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NIR近红外定量指标校正或者预测误差均方根RMSEC的意义及影响因素

近红外光谱(NIR)

  • 在近红外(NIR)进行定量时的指标有相关系数R和校正误差均方根RMSEC及预测误差均方根RMSEP的意义是什么呢?应该还有个RMSECV交叉验证误差均方根。
    他们的影响因素是什么呢?

    意义:我的理解是计算值和实际值(或参考值)的偏差大小,
    那它的影响因素都有什么呢?在建模时,有时相关系数已经达到0.9以上了,但是RMSEC还很大,有0.3多,通过什么手段能降低呢?
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  • firesea

    第1楼2012/07/28

    一般要求sec那个指标小于0.3的 建议你联系设备工程师看看。你还在建模么,难道没有可以利用的基础模型么

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  • picard

    第2楼2012/08/25

    近红外的偏差是要高于你的原始方法偏差的。SEC是不会无限低的。你如果想追求低的SEC,很可能就会出现过拟合的现象。不知道你的原始方法的偏差是多大。如果你觉得0.3还是有点大的话。给你个可能的方案:对你的每个样品的原始值做多次测定(标准中针对近红外测量范围在5个偏差范围内时,给出的解决方案,你可以试试看) 。当然这个工作量也要往上升。你自己权衡一下,0.3的误差是不是满足你的要求。
    你的R值在0.9以上,说明线性度还是可以的。

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  • firesea

    第3楼2012/08/26

    现在的问题是R值0.5-0.8不等,就是上不去 ,哎

    picard(yuan314159) 发表:近红外的偏差是要高于你的原始方法偏差的。SEC是不会无限低的。你如果想追求低的SEC,很可能就会出现过拟合的现象。不知道你的原始方法的偏差是多大。如果你觉得0.3还是有点大的话。给你个可能的方案:对你的每个样品的原始值做多次测定(标准中针对近红外测量范围在5个偏差范围内时,给出的解决方案,你可以试试看) 。当然这个工作量也要往上升。你自己权衡一下,0.3的误差是不是满足你的要求。
    你的R值在0.9以上,说明线性度还是可以的。

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  • picard

    第4楼2012/08/26

    如果确信用主成分和偏最小二乘可以建模的话,那一般有这么几种可能:
    1、你需要把异常值踢掉。
    2、你的样品量是不是足够。有可能是需要添加样品。

    firesea(firesea) 发表:现在的问题是R值0.5-0.8不等,就是上不去 ,哎

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  • 阳光不锈

    第5楼2012/08/29

    picard 也是经常运用近红外的主? 主要在哪方面应用? 欢迎常来

    picard(yuan314159) 发表:如果确信用主成分和偏最小二乘可以建模的话,那一般有这么几种可能:
    1、你需要把异常值踢掉。
    2、你的样品量是不是足够。有可能是需要添加样品。

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  • 阳光不锈

    第6楼2012/08/29

    bhb148(bhb148) 发表:在近红外(NIR)进行定量时的指标有相关系数R和校正误差均方根RMSEC及预测误差均方根RMSEP的意义是什么呢?应该还有个RMSECV交叉验证误差均方根。
    他们的影响因素是什么呢?

    意义:我的理解是计算值和实际值(或参考值)的偏差大小,
    那它的影响因素都有什么呢?在建模时,有时相关系数已经达到0.9以上了,但是RMSEC还很大,有0.3多,通过什么手段能降低呢?

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  • picard

    第7楼2012/08/30

    4月份刚买的仪器。我们是用在化工行业表面活性剂领域。我们模型比较简单,基本上60个样品就能建个像样的模型了。

    阳光不锈(yangguangbuxiu) 发表:picard 也是经常运用近红外的主? 主要在哪方面应用? 欢迎常来

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  • 阳光不锈

    第8楼2012/08/30


    60个样品就能建个像样的模型 你们样品变化不大,还是这样好不用收集很多数据就能建比较好的模型。无比羡慕ing
    化工行业表面活性剂领域 这方面了解的比较少 ,主要是测哪些指标?

    picard(yuan314159) 发表:4月份刚买的仪器。我们是用在化工行业表面活性剂领域。我们模型比较简单,基本上60个样品就能建个像样的模型了。

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  • picard

    第9楼2012/08/30

    主要是用来测产品的羟值,这是我这个领域比较成熟的应用。

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  • 阳光不锈

    第10楼2012/08/31

    欢迎picard有时间和大家分享有关这方面的经验,为大家扫盲这方面的知识

    picard(yuan314159) 发表:主要是用来测产品的羟值,这是我这个领域比较成熟的应用。

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