2.5. Partial least squares analysis

2.5. Partial least squares analysis

A total of 300 new intact, uniformly sized young coconuts at three stages of maturity (immature, mature and over-mature) were used in determining the physical, mechanical, acoustic and physiological properties using the methods described above. Random sampling was based on the expertise of competent growers to get the available young coconuts of different stages of maturity but not necessarily of equal number for each stage. The specific gravity, resonant frequency, husk rupture force, husk firmness, shell rupture force, shell firmness, total soluble solids, acidity, wet flesh weight, dry flesh weight, and flesh thickness for each coconut were recorded.

The property that exhibited maximum correlation with the maturity (days after pollination) was used as maturity index or predicted property. The samples were sorted based on that property and alternately picked so as to set aside about one third to a validation set (100 samples) and the remainder to a calibration set (200 samples). Both sets thus contained samples having a range of similarly distributed maturity with a wider range in the calibration set than the validation set.

The calibration set was used to create a calibration model using the partial least squares regression (PLSR) in the Unscrambler V9.8 program (Camo, Oslo, Norway). Full cross validation using samples in the calibration set was performed for determining the optimal number of PLS factors for each calibration model. The number of factors giving the lowest standard error of cross validation (SECV) determined the optimal number of terms to be used for the calibration. The performance of the calibration model was evaluated using the coefficient of determination (R2) and SECV. Finally, the predicting performance of the model was determined by comparing measured values and model predictions for the data in the independent validation set. The statistics for the performance assessment were R2, standard error of prediction (SEP) and bias.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2.5 วิเคราะห์กำลังสองน้อยสุดบางส่วนจำนวน 300 ใหม่เหมือนเดิม อย่างสม่ำเสมอขนาดมะพร้าวสามขั้นตอนของครบ (อ่อน ผู้ใหญ่ และผู้ใหญ่มากกว่า) ถูกนำมาใช้ในการกำหนดคุณสมบัติทางกายภาพ อะคูสติก และใช้วิธีการที่อธิบายข้างต้น สุ่มตัวอย่างตามความเชี่ยวชาญของเกษตรกรมีอำนาจรับมะพร้าวมีขั้นตอนแตกต่างกัน ของครบ แต่ไม่จำเป็นต้องเท่ากับจำนวนสำหรับแต่ละขั้นตอน มีบันทึกถ่วง ความถี่เรโซแนนซ์ แกลบแตกแรง ผิวกระชับแกลบ เปลือกแตกแรง เปลือกแน่น ของแข็งละลายน้ำรวม กรด เนื้อเปียกน้ำหนัก น้ำหนักแห้งเนื้อ และเนื้อหนาสำหรับมะพร้าวแต่ละคุณสมบัติที่แสดงความสัมพันธ์สูงสุดกับอายุ (วันหลังผสมเกสร) ใช้เป็นดัชนีครบกำหนด หรือทำนายคุณสมบัติ ตัวอย่างเรียงตามคุณสมบัติ และเลือกสลับ เพื่อตั้งสำรองประมาณหนึ่งในสามเพื่อตรวจสอบการตั้งค่า (100 ตัว) และส่วนเหลือการสอบเทียบการตั้งค่า (ตัวอย่าง) ทั้งสองชุดจึงประกอบด้วยตัวอย่างที่มีช่วงการกระจายในทำนองเดียวกัน มีช่วงกว้างในการปรับเทียบที่ตั้งกว่าชุดตรวจสอบชุดสอบเทียบถูกใช้เพื่อสร้างรูปแบบการสอบเทียบการใช้ถดถอยบางส่วนกำลังสองน้อยสุด (PLSR) ในโปรแกรม Unscrambler V9.8 (Camo ออสโล นอร์เวย์) ข้ามการตรวจสอบโดยใช้ตัวอย่างในการปรับเทียบเต็ม ชุดได้ดำเนินการสำหรับการกำหนดหมายเลขที่เหมาะสมของ PLS ปัจจัยแต่ละรุ่นเทียบ จำนวนของปัจจัยที่ทำให้ผิดพลาดมาตรฐานต่ำสุดของข้ามตรวจสอบ (SECV) ขึ้นจำนวนเงื่อนไขที่จะใช้สำหรับการปรับเทียบที่ดีที่สุด ประสิทธิภาพของรูปแบบการสอบเทียบรับการประเมินโดยใช้ค่าสัมประสิทธิ์การกำหนด (R2) และ SECV ในที่สุด predicting ประสิทธิภาพของรูปแบบที่กำหนด โดยการเปรียบเทียบค่าที่วัดได้และแบบจำลองคาดการณ์ข้อมูลในชุดตรวจสอบอิสระ สถิติสำหรับการประเมินประสิทธิภาพ R2 ข้อผิดพลาดมาตรฐานของการคาดเดา (กันยายน) และอคติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.5 บางส่วนวิเคราะห์น้อยสแควร์

