Бутстрап-метод одиночной выборки с поправкой на ошибки

В статистике метод одиночной выборки с поправкой на ошибку ( BEST или BEAST ) представляет собой непараметрический метод, который предназначен для того, чтобы позволить оценить достоверность одной выборки. Он основан на оценке распределения вероятностей , представляющего то, что можно ожидать от действительных выборок. ^[1] Это делается с помощью статистического метода, называемого начальной загрузкой , который применяется к предыдущим образцам, которые, как известно, действительны.

Методология

BEST дает преимущества перед другими методами, такими как метрика Махаланобиса , поскольку не предполагает, что все спектральные группы имеют равные ковариации. ^{[ нужны разъяснения ]} или что каждая группа составлена для нормально распределенной популяции . ^[2] Количественный подход включает BEST вместе с алгоритмом непараметрического кластерного анализа . Многомерные стандартные отклонения ^{[ нужны разъяснения ]} (МДС) между кластерами и спектральными ^{[ нужны разъяснения ]} рассчитываются точки данных, где BEST считает, что каждая частота взята из отдельного измерения. ^{[ нужны разъяснения ]}^[3]

BEST основан на совокупности P относительно некоторого гиперпространства R, которое представляет собой вселенную возможных выборок. П ^* — это реализованные значения P на основе калибровочного набора, T. T используется для поиска всех возможных изменений P. P. ^* ограничен параметрами C и B. C — это математическое ожидание P, обозначаемое E(P), а B — это распределение начальной загрузки, называемое приближением Монте-Карло . стандартное отклонение С помощью этого метода можно найти . Значения B, проецируемые в гиперпространство, порождают X. Гиперлиния ^{[ необходимо определение ]} от C до X приводит к стандартному отклонению с поправкой на перекос, которое рассчитывается в обоих направлениях гиперлинии. ^[4]

Приложение

BEST используется для обнаружения фальсификации образцов фармацевтической продукции. Действительные (неизмененные) образцы определяются как те, которые попадают в кластер контрольных точек обучения, когда BEST обучается с использованием неизмененных образцов продукта. Ложные (фальсифицированные) выборки — это те, которые выходят за пределы одного кластера. ^[1]

Такие методы, как ICP-AES, требуют капсул. ^{[ нужны разъяснения ]} опорожнить для анализа. метод Неразрушающий имеет ценность. Такой метод, как НИРА ^{[ нужны разъяснения ]} можно связать с методом BEST следующими способами. ^[1]

Обнаруживайте любой подделанный продукт, определяя, что он не похож на ранее проанализированный неизмененный продукт.
Количественно определить загрязняющее вещество из библиотеки известных примесей в этом продукте.
Обеспечить количественное указание количества присутствующего загрязнения.

Ссылки

^ Перейти обратно: ^а ^б ^с Лоддер, Роберт А.; Селби, Марк; Хифтье, Гэри М. (1987). «Обнаружение взлома капсулы с помощью анализа отражения в ближнем инфракрасном диапазоне». Аналитическая химия . 59 (15): 1921–1930. дои : 10.1021/ac00142a008 .
^ Эфрон, Б.; Гонг, Г. (1983). «Неторопливый взгляд на бутстрап, складной нож и перекрестную проверку». Американский статистик . 37 (1): 36–48. дои : 10.2307/2685844 . JSTOR 2685844 .
^ Джозеф Мендендорп и Роберт А. Лоддер (2006) «Акустико-резонансная спектрометрия как технология аналитического процесса».для быстрой и точной идентификации таблеток» AAPS PharmSciTech , 7 (1) Статья 25.
^ Сара Дж. Гамильтон и Роберт Лоддер, «Технология гиперспектральной визуализации для фармацевтического анализа», Общество инженеров фотооптических приборов. ^{[ нужна полная цитата ]}

Дальнейшее чтение

Лоддер, Р.; Хифтье, Г. (1988). «Квантиль BEAST решает проблему ложной выборки при анализе отражения в ближнем инфракрасном диапазоне» . Прикладная спектроскопия . 42 (8): 1351–1365. Бибкод : 1988ApSpe..42.1351L . дои : 10.1366/0003702884429652 . S2CID 67835182 .
Ю. Зоу, Роберт А. Лоддер (1993) «Исследование эффективности расширенного квантиля BEAST в многомерном гиперпространстве», статья № 885 на Питтсбургской конференции по аналитической химии и прикладной спектроскопии, Атланта, Джорджия.
Ю. Зоу, Роберт А. Лоддер (1993) «Влияние различных распределений данных на эффективность расширенного квантиля BEAST в распознавании образов», статья № 593 на Питтсбургской конференции по аналитической химии и прикладной спектроскопии, Атланта, Джорджия.

[Lodder1987-1] Перейти обратно: ^а ^б ^с Лоддер, Роберт А.; Селби, Марк; Хифтье, Гэри М. (1987). «Обнаружение взлома капсулы с помощью анализа отражения в ближнем инфракрасном диапазоне». Аналитическая химия . 59 (15): 1921–1930. дои : 10.1021/ac00142a008 .

[2] Эфрон, Б.; Гонг, Г. (1983). «Неторопливый взгляд на бутстрап, складной нож и перекрестную проверку». Американский статистик . 37 (1): 36–48. дои : 10.2307/2685844 . JSTOR 2685844 .

[AAPS-3] Джозеф Мендендорп и Роберт А. Лоддер (2006) «Акустико-резонансная спектрометрия как технология аналитического процесса».для быстрой и точной идентификации таблеток» AAPS PharmSciTech , 7 (1) Статья 25.

[4] Сара Дж. Гамильтон и Роберт Лоддер, «Технология гиперспектральной визуализации для фармацевтического анализа», Общество инженеров фотооптических приборов. ^{[ нужна полная цитата ]}

[1]

[2]

[3]

[4]