PLSR was performed on the data usin

PLSR was performed on the data using average values of replicates standardized to equal variance (weighting with 1/ standard deviation). PLSR models were calculated with microbial, chemical and electronic nose variables as X predictors and sensory data as Y response factors (Martens and Martens, 2001). The Jack-knife method(Martens and Martens,1999) was used to determine significant variables in X with a significance level of 5% (p

Kết quả (Việt) 1:

PLSR được thực hiện trên dữ liệu bằng cách sử dụng các giá trị trung bình là sao chép tiêu chuẩn hóa để bằng phương sai (hệ số với 1 / tiêu chuẩn độ lệch). PLSR mô hình đã được tính với vi sinh vật, hóa học và điện tử mũi biến như X dự đoán và các dữ liệu cảm giác như là yếu tố phản ứng Y (Martens và Martens, 2001). Các Jack-knife phương pháp (Martens và Martens, 1999) đã được sử dụng để xác định biến đáng kể trong X với một mức độ ý nghĩa của 5% (p < 0,05). Outlier phát hiện được xây dựng vào phần mềm Unscrambler và phát hiện mẫu nặng được mô tả bởi các mô hình. Tất cả các mô hình đã là xác nhận qua tính withfull-để lại một-out.

Kết quả (Việt) 2:

PLSR được thực hiện trên các dữ liệu bằng cách sử dụng các giá trị trung bình của các lần nhắc lại tiêu chuẩn hóa để sai bằng nhau (trọng số với độ lệch tiêu chuẩn 1 /). Mô hình PLSR được tính với vi sinh vật, hóa chất và các biến mũi điện tử như dự đoán X và dữ liệu cảm giác như yếu tố Y phản ứng (Martens và Martens, 2001). Phương pháp Jack-dao (Martens và Martens, 1999) đã được sử dụng để xác định các biến đáng kể trong X với mức ý nghĩa 5% (p <0,05). Phát hiện Outlier được xây dựng vào phần mềm Unscrambler và phát hiện các mẫu được mô tả bởi các mô hình xấu models.All được tính toán withfull-rời one-out xác nhận chéo.