In empirical study for fitting a multiple linear regression model for successive cross-sections data observed on the same set of independent variables over several time periods, one often faces the problem of poor $R^2$, the multiple coefficient of determination, which provides a standard measure of how good a specified regression line fits the sample data.
The Autofom is a equipment for predicting the amount of pig carcasses meat using the 16 ultrasonic sensors to measure in real time and it was established in Dodram LPC in Gyeonggi Province of Korea for the first time. This study was carried out to validate the reliability of Autofom statistically and to establish guideline for developing a analytic formula through comparing the measurement between Autofom and dissection. The ham parts of sixty-six pig carcasses were measured with Autofom and by two experimental performers. The weight means and standard deviations of ham parts including bone by measurements with Autofom and dissection were $10.69{\pm}0.81kg$ and $10.77{\pm}0.94kg$, respectively a strong positive correlation (P<0.01) was identified, with a coefficient of determination ($R^2$) of 0.82. The weight means and standard deviations of lean ham parts by measurements with Autofom and dissection were $7.41{\pm}0.58kg$ and $7.42{\pm}0.89kg$, respectively a strong positive correlation (P<0.01) was identified, with a coefficient of determination ($R^2$) of 0.72. The root mean square errors of two groups were 0.40 and 0.50, respectively.
This study was performed to develop a predictive model for the growth kinetics of Listeria monocytogenes in tryptic soy broth (TSB) using a response surface model with a combination of potassium lactate (PL), temperature, and pH. The growth parameters, specific growth rate (SGR), and lag time (LT) were obtained by fitting the data into the Gompertz equation and showed high fitness with a correlation coefficient of $R^2{\geq}0.9192$. The polynomial model was identified as an appropriate secondary model for SGR and LT based on the coefficient of determination for the developed model ($R^2\;=\;0.97$ for SGR and $R^2\;=\;0.86$ for LT). The induced values that were calculated using the developed secondary model indicated that the growth kinetics of L. monocytogenes were dependent on storage temperature, pH, and PL. Finally, the predicted model was validated using statistical indicators, such as coefficient of determination, mean square error, bias factor, and accuracy factor. Validation of the model demonstrates that the overall prediction agreed well with the observed data. However, the model developed for SGR showed better predictive ability than the model developed for LT, which can be seen from its statistical validation indices, with the exception of the bias factor ($B_f$ was 0.6 for SGR and 0.97 for LT).
A three-dimensional ecological model (EMT-3D) was applied to Tokyo Bay to simulate 4,4'-bis (2-sulfostyryl)biphenyl (DSBP). The simulated results were in good agreement with the observed values, with a correlation coefficient of R=0.8431 and a coefficient of determination of $R^2$=0.7108. The sensitivity analysis indicated that the photolysis rate is the most important factor. Therefore, the parameters must be considered carefully in modeling. The mass balance results showed that the standing stock of DSBP in water and in particulate organic carbon was 621.2 and 19.5 kg, respectively, and the effluent flux to the open sea was 2.63 and 0.055 kg/day, respectively.
Kim, Kwan-Su;Park, Si-Hyung;Shim, Kang-Bo;Ryu, Su-Noh
Journal of Crop Science and Biotechnology
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제10권3호
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pp.185-192
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2007
Near-infrared spectroscopy(NIRS) was used to develop a rapid and efficient method to determine lignan glucosides in intact seeds of sesame(Sesamum indicum L.) germplasm accessions in Korea. A total of 93 samples(about 2 g of intact seeds) were scanned in the reflectance mode of a scanning monochromator, and the reference values for lignan glucosides contents were measured by high performance liquid chromatography. Calibration equations for sesaminol triglucoside, sesaminol($1{\rightarrow}2$) diglucoside, sesamolinol diglucoside, sesaminol($1{\rightarrow}6$) diglucoside, and total amount of lignan glucosides were developed using modified partial least square regression with internal cross validation(n=63), which exhibited lower SECV(standard errors of cross-validation), higher $R^2$(coefficient of determination in calibration), and higher 1-VR(ratio of unexplained variance divided by variance) values. Prediction of an external validation set(n=30) showed a significant correlation between reference values and NIRS estimated values based on the SEP(standard error of prediction), $r^2$(coefficient of determination in prediction), and the ratio of standard deviation(SD) of reference data to SEP, as factors used to evaluate the accuracy of equations. The models for each glucoside content had relatively higher values of SD/SEP(C) and $r^2$(more than 2.0 and 0.80, respectively), thereby characterizing those equations as having good quantitative information, while those of sesaminol($1{\rightarrow}2$) diglucoside showing a minor quantity had the lowest SD/SEP(C) and $r^2$ values(1.7 and 0.74, respectively), indicating a poor correlation between reference values and NIRS estimated values. The results indicated that NIRS could be used to rapidly determine lignan glucosides content in sesame seeds in the breeding programs for high quality sesame varieties.
