実際の多変量校正応用において、多くの要因が部分最小二乗法（PLS）モデルの予測性能に影響を与えます。スペクトルデータの起源である装置ノイズは、その重要な影響要因の一つです。従来の研究では、装置ノイズの影響を低減するために様々なフィルターや平滑化手法が用いられてきましたが、装置ノイズがPLSのモデリング過程およびモデルの予測能力にどのように影響するかについてはほとんど報告されていません。本稿では、装置ノイズが第1の潜在変数の計算を通じてモデルに導入される仕組みを説明・実証します。PLS計算過程の理論的導出により、ノイズの導入がPLSの重みベクトルおよび負荷ベクトルの計算に蓄積効果を持ち、後続の潜在変数の計算とともにモデル内で継続的に伝搬し、PLSモデルに影響を与えることを論じます。また、PLSモデルの予測誤差を理論的に分解し、ノイズがない理想的なモデル固有の誤差とノイズ伝播による誤差に分類します。結果は、装置ノイズがPLSモデルの予測性能を低下させるだけでなく、最適モデルの複雑度選択にも影響を与えることを示しています。

近赤外分光;部分最小二乗法;多変量校正;装置ノイズ