Dados de farinha de soja

Um cientista em um laboratório de química de alimentos analisa 60 amostras de farinha de soja. Para cada amostra, o cientista determina o teor de umidade e gordura, e os registram dados espectrais quase infravermelhos (NIR) em 88 comprimentos de onda. O cientista seleciona aleatoriamente 54 das 60 amostras e calcula a relação entre as respostas (umidade e gordura) e os preditores (88 comprimentos de onda NIR), utilizando regressão PLS. O cientista usa as 6 amostras restantes como conjunto de dados de teste para avaliar a capacidade preditiva do modelo.

Use esses dados para demonstrar Regressão de mínimos quadrados parciais.

Coluna da worksheet Descrição Tipo de variável
C1-C88 Dados espectrais NIR de 88 comprimentos de onda de 54 amostras Preditor
Umidade Umidade de cada amostra de farinha Resposta
Gordura Conteúdo de gordura de cada amostra de farinha Resposta
C91-C178 Dados espectrais NIR de 88 comprimentos de onda de 6 amostras usadas como conjunto de teste Preditor
Umidade2 Umidade de cada amostra de farinha do conjunto de teste Resposta
Gordura2 Conteúdo de gordura de cada amostra de farinha do conjunto de teste Resposta
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