本のデータより検量線の直線性が改善されました。なり、良好な検量線が得られています。値はほとんど変わりませんでした。本以上のスペクトル数が必要とわかります。これほど多くのスペクトルが必要なのでしょうか?スペクトル数が少ないとモデルに組み込める主成分の選択肢が減るからです。モデルの中に含まれる主成分の数と検量線の精度の関係を示しました。モデル化した検量線の誤差を表す指標で、数値が小さいほど、検量線の誤差が小さい、つまり精度の高い検量線であることを示す指標です。主成分の数が少ないと、標準物質の濃度変化に対する吸光度変化をすべて捉えきることができず、大きな予測標準誤差が生じています。グラフの中のスペクトル数が増加するにしたがって、モデル内に組み込まれている主成分の数が増えており、結果として予測標準誤差が小さくなっていることがわかります。このように、多変量回帰分析による検量線作成ではスペクトル数に注意する必要があります。■まとめ多変量回帰分析による定量分析は、1ピークの波数条件を決めなくてよい、2ピークが複雑に重なっていても定量できる、3複数成分を一度に定量できるなどの利点があります。1については、解析範囲を任意に設定することもできます。標準物質のスペクトル数に注意すれば、単回帰分析では得られないような高い直線性の検量線が得られることがあります。一方で、単回帰分析はマトリクスの影響がない場合、外乱因子に強く、定量下限が低い点が有利です。場合に応じて、単回帰分析と多変量回帰分析を上手に使い分けていただければと思います。定量分析のネタが続いたので、次回はブログ化の要望が多かったデータベースを活用した未知物質の定性分析について書きます。お問合せこのつぶやきに対してのご質問はこちらから本コーナーで不定期に回答していきます。