รวมเป็น 300 เหมือนเดิมมะพร้าวใหม่ขนาดสม่ำเสมอที่สามขั้นตอนของการกำหนด (ที่ยังไม่บรรลุนิติภาวะผู้ใหญ่และมากกว่าผู้ใหญ่) คุณสมบัติถูกนำมาใช้ในการกำหนดทางกายภาพทางกล, อะคูสติกและร่างกายโดยใช้วิธีการที่อธิบายข้างต้น การสุ่มตัวอย่างก็ขึ้นอยู่กับความเชี่ยวชาญของเกษตรกรผู้ปลูกมีอำนาจที่จะได้รับมะพร้าวที่มีอยู่ของแต่ละขั้นตอนของการกำหนด แต่ไม่จำเป็นต้องของจำนวนที่เท่ากันสำหรับแต่ละขั้นตอน แรงโน้มถ่วงที่เฉพาะเจาะจงสะท้อนความถี่แรงแตกร้าวแกลบเปลือกความแน่นแรงแตกร้าวเปลือกหอยแน่นปริมาณของแข็งที่ละลายรวม, ความเป็นกรดน้ำหนักเนื้อเปียกน้ำหนักเนื้อแห้งและความหนาของเนื้อแต่ละมะพร้าวที่ถูกบันทึกไว้.

ทรัพย์สินที่แสดงความสัมพันธ์สูงสุด มีครบกําหนด (วันหลังจากการผสมเกสร) ถูกนำมาใช้เป็นดัชนีครบกําหนดหรือทรัพย์สินที่คาดการณ์ไว้ กลุ่มตัวอย่างถูกจัดเรียงอยู่บนพื้นฐานของสถานที่ให้บริการที่และสลับเลือกเพื่อให้เป็นไปพักไว้ประมาณหนึ่งในสามชุดตรวจสอบ (100 ตัวอย่าง) และที่เหลือจะเป็นชุดการสอบเทียบ (200 ตัวอย่าง) ทั้งสองชุดจึงมีตัวอย่างมีช่วงของการกำหนดกระจายในทำนองเดียวกันกับช่วงกว้างขึ้นในการสอบเทียบที่ตั้งไว้กว่าชุดตรวจสอบ.

