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J-GLOBAL ID:201802284424387967   整理番号:18A0928900

線形性の理想的および非理想的な症例におけるカプセル中のα-リポ酸の蛍光定量のためのロバスト線形回帰法としての最小二乗および反復再重みづけ最小二乗法【JST・京大機械翻訳】

Least median of squares and iteratively re-weighted least squares as robust linear regression methods for fluorimetric determination of α-lipoic acid in capsules in ideal and non-ideal cases of linearity
著者 (5件):
資料名:
巻: 33  号:ページ: 742-750  発行年: 2018年 
JST資料番号: E0460D  ISSN: 1522-7235  CODEN: JBCHE7  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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本研究では,2つのロバスト回帰アプローチ,すなわち最小二乗(LMS)と反復再加重最小二乗(IRLS)を概説し,栄養補助食品の機器分析におけるそれらの応用を調べた(すなわち,リポ酸添加によるメルブロミン試薬の蛍光消光)。これらのロバスト回帰法を用いて,理想的または非理想的線形条件下での蛍光消光反応(ΔFおよびF-比)からのキャリブレーションデータを計算した。各条件に対して,データを3つの回帰フィッティングを用いて処理した:通常の最小二乗(OLS),LMSおよびIRLS。直線性の評価,検出限界(LOD)及び定量限界(LOQ),精度及び精度を各条件について注意深く調べた。LMSとIRLS回帰線あてはめは,両方法と両条件に対する相関係数と全ての回帰パラメータの有意な改善を示した。理想的線形性条件において,切片と傾斜は有意に変化しなかったが,劇的な変化が非理想的条件と直線性切片に対して観察された。両線形条件下で,データのロバスト回帰線あてはめ後のLODとLOQ値はデータ処理前に得られた値より低かった。統計処理後に得られた結果は,薬物定量の直線範囲が,データ処理後の回帰方程式パラメータを強化することにより,定量下限に拡張できることを示した。カプセル中のリポ酸に対する分析結果,パラメトリックOLSによる処理,およびロバストなLMSとIRLSによる処理後の両方の直線性条件について比較した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (3件):
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有機化合物の各種分析  ,  食品の分析  ,  信号理論 
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