมูลสเปกตรัมถูกต้องเชิงการคูณกระจายการแก้ไข (หลัก Dhanoa ลิสเตอร์ Sanderson และ Barnes, 1994) เพื่อลดmulticolinearity และผลกระทบของหลัก shift และโค้งบนแรมสเป็คตราที่เกิดจากผลกระทบ scattering เนื่องจากลักษณะทางกายภาพ แรก หรืออนุพันธ์ลำดับที่สอง (Shenk, Westerhaus, & รำ 1992)ได้กับแรมสเป็คตราเพื่อเพิ่มความละเอียดของสเปกตรัมยอด และสัญญาณที่เกี่ยวข้องกับองค์ประกอบทางเคมีของทุก ๆใต้ไขมันตัวอย่าง (เดวีส์และเงินช่วยเหลือ 1987) สี่เหลี่ยมอย่างน้อยบางส่วนฉัน (PLSR1) ใช้สำหรับคาดการณ์ FA ความเข้มข้นชนิดถดถอยใช้แรมสเป็คตรา NIR เป็นตัวแปรอิสระ ภายในเต็มรูปแบบระหว่างตรวจสอบที่ดำเนินการเพื่อหลีกเลี่ยงการเกินพอดีสมการ PLSRดังนั้น กำหนดหมายเลขที่เหมาะสมของปัจจัยในแต่ละสมการจำนวนของปัจจัยที่เป็นข้อผิดพลาดมาตรฐานของการตรวจสอบข้ามไม่ลดลง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ดังนั้นกลุ่มตัวอย่าง
ที่มีการคาดการณ์ค่าเกิน 2.5 เท่าคลาดเคลื่อนมาตรฐานของการ
ประมาณการที่ถือเป็นค่าผิดปกติสถิติทีและการยกเว้นจาก
ประชากร ข้อมูลสเปกตรัมถูกยัดเยียดให้กระจายคูณ
แก้ไข (MSC; Dhanoa, Lister, Sanderson และบาร์นส์, 1994) เพื่อลด
multicolinearity และผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานและความโค้งบน
สเปกตรัมที่เกิดขึ้นจากผลกระทบกระจายเนื่องจากผลกระทบทางกายภาพ ครั้งแรกหรือ
สัญญาซื้อขายล่วงหน้าลำดับที่สอง (เหตุเกิด, Westerhaus และคนงาน 1992)
ถูกนำไปใช้กับสเปกตรัมเพื่อเพิ่มความละเอียดของสเปกตรัม
ยอดและเพิ่มความสูงสัญญาณที่เกี่ยวข้องกับองค์ประกอบทางเคมีของ
ตัวอย่างไขมันใต้ผิวหนัง (เดวีส์และแกรนท์ 1987) ตารางอย่างน้อยบางส่วน
ชนิดถดถอยฉัน (PLSR1) ถูกนำมาใช้ในการทำนายความเข้มข้นของเอฟเอ
โดยใช้สเปกตรัม NIR เป็นตัวแปรอิสระ ภายในเต็มรูปแบบการตรวจสอบข้าม
ถูกดำเนินการเพื่อหลีกเลี่ยงในช่วงกระชับสม PLSR.
เพราะฉะนั้นจำนวนที่เหมาะสมของปัจจัยในแต่ละสมการที่ถูกกำหนด
เป็นจำนวนของปัจจัยหลังจากที่ข้อผิดพลาดมาตรฐานของการตรวจสอบข้าม
ลดลงไม่ได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ดังนั้นตัวอย่าง
ที่มีค่าพยากรณ์เกิน 2.5 เท่าของค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐานของการประมาณค่าก็ถือเป็นสถิติ t

และเมื่อแยกออกจากประชากร ข้อมูลสเปกตรัมถูกแก้ไขกระจาย
การคูณ ( MSC ; dhanoa , ลิสเตอร์ , แซนเดอร์สัน &บาร์นส์ , 1994 ) ลด
multicolinearity และผลกระทบของพื้นฐานและความโค้งบน
กะแสงที่เกิดจากการกระจายผลเนื่องจากผลกระทบทางกายภาพ หรืออนุพันธ์อันดับสอง (
westerhaus &เชง , คนงาน , 1992 )
ประยุกต์นี้เพื่อเพิ่มความละเอียดของยอดสเปกตรัม
และระดับสัญญาณที่เกี่ยวข้องกับองค์ประกอบทางเคมีของ
ตัวอย่างไขมันใต้ผิวหนัง ( เดวีส์& Grant , 1987 ) กำลังสองน้อยที่สุด
บางส่วนการถดถอยแบบฉัน ( plsr1 ) ใช้ทำนายความเข้มข้นของ เอฟเอ โดยใช้สเปกตรัม NIR
เป็นตัวแปรอิสระ ภายในเต็มข้ามการตรวจสอบ
ได้หลีกเลี่ยงการ plsr สมการ
จึงเหมาะสมกับจำนวนปัจจัยในแต่ละสมการก็ตั้งใจ
เป็นหมายเลขของปัจจัยซึ่งความคลาดเคลื่อนมาตรฐานของการตรวจสอบ
ข้ามไม่ลดลง