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J-GLOBAL ID：201902242447613346   整理番号：19A2291462

多変量統計法を用いた解析

Analysis Using a Multivariable Statistical Method

著者 (1件)： MORISAWA Yusuke (Department of Science, School of Science and Engineering, Kindai University)
資料名： Analytical Sciences  (Analytical Sciences)
巻： 35  号： 8  ページ： 833-834(J-STAGE)  発行年： 2019年 
JST資料番号： G0673B  ISSN： 0910-6340  CODEN： ANSCEN  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ・多変量スペクトル分解など分析化学分野において重要となっている多変量統計法に焦点を当て,比較的新しい論文を中心に標題と研究概要を解説。
・各種分光法やクロマトグラフィーあるいはクロマトグラフィー-質量分析における多変量スペクトル分解に部分最小二乗回帰,主成分分析(PLS),主成分回帰等を用いた研究や,分析速度や定量性の向上に関する研究の例を紹介。
・混合物の迅速かつ簡単な判別分析や同時定量,あるいはスペクトルのノイズ低減などデータ品質の向上を目的として多変量統計法を導入した研究例を紹介。
・今や分析化学に欠かせない多変量統計法に関して直近では人工知能の導入も研究されていることに触れ,ビッグデータ解析など新たな発展の可能性を示唆。

シソーラス用語： *多変量解析 ,  スペクトル分解 ,  *多重回帰分析 ,  *主成分分析 ,  回帰分析 ,  迅速分析 ,  定量分析 ,  精度 ,  判別分析 ,  同時定量 ,  人工知能 ,  分光分析 ,  クロマトグラフィー ,  高速液体クロマトグラフィー ,  LC-MS分析 ,  GC-MS分析 ,  *最小二乗法 ,  *機器分析
準シソーラス用語： 交互最小二乗法 ,  主成分回帰 ,  部分最小二乗回帰

著者キーワード (4件)： 多変数統計法 ,  PCA ,  PLS ,  MCR-ALS

分類 (2件)： 分析化学一般  (CC02010H) ,  数値計算  (JE02000J)

引用文献 (16件)：

• 1. K. R. Beebe and B. R. Kowalsk, Anal. Chem., 1987, 59, 1007A.
• 2. Y. Ozaki, Anal. Sci., 2012, 28, 545.
• 3. R. Tanaka, N. Takahashi, Y. Nakamura, Y. Hattori, K. Ashizawa, and M. Otsuka, Anal. Sci., 2017, 33, 29.
• 4. N. Wijit, S. Prasitwattanaseree, S. Mahatheeranont, P. Wolschann, S. Jiranusornkul, and P. Nimmanipiug, Anal. Sci., 2017, 33, 1211.
• 5. M. Li, L. Zhang, X. Yao, and X. Jiang, Anal. Sci., 2017, 33, 1225.

タイトルに関連する用語 (3件)： 多変量 ,  統計法 ,  解析