olitos(rrcovHD)
olitos()所属R语言包:rrcovHD
Olive Oil Data
橄榄油数据
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This dataset consists of 120 olive oil samples on measurements on 25 chemical compositions (fatty acids, sterols, triterpenic alcohols) of olive oils from Tuscany, Italy (Armanino et al. 1989). There are 4 classes corresponding to different production areas. Class 1, Class 2, Class 3, and Class 4 contain 50, 25, 34, and 11 observations, respectively.
该数据集由120橄榄油样品测量的橄榄油从意大利的托斯卡纳,意大利(Armanino等,1989)对25个化学成分(不饱和脂肪酸,甾醇,三萜醇)。有4个等级,对应不同的生产领域。 1类,2类,3类,4类包含50,25,34,和11个观察值,分别。
用法----------Usage----------
data(olitos)
格式----------Format----------
A data frame with 120 observations on the following 26 variables.
120观察以下26个变量的数据框。
X1 Free fatty acids
X1游离脂肪酸
X2 Refractive index
X2折射率
X3 K268
X3K268
X4 delta K
X4DeltaK表
X5 Palmitic acid
X5棕榈酸
X6 Palmitoleic acid
X6棕榈油酸
X7 a numeric vector
X7一个数值向量
X8 a numeric vector
X8一个数值向量
X9 a numeric vector
X9一个数值向量
X10 a numeric vector
X10一个数值向量
X11 a numeric vector
X11一个数值向量
X12 a numeric vector
X12一个数值向量
X13 a numeric vector
X13一个数值向量
X14 a numeric vector
X14一个数值向量
X15 a numeric vector
X15一个数值向量
X16 a numeric vector
X16一个数值向量
X17 a numeric vector
X17一个数值向量
X18 a numeric vector
X18一个数值向量
X19 a numeric vector
X19一个数值向量
X20 a numeric vector
X20一个数值向量
X21 a numeric vector
X21一个数值向量
X22 a numeric vector
X22一个数值向量
X23 a numeric vector
X23一个数值向量
X24 a numeric vector
X24一个数值向量
X25 a numeric vector
X25一个数值向量
grp a factor with levels 1 2 3 4
grp的一个因素水平1234
源----------Source----------
Prof. Roberto Todeschini, Milano Chemometrics and QSAR Research Group http://michem.disat.unimib.it/chm/download/datasets.htm
教授罗伯特·Todeschini,米兰化学计量学方法和定量构效关系研究小组http://michem.disat.unimib.it/chm/download/datasets.htm
参考文献----------References----------
Chemometric analysis of Tuscan olive oils. Cbemometrics and Intelligent Laboratoty Sysiem, 5: 343–354.
Software for the calculation of molecular descriptors. Pavan M. Talete slr, Milan, Italy, http://www.talete.mi.it
实例----------Examples----------
data(olitos)
cc <- CSimca(grp~., data=olitos, k=c(3,4,2,2))
cc
pr <- predict(cc, method=2)
tt <- rrcov:::.confusion(cc@grp, pr@classification)
rrcov:::.AER(tt)
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