ชุดสอบเทียบถูกใช้ในการสร้างแบบจำลองการสอบเทียบโดยใช้บางส่วนอย่างน้อยสี่เหลี่ยมถดถอย (PLSR) ใน V9.8 Unscrambler Program (Camo, ออสโล, นอร์เวย์) การตรวจสอบข้ามเต็มรูปแบบโดยใช้ตัวอย่างที่อยู่ในชุดการสอบเทียบที่ได้ดำเนินการในการกำหนดจำนวนที่เหมาะสมของปัจจัย PLS สำหรับรูปแบบการสอบเทียบแต่ละ จำนวนของปัจจัยที่ทำให้ข้อผิดพลาดมาตรฐานต่ำสุดของการตรวจสอบข้าม (SECV) ที่กำหนดจำนวนที่เหมาะสมของข้อตกลงที่จะใช้สำหรับการสอบเทียบ ประสิทธิภาพการทำงานของรูปแบบการสอบเทียบได้รับการประเมินโดยใช้ค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ (R2) และ SECV ในที่สุดผลการดำเนินงานการทำนายของรูปแบบที่ถูกกำหนดโดยการเปรียบเทียบค่าที่วัดได้และการคาดการณ์แบบจำลองสำหรับข้อมูลในชุดการตรวจสอบที่เป็นอิสระ สถิติสำหรับการประเมินผลการปฏิบัติงานที่ถูก R2, ข้อผิดพลาดมาตรฐานของการทำนาย (SEP) และอคติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2.5 การวิเคราะห์กำลังสองน้อยที่สุดบางส่วนผลรวมของ 300 ใหม่เหมือนเดิมเหมือนกันขนาดมะพร้าวอ่อนที่สามขั้นตอนของวัย ( เด็ก ผู้ใหญ่ และผู้ใหญ่ ) ใช้ในการกำหนดทางกายภาพ , เครื่องกล , อะคูสติกและสรีรสมบัติโดยใช้วิธีการที่อธิบายข้างต้น การสุ่มตามความเชี่ยวชาญของผู้เชี่ยวชาญเอามะพร้าวอ่อนของขั้นตอนที่แตกต่างกันของวัย แต่ไม่จำเป็นต้องจำนวนเท่ากันในแต่ละขั้นตอน จำเพาะ , ความถี่เรโซแนนซ์ แกลบแตกแรง แน่น แกลบ กะลาแตกแรง หอยแน่นเนื้อ ปริมาณของแข็งที่ละลายได้ทั้งหมดเป็นกรด น้ำหนักเนื้อเปียก น้ำหนักเนื้อแห้ง , เนื้อมะพร้าวมีความหนาในแต่ละบันทึกคุณสมบัติที่แสดงความสัมพันธ์กับวุฒิภาวะสูงสุด ( วันหลังการผสมเกสร ) มาใช้เป็นดัชนีคาดการณ์อายุหรือคุณสมบัติ ตัวอย่างเรียงตามคุณสมบัติ และจะสลับกันเลือกเพื่อตั้งค่าไว้ประมาณหนึ่งสามการตั้งค่า ( 100 คน ) และส่วนที่เหลือให้ปรับแต่งชุด ( 200 คน ) ทั้งสองชุดจึงมีตัวอย่างมีช่วงของการกระจายอายุเดียวกันกับช่วงกว้างในการตั้งค่ามากกว่าการตั้งค่าการใช้ชุดการสร้างปรับแต่งรูปแบบการถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน ( plsr ) ในโปรแกรม v9.8 unscrambler ( Camo , ออสโล , นอร์เวย์ ) ข้ามการตรวจสอบเต็มรูปแบบโดยใช้กลุ่มตัวอย่างในการตั้งค่าการกำหนดจำนวนที่เหมาะสมของปัจจัยกรุณาสำหรับแต่ละการสอบเทียบแบบจำลอง จำนวนของปัจจัยที่ทำให้ค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐานของข้ามการตรวจสอบ ( secv ) กำหนดจำนวนที่เหมาะสมของเงื่อนไขที่จะใช้สำหรับการปรับแต่ง ประสิทธิภาพของการใช้รูปแบบการประเมินค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ ( R2 ) และ secv . ในที่สุด , ทำนายสมรรถนะของแบบจำลองได้ถูกกำหนดโดยการเปรียบเทียบค่าวัดและแบบจำลองสำหรับการพยากรณ์ข้อมูลในการตั้งค่าการตรวจสอบอิสระ สถิติที่ใช้ในการประเมินการปฏิบัติงานเป็นอาร์ทู ความคลาดเคลื่อนมาตรฐานของการพยากรณ์ ( ก.ย. ) และอคติ .