There are two issues that can clari

There are two issues that can clarify the results obtained in this
feasibility study. First of all, despite the fact that SECV values are
not high, compared with other studies cited in literature, most of
the prediction models obtained in this work for minor constituents are not appropriate for quantitative analytical purposes, as their
coefficients of determination are small. NIR prediction models with
r2 values between 0.30 and 0.69 could be used to separate samples
with higher and lower analytical values; whilst r2 values higher
than 0.70 indicate a good predictive ability (Shenk & Westerhaus,
1996). Low coefficients of determination could be caused by the
similarity between standard deviations (SD) and SEL values for
some constituents that can be observed in Table 1, as the maximum
value of r2 can be estimated according to the following
expression (Shenk & Westerhaus, 1996):

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีปัญหาที่สองที่สามารถอธิบายผลได้รับในการนี้ศึกษาความเป็นไป แรกของทั้งหมด แม้ว่าค่า SECVเมื่อเปรียบเทียบกับการศึกษาอื่น ๆ อ้างในวรรณคดี ส่วนใหญ่ ไม่สูงแบบคาดเดาได้ในงานนี้สำหรับองค์ประกอบย่อยไม่เหมาะสมสำหรับวัตถุประสงค์วิเคราะห์เชิงปริมาณ เป็นของพวกเขาสัมประสิทธิ์ของความมุ่งมั่นมีขนาดเล็ก เครื่องรุ่นคาดเดาด้วยค่า r2 ระหว่าง 0.30 และ 0.69 สามารถใช้แยกตัวอย่างสูง และต่ำกว่าค่าวิเคราะห์ ในขณะที่ค่า r2 สูงกว่า 0.70 แสดงว่า ความสามารถในระบบดี (Shenk & Westerhaus1996) ได้ต่ำสัมประสิทธิ์ของการกำหนดอาจเกิดจากการความคล้ายคลึงระหว่างความเบี่ยงเบนมาตรฐาน (SD) และค่า SELองค์ประกอบบางอย่างที่สามารถสังเกตได้ในตารางที่ 1 สูงสุดสามารถประเมินค่าของ r2 ตามต่อไปนี้นิพจน์ (Shenk & Westerhaus, 1996):

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มีสองประเด็นที่สามารถอธิบายผลลัพธ์ที่ได้ในนี้การศึกษาความเป็นไปได้ แรกของทั้งหมด , แม้จะมีความจริงที่ว่า secv ค่าไม่สูง เมื่อเทียบกับการศึกษาอื่น ๆที่อ้างถึงในวรรณคดี ส่วนใหญ่ของการทำนายรูปแบบได้ในงานนี้สำหรับองค์ประกอบรองที่ไม่เหมาะสมสำหรับวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์เชิงปริมาณ เช่นค่าสัมประสิทธิ์ของปริมาณเล็ก แบบจำลองการคาดการณ์กับเนียร์R2 ค่าระหว่าง 0.30 และ 0.69 สามารถใช้เพื่อแยกคนด้วยการวิเคราะห์ค่าสูงกว่า ; ขณะที่ R2 ค่าสูงกว่าแสดงความสามารถในการทำนายที่ดีกว่า 0.70 ( westerhaus เชง & ,1996 ) การหาค่าสัมประสิทธิ์ต่ำอาจเกิดจากความคล้ายคลึงกันระหว่างส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ( S.D . ) และค่าของเซลบางองค์ประกอบที่สามารถสังเกตได้ในตารางที่ 1 เป็นสูงสุดค่า R2 สามารถประเมินตามต่อไปนี้การแสดงออกทางสีหน้า ( เชง & westerhaus , 1996 )