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Multivariate Analysis of Routine Beer Analysis Results

机译：常规啤酒分析结果的多元分析

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A study of the collective information content of 47 analytical observations applied to at least six samples each of 10 beer brands was carried out. Principal components analysis was used to determine the number of fundamental properties represented in the data set, and thereby, estimate the degree of redundancy. The number of significant principal components (PCs) is seven or eight depending on the criterion used. This indicates that the 47 measurements together only contained information on seven to eight fundamental properties and there was considerable redundancy. The first two PCs contained information that was sufficient to almost completely separate samples of the 10 brands. It was possible to identify 14 measurements from the 47 used that captured most of this information and retained much of the ability to separate brands. Hierarchical cluster analysis applied to a correlation matrix of the measurements showed close relationships among some of the measurements. Several pattern recognition procedures were applied to attempt classification of the samples by brand. This was quite successful with linear discriminant analysis, K-nearest neighbor analysis, and soft independent modeling of class analogy.%Un estudio de contenido de información colectiva de 47 observaciones analíticas aplicadas por lo menos a seis muestras cada una de 10 marcas de cerveza fue realizado. El análisis de componentes principales fue utilizado para determinar el número de características fundamentales representadas en el set de datos, y de tal modo estimar el grado de redundancia. El número de componentes principales (PC) significativos es siete u ocho dependiendo del criterio usado. Esto indica que las 47 mediciones juntas contuvieron solamente información sobre siete a ocho características fundamentales y había considerable redundancia. Los primeras dos PC contuvieron información suficiente para casi totalmente separar las muestras de las 10 marcas. Fue posible identificar 14 mediciones de las 47 usadas cuales capturaron la mayoría de esta información y retuvieron mucha de la habilidad para separar marcas. El análisis de agrupación jerárquico aplicado a una matriz de correlación de las mediciones demostró buenas relaciones entre algunas de las mediciones. Varios procedimientos de reconocimiento de patrón fueron aplicados para intentar la clasificación de muestras por marca. Esto fue muy exitoso con el análisis discriminante linear, el análisis K vecino mas cercano, y la analogía de clase leve modelar independiente.
机译：对10个啤酒品牌的至少6个样品中的47个分析观察值的集体信息内容进行了研究。主成分分析用于确定数据集中表示的基本属性的数量，从而估计冗余度。根据所使用的标准，重要主成分（PC）的数量为七个或八个。这表明47个测量结果总共仅包含有关7至8个基本属性的信息，并且存在相当大的冗余。前两台PC包含的信息足以将10个品牌的样本几乎完全分开。可以从使用的47种中识别出14种度量，这些度量捕获了大部分信息，并保留了许多区分品牌的能力。应用于测量的相关矩阵的层次聚类分析显示了某些测量之间的紧密关系。应用了几种模式识别程序来尝试按品牌对样本进行分类。这在线性判别分析，K近邻分析和类比分析的软独立建模方面相当成功。 Realizado。决定性的基本使用权的确定性，由基本权利的代表作补偿，并由裁定的形式决定。原则负责人（PC）具有重要意义。印度的47岁军医应优先考虑基本医疗和备件。完全掌握个人信息的权利，已在10个月的诉讼中获胜。可能识别出14种药物，其中47种来自美国，而另外一些国家则是由马萨诸塞州的哈比利亚德市动员。墨西哥军医日报在墨西哥药典中删除了自己的药草。西班牙的协约诉讼程序。 Esto fue muy exitoso con elanálisisdiscriminante linear，elanálisisK vecino mas cercano，y laclíciade clase leve modelar independiente。

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