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紫蝶映雪

新虫 (小有名气)

[求助] PLSR显著性和可靠性如何确定 已有2人参与

本人数理分析小白一个,课题为食品风味方面,想用PLSR分析焙烤花生风味物质,对焙烤花生风味是否变质进行判别分析,写了一篇论文投稿,审稿意见中“.PLSR分析只有7个样品,从数学分析角度看,可靠性不充分,表4以相关系数为指标和依据分析,而PLSR的显著性不是主要根据相关系数的。”表4指的是偏最小二乘回归模型标准回归系数。
想问问一、需多少样品进行分析可靠性充分,二、偏最小二乘回归模型标准回归系数代表什么意思,PLSR显著性是由什么确定的,就审稿意见应该向那个方向修改毕业在即,急求啊
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ljx_jky

银虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
楼主是将几个正常样品和几个坏的样品一块做的比较吗?还是说6个正常的1个坏的,如果这样的话确实数学分析的角度也是很难说服的,最好是好的坏的都有4-5个样品,然后通过主成分分析看看能不能区分,然后通过PLSR建立模型,最后通过模型来预测导致花生变质的具体物质是哪类中的哪几种,感觉这样的思路应该是可以的。
3楼2016-03-09 22:11:13
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yoyomama

新虫 (初入文坛)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
感谢参与,应助指数 +1
紫蝶映雪: 金币+30, ★★★很有帮助 2016-03-14 15:14:28
楼主既然是要做判别分析,就是定性,那么就不是PLSR这种回归的方法,而应该是DPLS,也就是判别偏最小二乘法,做法是将不同种类的样品设为不同的浓度值,如烘焙前的花生设为1,烘焙后设为2,那么如果做完回归后烘焙前的花生的预测值为0.5-1.5之间就认为分类准确,烘焙后花生的预测值在1.5-2.5之间认为分类准确,边缘值随自己定。
关于DPLS所需给出的模型参数,当然是判别正确率了。
关于样品量,至少每样50个,总共100个样品,因为你要设置校正集和预测集,校正集和预测集要求一般是2:1,如果你每样的样品量是50个,那么的校正样品才66个,预测集才34个,你可以自己算算,如果判错一个样品会降低多少判别准确率。
2楼2016-03-08 14:02:16
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