Un scientifique travaillant dans un laboratoire de chimie alimentaire analyse 60 échantillons de farine de soja. Pour chaque échantillon, le scientifique détermine les quantités d'humidité et de lipides et relève des données spectrales NIR pour 88 longueurs d'onde. Le scientifique sélectionne de manière aléatoire 54 des 60 échantillons et estime la relation entre les réponses (humidité et lipides) et les prédicteurs (les 88 longueurs d'onde) à l'aide de la régression PLS. Le scientifique utilise les six échantillons restants comme ensemble de données de test afin d'évaluer la capacité de prévision du modèle.
Ouvrez le fichier de données échantillons, FarineSoja.MTW.
Dans la zone Nouvelle observation
pour les prédicteurs continus, saisissez Test1-Test88.
Dans la zone Nouvelle observation
pour les réponses (facultatif), saisissez Humidité2Lipides2.
Cliquez sur OK dans chaque boîte de dialogue.
Interprétation des résultats
Les valeurs de p pour les deux réponses sont d'environ 0,000, ce qui est inférieur au seuil de signification de 0,05. Ces résultats indiquent qu'au moins un coefficient du modèle est différent de zéro. Le R2 de test pour l'humidité est d'environ 0,9. Le R2 de test pour les lipides est presque de 0,8. Les statistiques de R2 de test indiquent que les prévisions du modèle sont correctes. L'analyse individuelle de chaque réponse produit des résultats différents.
Méthode
Validation croisée
Aucun
Composantes à calculer
Définir
Nombre de composantes calculées
10
Analyse de la variance pour Humidité
Source
DL
Somme des carrés
CM
F
P
Régression
10
468,516
46,8516
61,46
0,000
Erreur résiduelle
43
32,777
0,7623
Total
53
501,293
Analyse de la variance pour Lipides
Source
DL
Somme des carrés
CM
F
P
Régression
10
266,378
26,6378
36,89
0,000
Erreur résiduelle
43
31,050
0,7221
Total
53
297,428
Sélection et validation de modèle pour Humidité
Composantes
Variance X
Erreur
R carré
1
0,984976
96,9288
0,806643
2
0,996400
88,9900
0,822479
3
0,997757
71,9304
0,856510
4
0,999427
58,3174
0,883666
5
0,999722
58,1261
0,884048
6
0,999853
48,5236
0,903203
7
0,999963
45,9824
0,908272
8
0,999976
33,1545
0,933862
9
0,999982
32,8074
0,934554
10
0,999986
32,7773
0,934615
Sélection et validation de modèle pour Lipides
Composantes
Variance X
Erreur
R carré
1
0,984976
282,519
0,050127
2
0,996400
229,964
0,226824
3
0,997757
115,951
0,610155
4
0,999427
98,285
0,669550
5
0,999722
57,994
0,805015
6
0,999853
53,097
0,821480
7
0,999963
52,010
0,825133
8
0,999976
48,842
0,835784
9
0,999982
34,344
0,884529
10
0,999986
31,050
0,895604
Réponse prévue pour les nouvelles observations avec le modèle pour Humidité
Ligne
Valeur ajustée
ErT ajust
IC à 95 %
IP à 95 %
1
14,5184
0,388841
(13,7343; 15,3026)
(12,5910; 16,4459)
2
9,3049
0,372712
(8,5532; 10,0565)
(7,3904; 11,2193)
3
14,1790
0,504606
(13,1614; 15,1966)
(12,1454; 16,2127)
4
16,4477
0,559704
(15,3189; 17,5764)
(14,3562; 18,5391)
5
15,1872
0,358044
(14,4652; 15,9093)
(13,2842; 17,0903)
6
9,4639
0,485613
(8,4846; 10,4433)
(7,4492; 11,4787)
Réponse prévue pour les nouvelles observations avec le modèle pour Lipides
