Variablenauswahl in der Nahinfrarotspektroskopie basierend auf Signifikanztests in der partiellen kleinsten Quadrate Regression

Eine auf der Jackknife-Methode basierende Methode zur Variablenauswahl in der partiellen kleinsten Quadrate Regression wird vorgestellt. Die Methode basiert auf Signifikanztests von Modellparametern, in diesem Papier angewendet auf Regressionskoeffizienten. Die Methode wird an einem Nahinfrarot-(NIR)-Spektraldatensatz getestet, der an Bierproben aufgenommen wurde, korreliert mit der Extraktkonzentration und verglichen mit anderen Methoden mit bekanntem Nutzen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Jackknife-basierte Variablenauswahl ebenso gut oder besser abschneidet als andere Variablenauswahlmethoden. Darüber hinaus zeigen die Ergebnisse, dass die Methode robust gegenüber verschiedenen Kreuzvalidierungsansätzen ist (die Anzahl der Segmente und wie sie ausgewählt werden).