Dixon’s test (p < 0.05), as incorpo

Dixon’s test (p < 0.05), as incorporated in the Statgraphics Centurion
XV software package (StatPoint, Inc., Warrenton, Northern
Virgina, USA), was used to exclude samples considered to be outliers
in physical–chemical terms. Of the 234 mandarins analyzed,
the final sample set comprised 214 for all the parameters analyzed,
except for juice weight and juice content (N = 213 samples), SSC
(N = 211 samples), pH (N = 206 samples) and for tritatable acidity
and maturity index (N = 190 samples).
Next, and prior to carrying out NIRS calibrations, the CENTER
algorithm included in the WinISI II software package ver. 1.50
(Infrasoft International LLC, Port Matilda, PA, USA) was applied to
ensure a structured population selection based solely on spectral
information for the establishment of calibration and validation sets
(Shenk and Westerhaus, 1991a,b; 1995a). This algorithm performs
an initial principal component analysis (PCA) to calculate the center
of the population and the distance of samples (spectra) from
that center in an n-dimensional space, using the Mahalanobis distance
(GH); samples with a statistical value greater than 3 were
considered outliers or anomalous spectra.
The CENTER algorithm was applied in the spectral region 1600–
2400 nm. Mathematical treatments SNV (Standard Normal Variate)
and DT (De-trending) were applied for scatter correction (Barnes
et al., 1989), together with the mathematical derivation treatment
‘1,5,5,1’, where the first digit is the number of the derivative, the
second is the gap over which the derivative is calculated, the third
is the number of data points in a running average or smoothing,
and the fourth is the second smoothing (Shenk and Westerhaus,
1995b; ISI, 2000).
After elimination of outlier spectra, and having ordered the
sample set by spectral distances (from smallest to greatest distance
to the center), the samples forming the validation set were selected
by taking one sample out of every three in the initial set, although
others alternatives for the selection of this set could have been
used. After this procedure, the calibration and validation sets thus
comprised the samples shown in Table 1.
Data were subjected to chemometric treatment using the Win-
ISI software package ver. 1.50 (ISI, 2000).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ทดสอบของนดิกซัน (p < 0.05), เป็นรูปใน Statgraphicsแพคเกจซอฟต์แวร์ XV (เหนือ StatPoint, Inc., Warrentonใช้แยกตัวอย่างถือเป็น outliers Virgina สหรัฐอเมริกา),ในทางกายภาพเคมี ของ 234 mandarins วิเคราะห์ตัวอย่างสุดท้ายตั้ง 214 ประกอบด้วยพารามิเตอร์ที่วิเคราะห์ยกเว้นน้ำน้ำหนักและเนื้อหาน้ำ (N =ตัวอย่าง 213), SSC(N = 211 ตัวอย่าง), ค่า pH (N = 206 ตัวอย่าง) และมี tritatableและครบกำหนดดัชนี (N = 190 ตัวอย่าง)ถัดไป และก่อนที่จะดำเนินการเสริมคุณภาพ ตัวอัลกอริทึมที่อยู่ใน WinISI II ซอฟต์แวร์แพคเกจไม่ 1.50(Infrasoft International, LLC มาทิลดาแห่งพอร์ต PA สหรัฐอเมริกา) ถูกนำไปใช้กับให้เลือกโครงสร้างประชากรตามสเปกตรัมข้อมูลสำหรับการจัดตั้งชุดสอบเทียบและตรวจสอบ(Shenk และ Westerhaus, 1991a, b; 