Afkhami, Abbas;Sarlak, Nahid;Zarei, Ali Reza;Madrakian, Tayyebeh
Bulletin of the Korean Chemical Society
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제27권6호
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pp.863-868
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2006
The partial least squares (PLS-1) calibration model based on spectrophotometric measurement, for the simultaneous determination of sulfite and sulfide is described. This method is based on the difference between the rate of the reaction of sulfide and sulfite with Malachite Green in pH 7.0 buffer solution and at 25 ${^{\circ}C}$. The absorption kinetic profiles of the solutions were monitored by measuring the decrease in the absorbance of Malachite Green at 617 nm in the time range 10-180 s after initiation of the reactions with 2 s intervals. The experimental calibration matrix for partial least squares (PLS-1) calibration was designed with 24 samples. The cross-validation method was used for selecting the number of factors. The results showed that simultaneous determination could be performed in the range 0.030-1.5 and 0.030-1.2 $\mu$g m$L ^{-1}$ for sulfite and sulfide, respectively. The proposed method was successfully applied to simultaneous determination of sulfite and sulfide in water samples and whole human blood.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권5호
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pp.931-940
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2011
분류분석은 학습표본으로부터 분류규칙을 도출한 후 새로운 표본에 적용하여 특정 범주로 분류하는 방법이다. 데이터의 복잡성에 따라 다양한 분류분석 방법이 개발되어 왔지만, 데이터 차원이 높고 변수간 상관성이 높은 경우 정확하게 분류하는 것은 쉽지 않다. 본 연구에서는 데이터차원이 상대적으로 높고 변수간 상관성이 높을 때 강건한 분류방법을 제안하고자 한다. 부분최소자승법은 연속형데이터에 사용되는 기법으로서 고차원이면서 독립변수간 상관성이 높을 때 예측력이 높은 통계기법으로 알려져 있는 다변량 분석기법이다. 벌점 부분최소자승법을 이용한 분류방법을 실제데이터와 시뮬레이션을 적용하여 성능을 비교하고자 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권3호
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pp.613-618
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2011
The proposed method is based on a penalized log partial likelihood of Cox proportional hazard model with L1-penalty. We use the iteratively reweighted least squares procedure to solve L1 penalized log partial likelihood function of Cox proportional hazard model. It provide the ecient computation including variable selection and leads to the generalized cross validation function for the model selection. Experimental results are then presented to indicate the performance of the proposed procedure.
Virtual metrology (VM), a critical component of semiconductor manufacturing, is an efficient way of assessing the quality of wafers not actually measured. This is done based on a model between equipment sensor data (obtained for all wafers) and the quality characteristics of wafers actually measured. This paper considers principal component regression (PCR), partial least squares regression (PLSR), kernel PCR (KPCR), and kernel PLSR (KPLSR) as VM models. For each regression model, two cases are considered. One utilizes all explanatory variables in developing a model, and the other selects significant variables using the genetic algorithm (GA). The prediction performances of 8 regression models are compared for the short- and long-term etch process data. It is found among others that the GA-KPLSR model performs best for both types of data. Especially, its prediction ability is within the requirement for the short-term data implying that it can be used to implement VM for real etch processes.
This study suggests the hybrid fault diagnosis method of signed digraph (SDG) and partial least squares (PLS). SDG offers a simple and graphical representation for the causal relationships between process variables. The proposed method is based on SDG to utilize the advantage that the model building needs less information than other methods and can be performed automatically. PLS model is built on local cause-effect relationships of each variable in SDG. In addition to the current values of cause variables, the past values of cause and effect variables are inputted to PLS model to represent the Process armies. The measured value and predicted one by dynamic PLS are compared to diagnose the fault. The diagnosis example of CSTR shows the proposed method improves diagnosis resolution and facilitates diagnosis of masked multiple-fault.
Seo, Youngwook;Lee, Seungduk;Koh, Dalkwon;Kim, Beop-Min
Journal of the Optical Society of Korea
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제16권1호
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pp.57-62
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2012
Using continuous wave near-infrared spectroscopy, we measured time-resolved concentration changes of oxy-hemoglobin and deoxy-hemoglobin from the primary motor cortex following finger tapping tasks. These data were processed using partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA) to develop a prediction model for a brain-computer interface. The tasks were composed of a series of finger tapping for 15 sec and relaxation for 45 sec. The location of the motor cortex was confirmed by the anti-phasic behavior of the oxy- and deoxy-hemoglobin changes. The results were compared with those obtained using the hidden Markov model (HMM) which has been known to produce the best prediction model. Our data imply that PLS-DA makes better judgments in determining the onset of the events than HMM.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권1호
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pp.51-61
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2007
Ridge regression (RR), principal component regression (PCR) and partial least squares regression (PLS) are among popular regression methods for collinear data. While RR adds a small quantity called ridge constant to the diagonal of X'X to stabilize the matrix inversion and regression coefficients, PCR and PLS use latent variables derived from original variables to circumvent the collinearity problem. One problem of PCR and PLS is that they are very sensitive to overfitting. A new regression method is presented by combining RR and PCR and PLS, respectively, in a unified manner. It is intended to provide better predictive ability and improved stability for regression models. A real-world data from NIR spectroscopy is used to investigate the performance of the newly developed regression method.
Gene expression profiling facilitates the understanding of biological characteristics of gliomas. Previous studies mainly used regression/variance analysis without considering various background biological and environmental factors. The aim of this study was to investigate gene expression differences between grade III and IV gliomas through partial least squares (PLS) based analysis. The expression data set was from the Gene Expression Omnibus database. PLS based analysis was performed with the R statistical software. A total of 1,378 differentially expressed genes were identified. Survival analysis identified four pathways, including Prion diseases, colorectal cancer, CAMs, and PI3K-Akt signaling, which may be related with the prognosis of the patients. Network analysis identified two hub genes, ELAVL1 and FN1, which have been reported to be related with glioma previously. Our results provide new understanding of glioma pathogenesis and prognosis with the hope to offer theoretical support for future therapeutic studies.
Kyunga Kim;Shin-Jae Lee;Soo-Heang Eo;HyungJun Cho;Jae Won Lee
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권1호
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pp.65-73
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2023
Contemporary biomedical data often involve an ill-posed problem owing to small sample size and large number of multi-collinear variables. Partial least squares (PLS) method could be a plausible alternative to an ill-conditioned ordinary least squares. However, in the case of a PLS model that includes a random-effect, how to deal with a random-effect or mixed effects remains a widely open question worth further investigation. In the present study, we propose a modified multivariate PLS method implementing mixed-effect model (PLSM). The advantage of PLSM is its versatility in handling serial longitudinal data or its ability for taking a randomeffect into account. We conduct simulations to investigate statistical properties of PLSM, and showcase its real clinical application to predict treatment outcome of esthetic surgical procedures of human faces. The proposed PLSM seemed to be particularly beneficial 1) when random-effect is conspicuous; 2) the number of predictors is relatively large compared to the sample size; 3) the multicollinearity is weak or moderate; and/or 4) the random error is considerable.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권4호
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pp.1169-1180
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2006
Partial least squares regression (PLS) is a biased, non-least squares regression method and is an alternative to the ordinary least squares regression (OLS) when predictors are highly collinear or predictors outnumber observations. One way to understand the properties of biased regression methods is to know how the estimators shrink the OLS estimator. In this paper, we introduce an expression for the shrinkage factor of PLS and develop a new shrinkage expression, and then prove the equivalence of the two representations. We use two near-infrared (NIR) data sets to show general behavior of the shrinkage and in particular for what eigendirections PLS expands the OLS coefficients.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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