PLS regression is primarily used in

PLS regression is primarily used in the chemical, drug, food, and plastic industries. A common application is to model the relationship between spectral measurements (NIR, IR, UV), which include many variables that are often correlated with each other, and chemical composition or other physio-chemical properties. In PLS regression, the emphasis is on developing predictive models. Therefore, it is not usually used to screen out variables that are not useful in explaining the response.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การถดถอย PLS ใช้เป็นหลักในอุตสาหกรรมเคมี ยา อาหาร และพลาสติก การใช้งานทั่วไปคือการสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างการวัดสเปกตรัม (NIR, IR, UV) ซึ่งรวมถึงตัวแปรจำนวนมากที่มักมีความสัมพันธ์ซึ่งกันและกัน และองค์ประกอบทางเคมีหรือคุณสมบัติทางเคมีกายภาพและเคมีอื่นๆ ในการถดถอย PLS เน้นที่การพัฒนาแบบจำลองการทำนาย ดังนั้นจึงมักไม่ใช้เพื่อคัดกรองตัวแปรที่ไม่มีประโยชน์ในการอธิบายการตอบสนองออก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การถดถอย PLS ส่วนใหญ่จะใช้ในอุตสาหกรรมเคมียาอาหารและพลาสติก การใช้งานทั่วไปคือการสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างการวัดสเปกตรัม (NIR, IR, UV) และองค์ประกอบทางเคมีหรือคุณสมบัติทางกายภาพและทางเคมีอื่น ๆ การวัดสเปกตรัมรวมถึงตัวแปรมากมายที่มักเกี่ยวข้องกัน ในการถดถอย PLS มุ่งเน้นไปที่การพัฒนารูปแบบการคาดการณ์ จึงมักไม่ใช้เพื่อคัดกรองตัวแปรที่ไม่ถูกต้องต่อการตอบสนองต่อการตีความ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การถดถอยของPLSส่วนใหญ่ใช้ในอุตสาหกรรมเคมียาอาหารและพลาสติก การประยุกต์ใช้ทั่วไปคือการสร้างแบบจําลองความสัมพันธ์ระหว่างการวัดสเปกตรัม( NIR,IR,UV )ซึ่งประกอบด้วยตัวแปรที่เกี่ยวข้องกันบ่อยๆรวมทั้งองค์ประกอบทางเคมีหรือคุณสมบัติทางกายภาพและทางเคมีอื่นๆ ในการถดถอยPLSมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาแบบจําลองการทํานาย ดังนั้นจึงมักไม่ใช้เพื่อคัดกรองตัวแปรที่ไม่มีประโยชน์ในการอธิบายปฏิกิริยา