Bootstrap s chybou upravenou technikou jednoho vzorku - Bootstrap error-adjusted single-sample technique - Wikipedia
![]() | Tento článek má několik problémů. Prosím pomozte zlepšit to nebo diskutovat o těchto otázkách na internetu diskusní stránka. (Zjistěte, jak a kdy tyto zprávy ze šablony odebrat) (Zjistěte, jak a kdy odstranit tuto zprávu šablony)
|
v statistika, bootstrap chyba upravená technika jednoho vzorku (NEJLEPŠÍ nebo zvíře) je neparametrické metoda, která má umožnit posouzení platnosti jednoho vzorku. Je založen na odhadu a rozdělení pravděpodobnosti představující to, co lze očekávat od platných vzorků.[1] To se provádí pomocí statistické metody zvané bootstrapping, aplikováno na předchozí vzorky, o nichž je známo, že jsou platné.
Metodologie
BEST poskytuje výhody oproti jiným metodám, jako je Mahalanobisova metrika, protože nepředpokládá, že pro všechny spektrální skupiny jsou stejné kovariance[je zapotřebí objasnění ] nebo že každá skupina je vylosována pro a normálně distribuovaná populace.[2] Kvantitativní přístup zahrnuje NEJLEPŠÍ a neparametrický shluková analýza algoritmus. Vícerozměrné směrodatné odchylky[je zapotřebí objasnění ] (MDS) mezi klastry a spektrální[je zapotřebí objasnění ] jsou počítány datové body, kde BEST považuje každou frekvenci za převzatou ze samostatné dimenze.[je zapotřebí objasnění ][3]
BEST je založeno na populaci P ve vztahu k nějakému hyperprostoru R, který představuje vesmír možných vzorků. P* je realizovaná hodnota P na základě kalibrační sady, T. T se používá k nalezení všech možných variací v P. P* je vázán parametry C a B. C je očekávaná hodnota P, zapsáno E (P) a B je bootstrappingová distribuce zvaná Monte Carlo přiblížení. The standardní odchylka lze nalézt pomocí této techniky. Hodnoty B promítnuté do hyperprostoru vedou k X. Hyperlinka od C do X vede ke zkosené upravené směrodatné odchylce, která se počítá v obou směrech hyperlinky.[4]
aplikace
BEST se používá při detekci neoprávněné manipulace se vzorky ve farmaceutických výrobcích. Platné (nezměněné) vzorky jsou definovány jako ty, které spadají do klastru tréninkových setů, když je BEST trénován s nezměněnými vzorky produktu. Falešné (neoprávněné) vzorky jsou ty, které spadají mimo stejný cluster.[1]
Metody jako ICP-AES vyžadují tobolky[je zapotřebí objasnění ] vyprázdnit pro analýzu. A nedestruktivní metoda je cenná. Metoda jako NIRA[je zapotřebí objasnění ] lze připojit k metodě BEST následujícími způsoby.[1]
- Zjistěte jakýkoli neoprávněný produkt stanovením, že není podobný dříve analyzovanému nezměněnému produktu.
- Kvantitativně identifikujte kontaminující látku z knihovny známých cizoložníků v tomto produktu.
- Poskytněte kvantitativní údaje o množství přítomné kontaminující látky.
Reference
- ^ A b C Lodder, Robert A .; Selby, Mark .; Hieftje, Gary M. (1987). "Detekce neoprávněné manipulace s kapslí analýzou odrazu v blízké infračervené oblasti". Analytická chemie. 59 (15): 1921–1930. doi:10.1021 / ac00142a008.
- ^ Efron, B .; Gong, G. (1983). „Leisurely Look at the Bootstrap, the Jackknife, and Cross-Validation“. Americký statistik. 37 (1): 36–48. doi:10.2307/2685844. JSTOR 2685844.
- ^ Joseph Mendendorp a Robert A. Lodder (2006) „Akusticko-rezonanční spektrometrie jako procesní analytická technologie pro rychlou a přesnou identifikaci tabletů“ AAPS PharmSciTech, Čl. 7 odst. 1, článek 25.
- ^ Sara J. Hamilton a Robert Lodder, „hyperspektrální zobrazovací technologie pro farmaceutickou analýzu“, společnost techniků fotooptické instrumentace[úplná citace nutná ]
Další čtení
- Lodder, R .; Hieftje, G. (1988). „Quantile BEAST útočí na problém s falešnými vzorky v analýze odrazu blízké infračervené oblasti“. Aplikovaná spektroskopie. 42 (8): 1351–1365. Bibcode:1988ApSpe..42.1351L. doi:10.1366/0003702884429652.
- Y. Zou, Robert A. Lodder (1993) „An Investigation of the Performance of the Extended Quantile BEAST in High Dimensional Hyperspace“, paper # 885 at the Pittsburgh Conference on Analytical Chemistry and Applied Spectroscopy, Atlanta, GA
- Y. Zou, Robert A. Lodder (1993) „The Effect of different Data Distribuce on the Performance of Extended Quantile BEAST in Pattern Recognition“, paper # 593 at the Pittsburgh Conference on Analytical Chemistry and Applied Spectroscopy, Atlanta, GA