Стаття

Отримано 16.12.2022

Доопрацьовано 15.05.2023

Прийнято 14.06.2023

Взято з Вип. 113, Ч. 2, 2023

Сторінки 117 -132

Artemenko, V., & Petrovych, V. (2023). NEW CONCEPT OF CHEMOMETRICS. Automobile Roads and Road Construction, (113.2), 117-132. https://doi.org/10.33744/0365-8171-2023-113.2-117-132

НОВА КОНЦЕПЦІЯ ХЕМОМЕТРИКИ

Владислав Артеменко Володимир Петрович

В хемометриці для обробки даних найбільш часто використовуються параметричні статистичні методи досліджень. Але при цьому ігнорується адекватна обробка даних, які нормальному закону розподілення не підлягають. На сучасному етапі широко використовують і класичні непараметричні методи, які не оперують із ймовірнісним розподіленням вихідних даних. Однак при проведенні безпосередніх практичних розрахунків певні типи розподілень все рівно використовуються. При реалізації класичних непараметричних методів звичайно необхідне також звернення до відповідних статистичних таблиць. Для кожного такого методу використовується своя таблиця. Таким чином, хемометрика зараз представлена багатьма не пов'язаними між собою статистичними методами досліджень. Одним із головних недоліків класичних методів хемометрики (параметричних та непараметричних) є відсутність єдиного підходу до обробки вихідних даних. У роботі запропонований принципово новий підхід до проведення статистичних досліджень даних. Використовуючи непараметричний бутстреп, багатий арсенал не пов’язаних між собою методів класичної хемометрики замінюється одним-двома методами без будь-яких принципових обмежень. З точки зору програмної реалізації це означає наявність універсальних процедур, за допомогою яких можливо вирішувати практично всі задачі хемометрики. Розглянута одна із важливих задач непараметричного бутстрепу – “розмноження” вибірки. При цьому імітується, що була проведена не одна серія експериментів, а значно більше (наприклад, 1000 … 10000 серій). Із використанням метода непараметричного бутстрепа показані особливості визначення довірчого інтервалу для середнього та медіани часового ряду кисню, щобув розчинений у річковій воді. Приведена програмна реалізація бутстреп-процедур на мові MATLAB, що була розроблена авторами статті. Процедури були реалізовані також на мовах програмування FORTRAN, PASCAL та R

хемометрика, нова парадигма хемометрики, хемометричні дані, непараметричний бутстреп, універсальні методи та процедури, код MATLAB
  1. Meier, P.C., & Zünd, R.E. (2000). Statistical methods in analytical chemistry (2nd ed.). New York: John Wiley & Sons.
  2. Gemperline, P. (Ed.). (2006). Practical guide to chemometrics (2nd ed.). Boca Raton: CRC Press.
  3. Tarasova, V.V. (2008). Environmental statistics. Kyiv, Ukraine: Center for Educational Literature.
  4. Miller, J.N., & Miller, J.C. (2010). Statistics and chemometrics for analytical chemistry (6th ed.). Harlow: Prentice Hall.
  5. Chernick, M.R., & LaBudde, R.A. (2011). An introduction to bootstrap methods with applications to R. Hoboken: John Wiley & Sons.
  6. Zieffler, A.S., Harring, J.R., & Long, J.D. (2011). Comparing groups: Randomization and bootstrap methods using R. Hoboken: John Wiley & Sons.
  7. Artemenko, V.A., & Petrovych, V.V. (2019). Modern statistical methods for processing environmental data. Automobile Roads and Road Construction, 105, 35-43.

https://doi.org/10.33744/0365-8171-2023-113.2-117-132