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Apport du bootstrap à la régression PLS : application à la prédiction de la qualité des gazoles
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Tavolaro, Simona Lantz, Frank Faraj, Ali Akbar |
| Copyright Year | 2003 |
| Abstract | L'objectif de la modelisation que nous developpons s'integre dans un processus de controle de qualite des produits elabores en raffinerie. Nous construisons un modele de prediction statistique des proprietes chimiques des gazoles a partir des spectres proches infrarouges (PIR) de distillats moyens. Le grand nombre de variables explicatives ainsi que leur forte multicolinearite preconisent une modelisation par regression PLS (partial least squares). La determination des intervalles de prediction nous amene a utiliser des techniques de bootstrap. Pour les mettre en Suvre, nous utilisons les proprietes du modele PLS en tant que methode de regression lineaire multiple a partir des composantes PLS orthogonales. Nous donnons ensuite des approximations de la distribution des coefficients ainsi que de la distribution des erreurs de prediction. |
| Starting Page | 599 |
| Ending Page | 608 |
| Page Count | 10 |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| DOI | 10.2516/ogst:2003042 |
| Volume Number | 58 |
| Alternate Webpage(s) | https://ogst.ifpenergiesnouvelles.fr/articles/ogst/pdf/2003/05/aji_v58n5.pdf |
| Alternate Webpage(s) | https://doi.org/10.2516/ogst%3A2003042 |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
