近红外仪器与相关的高维数据校准时的模型平均值
Deiby Tineke Salaki1, Anang Kurnia2, Bagus Sartono2
1Department of Mathematics, Sam Ratulangi University, Manado, Indonesia.
模型平均化 (MA) 提高了高维,多线性数据的预测准确性. 对于近红外 (NIR) 校准模型,建议采用回归模型的平均值,其性能优于传统方法.
科学领域:
- 统计 统计 统计 统计
- 化学测量 化学测量 化学测量
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 模型平均 (MA) 是一种统计技术,通过结合来自多个模型的估计来提高预测准确性.
- 虽然MA在高维环境中表现有前途,但在各种多线性条件下的表现仍未得到充分探索.
- 近红外 (NIR) 仪器校准在多线性常见的地方具有实际应用.
研究的目的:
- 为了研究模型平均的预测性能在高维数据与不同类型的多对线性.
- 用各种权重方案和参数估计方法比较模型平均化策略.
- 为了评估MA对NIR仪器校准的有效性.
主要方法:
- 使用模型平均 (MA),考虑基于Akaike信息标准 (AIC),马洛斯C和交叉验证的权重方案.
- 参数估计使用标准最小平方和回归.
- 在高维数据集中评估了性能,这些数据集表现出多对线性,重点是NIR校准.
主要成果:
- 在高相关性场景中,与LASSO和SCAD等模型选择方法相比,模型平均显示出更高的预测性能.
- 使用Mallows' C和交叉验证的权重方案在不同的相关结构中产生了可比的结果,通常更喜欢Mallows' C.
- 基于回归模型的平均值表现优于最小平方模型的平均值.
结论:
- 模型平均值,特别是回归模型平均值,提供了一个强大的方法来预测高维数据集的多对线性.
- 这种方法显示了提高NIR校准模型准确性的巨大潜力.
- 这些发现支持采用脊柱模型的平均值,以改善化学测量中的预测建模.
更多相关视频
10:22Split Point Analysis and Uncertainty Quantification of Thermal-Optical Organic/Elemental Carbon Measurements
Published on: September 7, 2019
11:57Three-dimensional Super Resolution Microscopy of F-actin Filaments by Interferometric PhotoActivated Localization Microscopy iPALM
Published on: December 1, 2016
相关概念视频
Calibration Curves: Linear Least Squares
For data that follow a straight line, the standard method for fitting is the linear...
Calibration Curves: Correlation Coefficient
Instrument Calibration
Analytical Balance Calibration
An analytical balance measures mass and requires regular calibration to...
Correlation of Experimental Data
For example, a spherical particle moving through a viscous fluid experiences drag. Dimensional analysis shows that the drag force depends on the particle's diameter, velocity,...
One-Compartment Open Model: Wagner-Nelson and Loo Riegelman Method for ka Estimation
On...
Estimation of the Physical Quantities
