ブートストラップ誤差調整単一サンプル法

統計学において、ブートストラップ誤差調整単一標本法（BESTまたはBEAST）は、単一標本の妥当性を評価できるようにするためのノンパラメトリック手法です。これは、有効な標本から何が期待できるかを表す確率分布を推定することに基づいています。 ^{[1]これは、有効であることがわかっている以前の標本に適用される、}ブートストラップ と呼ばれる統計手法を使用して行われます。

BESTは、すべてのスペクトルグループが等しい共分散を持つと仮定したり^、各グループが正規分布する母集団から抽出されると仮定^したりしないため、マハラノビス計量などの他の方法よりも優れています。^{[2]定量的アプローチでは、} BESTとノンパラメトリッククラスター分析アルゴリズムを使用します。クラスターとスペクトル[説明が必要]データポイント間の多次元標準偏差[説明が必要] (MDS)^{が計算され、 BEST}では各周波数が別の次元から取得されるとみなされます。^{[説明が必要] [3]}

BEST は、可能性のあるサンプルの全体を表すハイパースペース R に対する母集団 P に基づいています。P ^*は、較正セット T に基づく P の実現値です。T は、P のすべての可能な変動を見つけるために使用されます。P ^{* は}、パラメーター C と B によって制限されます。C は P の期待値で、E(P) と表記され、B はモンテカルロ近似と呼ばれるブートストラップ分布です。標準偏差はこの手法を使用して見つけることができます。ハイパースペースに投影された B の値は X になります。C から X へのハイパーライン^{[定義が必要]}は、ハイパーラインの両方向で計算される歪調整標準偏差になります。^[4]

BESTは医薬品サンプルの改ざん検出に使用されます。有効な（改ざんされていない）サンプルとは、BESTが改ざんされていない製品サンプルでトレーニングされたときに、トレーニングセットポイントのクラスター内に入るものと定義されます。偽の（改ざんされた）サンプルとは、同じクラスター外に入るものです。^[1]

ICP-AESなどの方法では、分析のためにカプセルを空にする必要があります^{[説明が必要] 。}非破壊的な方法が有用です。NIRA ^{[説明が必要]}などの方法は、次の方法でBEST法と組み合わせることができます。^[1]

• 以前に分析した改ざんされていない製品と類似していないことを判断して、改ざんされた製品を検出します。
• 製品内の既知の不純物のライブラリから汚染物質を定量的に特定します。
• 存在する汚染物質の量を定量的に示します。

• Lodder , R.; Hieftje, G. (1988). 「Quantile BEAST は近赤外反射分析における偽サンプル問題に対処する」。応用分光法。42 (8): 1351–1365。Bibcode :1988ApSpe..42.1351L。doi : 10.1366 /0003702884429652。S2CID  67835182。
• Y. Zou、Robert A. Lodder (1993)「高次元ハイパースペースにおける拡張分位 BEAST のパフォーマンスの調査」、ジョージア州アトランタで開催されたピッツバーグ分析化学および応用分光法会議の論文 #885
• Y. Zou、Robert A. Lodder (1993)「パターン認識における拡張分位 BEAST のパフォーマンスに対する異なるデータ分布の影響」、ジョージア州アトランタで開催されたピッツバーグ分析化学および応用分光法会議の論文 #593