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 crossvalidation
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 crossvalidation
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 Crossvalidation เต็มรูปแบบภายในที่ดำเนินการเพื่อหลีกเลี่ยงการเกินพอดีสมการ PLSRดังนั้น กำหนดหมายเลขที่เหมาะสมของปัจจัยในแต่ละสมการจำนวนของปัจจัยที่เป็นข้อผิดพลาดมาตรฐานของ crossvalidationไม่ลดลง

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 ภายในเต็ม crossvalidation
ได้ดำเนินการเพื่อหลีกเลี่ยงในช่วงกระชับสม PLSR.
เพราะฉะนั้นจำนวนที่เหมาะสมของปัจจัยในแต่ละสมการที่ถูกกำหนด
เป็นจำนวนของปัจจัยหลังจากที่ข้อผิดพลาดมาตรฐานของ crossvalidation
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 ภายในเต็ม crossvalidation
ได้หลีกเลี่ยงการ plsr สมการ
จึงเหมาะสมกับจำนวนปัจจัยในแต่ละสมการก็ตั้งใจ
เป็นหมายเลขของปัจจัยที่หลังจากที่ข้อผิดพลาดมาตรฐานของ crossvalidation
ไม่ลดลง