1995a) อัลกอริทึมนี้ทำการวิเคราะห์ส่วนประกอบหลักแรก (PCA) ในการคำนวณตัวของประชากรและระยะห่างของตัวอย่าง (แรมสเป็คตรา) จากที่ศูนย์ในพื้นที่มี n มิติ โดยใช้ระยะทาง Mahalanobis(GH); ตัวอย่างที่ มีค่าทางสถิติมากกว่า 3 ได้outliers พิจารณาหรือ anomalous แรมสเป็คตราใช้อัลกอริทึมศูนย์ในภูมิภาคสเปกตรัม 1600 –2400 นิวตันเมตร รักษาทางคณิตศาสตร์ SNV (มาตรฐานปกติ Variate)และใช้สำหรับการแก้ไขการกระจาย (Barnes DT (de-trending)ร้อยเอ็ด al., 1989), พร้อมกับการรักษาทางคณิตศาสตร์มา'1,5,5,1' ซึ่งตัวเลขแรกคือ จำนวนของอนุพันธ์ การประการที่สอง คือช่องว่างที่อนุพันธ์คำนวณ ที่สามคือ จำนวนของจุดข้อมูลในการเฉลี่ย หรือปรับให้ เรียบวันที่สี่เป็นสองปรับให้เรียบ (Shenk และ Westerhaus1995b ISI, 2000)หลังจากตัดแรมสเป็คตรา outlier และมีการสั่งซื้อตัวอย่างกำหนด โดยระยะทางสเปกตรัม (จากเล็กที่สุดไปไกลมากที่สุดได้เลือกตัวอย่างที่เป็นชุดตรวจสอบกับศูนย์),โดยการนำตัวอย่างหนึ่งจากทุก 3 ในชุดเริ่มต้น แม้ว่าคนอื่น ๆ จะได้รับทางเลือกของชุดนี้ใช้ หลังจากขั้นตอนนี้ การสอบเทียบและตรวจสอบชุดดังนั้นประกอบด้วยตัวอย่างที่แสดงในตารางที่ 1ข้อมูลถูกต้องรักษา chemometric ใช้ชนะ-ISI ซอฟต์แวร์แพคเกจไม่ 1.50 (ISI, 2000)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ดิกสัน ทดสอบความแตกต่างทางสถิติ ( P < 0.05 ) โดยรวมอยู่ใน Statgraphics นายร้อย
XV แพคเกจซอฟต์แวร์ ( statpoint , อิงค์ , Warrenton , ภาคเหนือ
รัฐเวอร์จิเนีย สหรัฐอเมริกา ) , ถูกใช้เพื่อแยกตัวอย่างถือว่าผิดปกติทางกายภาพและเคมี
ในข้อตกลง ของ 234 แมนดารินวิเคราะห์
ตัวอย่างชุดสุดท้ายจำนวน 214 สำหรับทุกพารามิเตอร์วิเคราะห์
ยกเว้นน้ำหนักน้ำผลไม้และน้ำผลไม้เนื้อหา ( n = 213 ตัวอย่าง SSC
)( n = 211 ตัวอย่าง ) , M ( n = 206 ตัวอย่าง ) และ tritatable เม
และวุฒิภาวะของดัชนี ( n = 190 ตัวอย่าง ) .
ต่อไป และก่อนที่จะดำเนินการ nirs สอบเทียบ , ศูนย์
ขั้นตอนวิธีรวมอยู่ในแพคเกจซอฟต์แวร์ winisi 2 Ver . 1
( infrasoft ระหว่างประเทศ LLC , Port Matilda , PA , USA ) ถูกนำมาใช้เพื่อให้แน่ใจว่าโครงสร้างประชากรที่เลือก

แต่เพียงผู้เดียวในสเปกตรัมข้อมูลสำหรับการสอบเทียบและการตรวจสอบชุด
( เชง และ westerhaus 1991a , B ; 1995a ) ขั้นตอนวิธีนี้มีประสิทธิภาพ
การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก ( PCA ) เริ่มต้นในการคำนวณศูนย์
ของประชากรและระยะทางของตัวอย่าง ( Spectra ) จาก
ที่ศูนย์ในพื้นที่ n-dimensional โดยใช้ mahalanobis ระยะทาง
( GH ) ; ตัวอย่างที่มีมูลค่ามากกว่า 3
สถิติถือว่าผิดปกติหรือผิดปกติ Spectra .
ศูนย์ใช้วิธีการในพื้นที่เขต 1 , 600 –
2 , 400 นาโนเมตร คณิตศาสตร์วิทยา snv ( มาตรฐาน variate ปกติ )
และ DT ( de โน้ม ) ที่ใช้สำหรับการกระจาย ( บาร์นส์
et al . , 1989 ) ร่วมกับการรักษารากศัพท์ทางคณิตศาสตร์
'1,5,5,1 ' ที่หลักแรกเป็นหมายเลขของอนุพันธ์
ประการที่สอง คือ ช่องว่าง ซึ่งอนุพันธ์คำนวณ , ที่สาม
คือจำนวนของจุดข้อมูลในการวิ่งเฉลี่ยหรือเรียบ
และที่สี่คือสองเรียบ ( เชง westerhaus
1995b ; และ , ISI , 2000 ) .
หลังจากตัดค่าแสง และมีสั่ง
ตัวอย่างชุดสเปกตรัมระยะทางจากที่เล็กที่สุดไปยังระยะทางที่ยิ่งใหญ่
ไปยังศูนย์ )ตัวอย่างการสร้างชุดคัดเลือก
โดยการตัวอย่างหนึ่งจากทุกสามในชุดแรก แม้ว่า
คนอื่นทางเลือกสำหรับการเลือกชุดนี้คงจะ
ใช้ . หลังจากขั้นตอนนี้ การสอบเทียบและชุดตรวจสอบจึง
ประกอบด้วยตัวอย่างที่แสดงในตารางที่ 1 .
ข้อมูลได้ภายใต้การรักษาด้วยคีโมเมตริกซ์ชนะ -
ISI แพคเกจซอฟต์แวร์ ver . ที่อยู่ ( ISI ,2000 )