Purpose: Drying characteristics of the sliced carrot and green pumpkin were investigated by using the waste heat dryer. Methods: The effects of drying temperature ($T$) and slice thickness affecting drying time were analyzed. Mathematical models for the drying curves were determined with statistical analysis of drying data. Effective diffusivity was determined for the slices of carrot and green pumpkin under various drying conditions. Results: Drying time was reduced at the drying conditions of thinner slice and higher drying temperature. Moisture ratio ($MR$) according to drying time ($t$) was well presented as an exponential function at all of drying conditions for the slices of carrot and green pumpkin with the determination coefficient ($r^2$) of >0.99. The values of effective diffusivity ($D_{ff}$) of the slices for carrot and green pumpkin were increased with increasing the drying temperature. The relationship between Ln($D_{ff}$) and $1/T$ was linear with the determination coefficient ($r^2$) of >0.97. Conclusions: Drying model was well established as an exponential function at all of drying conditions for drying samples.
In this study, based on the saturation magnetic flux density experimental values (Bs) of 622 Fe-based bulk metallic glasses (BMGs), regression models were applied to predict Bs using artificial neural networks (ANN), and prediction performance was evaluated. Model performance evaluation was investigated by using the F1 score together with the coefficient of determination (R2 score), which is mainly used in regression models. The coefficient of determination can be used as a performance indicator, since it shows the predicted results of the saturation magnetic flux density of full material datasets in a balanced way. However, the BMG alloy contains iron and requires a high saturation magnetic flux density to have excellent applicability as a soft magnetic material, and in this study F1 score was used as a performance indicator to better predict Bs above the threshold value of Bs (1.4 T). After obtaining two ANN models optimized for the R2 and F1 score conditions, respectively, their prediction performance was compared for the test data. As a case study to evaluate the prediction performance, new Fe-based BMG datasets that were not included in the training and test datasets were predicted using the two ANN models. The results showed that the model with an excellent F1 score achieved a more accurate prediction for a material with a high saturation magnetic flux density.
The objective of this study was to evaluate the relationship between nutrients and phytoplankton. This study was done by the comparison to two costal areas Mokpo, which inflow fresh water, and Wando. In August, salinity of the sea water decreased by 3.5-4.5%o in Mokpo coastal area, but was not nearly decreased in Wando coastal area. This suggests a lot of fresh water inflow in Mokpo coastal area. DIN and DIP were decreased by water temperature increasing in Wando. However, in Mokpo, DIN and DIP were increased greatly during the summer season. Nitrogen was limited to a 10 NIP ratio especially during the summer season in Wando coastal area while phosphorus in Mokpo coastal area was limited with over 28 N/P ratio in all the seasons. Coefficient of determination$(r^2)$ between DIP and Chl.-a was 0.91 in Mokpo coastal area. On the other hand, Coefficient of determination$(r^2)$ between Chl.-a and DIN, DIP were 0.93 and 0.89, respectively, in Wando coastal area. These results suggest DIP in Mokpo and DIN and DIP in Wando might be limited at the increase of phytoplankton.
Purpose: This study was conducted to investigate the potential of interactance mode of NIR spectroscopy technology for the estimation of soluble solids content (SSC) and firmness of muskmelons. Methods: Melon samples were taken from local greenhouses in three different harvesting seasons (experiments 1, 2, and 3). The fruit attributes were measured at the 6 points on an equator of each sample where the spectral data were collected. The prediction models were developed using the original spectral data and the spectral data sets preprocessed by 20 methods. The performance of the models was compared. Results: In the prediction of SSC, the highest coefficient of determination ($R_{cv}{^2}$) values of the cross-validation was 0.755 (standard error of prediction, SEP=$0.89^{\circ}Brix$) with the preprocessing of normalization with range in experiment 1. The highest coefficient of determination in the robustness tests, $R_{rt}{^2}$=0.650 (SEP=$1.03^{\circ}Brix$), was found when the best model of experiment 3 was evaluated with the data set of experiment 2. The best $R_{cv}{^2}$ for the prediction of firmness was 0.715 (SEP=3.63 N) when no preprocessing was applied in experiment 1. The highest $R_{rt}{^2}$ was 0.404 (SEP=5.30 N) when the best model of experiment 3 was applied to the data set of experiment 1. Conclusions: From the test results, it can be concluded that the interactance mode of VIS/NIR spectroscopy technology has a great potential to measure SSC and firmness of thick-skinned muskmelons.
로지스틱 회귀모형에서 suppression의 논의는 선형회귀의 논의보다 많지 않은데 그 이유 중의 하나는 회귀제곱합 또는 결정계수의 정의가 유일하지 않고 다양하기 때문이다. 여러 종류의 결정계수들 중에서 선호되는 두 종류의 결정계수와 Liao와 McGee(2003)가 제안한 두 종류의 수정 결정계수의 정의로부터 회귀제곱합을 유도하여 로지스틱 회귀모형에서의 suppression을 설명하고자 한다. 모의실험을 통하여 자료를 생성하여 어떤 경우에 suppression이 발생하는지를 살펴보고 그 결과를 선형회귀모형에서의 suppression 결과와 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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