simca-p简易图解教程(1)

Simca-p简易图解教程1.simca-p软件下载，下载地址如下：选第一个SIMCA-P12.0.1Demo(37MB)，然后把下面的格填好，就可以下载了，安装时选择试用版的注册码，就可以使用了；好像是有时间限制，不过现在本人已经用了有3天了，还没过期，也不清楚具体试用时间多长。2.数据导入安装过程不再赘述。Simca-p不支持直接键盘输入数据，需从已有文件导入，但是支持的文件类型很广。我是直接用excel2007编辑数据，然后导入，可行。但如步骤：file→new，选择文件类型为allfiles，然后选中你要导入的文件。接下来还有一些设置，英文比较简单，不再赘述，一般按照默认的即可选择数据所在表（以导入excel文件为例），然后“下一步”导入效果如下图，默认第一列为标识列，第一行为标题行，不过simca-p对中文支持不是很好，导入之后标题中的中文全变成了乱码，可以双击直接在表上改，也可以在建立导入文件时全部使用英文。下一步，默认设置即可。如果提示有乱码，必须改正后才能进行此步骤。导入效果，已经建立project，接下来软件还会提示进行操作，即设定X与y选项值。默认情况下各列都为X值（自变量），可将因变量设为Y，点中改列名再点右边的“Y”选项即可。设置完成，如下图，即可开始分析了。3.分析偏最小二乘法分析最重要的是获得回归参数。回归参数获取步骤：analysis→coefficients→list（输出为表）或者plot（输出为图）输出为表的结果如下，注意，此输出系数为自变量和因变量数据化后的回归参数，本人尚不知标准化前的数据是否可以自动输出。回归模型检验参数获取方式尚未弄清。4.模型检验由t[1]/u[1]图可以获得模型整体模型结果，如下图，如线性较好，则说明整体模型效果较好。模型模拟值和实际值比较：predictions→Ypredicted→lineplot效果如下图。如选用list，即可得到模拟值和实际值的比较表格。5.其他特异点识别可用t[1]/t[2]。