فایل ورد کامل شیوه ای برای تعریف و تعیین ترکیبات شیر توسط تکنیک های حداقل مربعات جزئی، جز اصلی و رگرسیون خطی چند گانه

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل شیوه ای برای تعریف و تعیین ترکیبات شیر توسط تکنیک های حداقل مربعات جزئی، جز اصلی و رگرسیون خطی چند گانه،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۱۶ صفحه

تحلیل مقیاس داده کروماتوگرافی(رنگ نگار)
با هدف پیش گویی درصد شیر از انواع متفاوت شامل شده در یک ترکیب،چندین شیوه ی مقیاس متفاوت ارزیابی شده بودند.(قسمت۱) آن خیلی مشکل است تا برتری یک روش روی دیگری را عمومی سازیم، زیرا اجرای نسبی روش ها اغلب به مجموعه ی داده ویژه تحلیل شده، بستگی دارد. روش ها ی درجه بندی چند متغیره به یک طرح آزمایشی مناسب نیاز دارند تا مجموعه ی درجه بندی را تعریف کنند، تا پایین ترین تعداد از نمونه ها را نگه داری کنند و تا این ها را به طور مشابه در طرح آزمایشی تنظیم کنند. در این حالت، یک طرح مرکز ثقل داده استفاده شده بود تا مجموعه ی درجه بندی را بهینه سازی کند.
برای این که تعداد عامل ها ی استفاده شده برای ساخت مدل های PL S-1, PLS-2 و PCR را انتخاب کنیم و برای این که سیستم را بدون انطباق داده درصد مدل سازی کنیم، یک روش وارسی اعتبار کامل، که یک نمونه را در یک زمان ترک می کند، استفاده شده بود. در حالت مدل MLR، وارسی اعتبار کامل هم چنین به کار رفته بود. آن روی انتقال یک نمونه در زمان از مرحله ی درجه بندی و اجرای درجه بندی با بقیه ی نمونه ها تشکیل می شود. پاسخ نمونه ی انتقال یافته سپس با مدل به دست آمده پیش بینی شده است. این مرحله در برگشت برای هر نمونه ی ملاحظه شده تکرار شده است.خطای مربع میانه ی ریشه از درجه بندی( RMSEC) به عنوان یک معیار بهینه انتخاب شده بود تا تعداد بهینه عامل ها را انتخاب کند. مقدارش به تعداد فاکتورهای استفاده شده برای درجه بندی بستگی دارد. ماگزیمم تعداد فاکتورهای استفاده شده برای محاسبه ی RMSEC بهینه به مانند۱۱۲ انتخاب شده بود. RMSEC یک نشانه ای از خطای میانگین در تحلیل براس هر جزء است و این که چه طور مدل با داده منطبق می شود.

عنوان انگلیسی:Approach to the quantification of milk mixtures by partial least-squares, principal component and multiple linear regression techniques~~en~~

۳۲ Chemometric analysis of chromatographic data

With the aim of predicting the percentage of milk of different species included in a mixture, several different chemometric approaches were evaluated (PLS-1, PLS2, PCR and MLR). It is very difficult to generalise the superiority of one method over another, because the relative performance of the methods often dependents on the particular data set analysed. Multivariate calibration methods require a suitable experimental design to define the calibration set, in order to keep a lowest number of samples and to arrange theses homogeneously in the experimental design (Ragno et al., 2004). In this sense, a simplex-centroid design was used to optimise the calibration set. To select the number of factors used to build PLS-1, PLS-2 and PCR models and in order to model the system without overfitting the percentage data, a full cross-validation method, leaving out one sample a time, was used (Frenich, Liebanas, Mateu-Sanchez, & Mart´- nez, 2003; Lomillo, Renedo, & Martinez, 2001; Skarpeid et al., 2001). In the case of MLR model, full cross-validation was also employed. It consists on removing one sample at time from the calibration step and performing the calibration with the rest of the samples. The response of the sample removed is then predicted with the obtained model. This step is in turn repeated for each sample considered (Ragno et al., 2004). The root mean square error of calibration (RMSEC) was chosen as an optimizing criterion to select the optimal number of factors. Its value depends on the number of factors used for the calibration. The maximum number of factors used to calculate the optimum RMSEC was selected as 12. RMSEC is an indicator of the average error in the analysis for each component and how well the model fits to the data.

$$en!!