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.MWX.
- Sélectionnez .
- Dans la zone Réponses, saisissez HumiditéLipides.
- Dans la zone Modèle, saisissez '1'-'88'.
- Cliquez sur Prévision.
- 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.
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
| Ligne | Valeur ajustée | ErT ajust | IC à 95 % | IP à 95 % |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 18,7372 | 0,378459 | (17,9740; 19,5004) | (16,8612; 20,6132) |
| 2 | 15,3782 | 0,362762 | (14,6466; 16,1098) | (13,5149; 17,2415) |
| 3 | 20,7838 | 0,491134 | (19,7933; 21,7743) | (18,8044; 22,7632) |
| 4 | 14,3684 | 0,544761 | (13,2698; 15,4670) | (12,3328; 16,4040) |
| 5 | 16,6016 | 0,348485 | (15,8988; 17,3044) | (14,7494; 18,4538) |
| 6 | 20,7471 | 0,472648 | (19,7939; 21,7003) | (18,7861; 22,7080) |
