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Locally-biased regression

机译：局部偏回归

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After a brief review of local calibration methods, a new and relatively simple method is proposed. Given a database of calibration samples, a global calibration based on all these samples and an unknown for which we wish to make a prediction, the method selects a subset of the calibration samples judged to be spectrally similar to the unknown and uses these to determine either a skew and bias or a simple bias correction to the global calibration. Spectral similarity is defined in a two-dimensional space, with one axis focussing on similarity with respect to the analyte value to be predicted, and the other on more general spectral similarity. The computations required to make a prediction are simple by the standards of local methods.
机译：在简要回顾了本地校准方法之后，提出了一种新的且相对简单的方法。给定校准样品的数据库，基于所有这些样品的全局校准以及我们希望对其进行预测的未知物，该方法将选择被认为与未知物光谱相似的校准样品的子集，并使用这些子集来确定偏斜和偏差或对全局校准的简单偏差校正。光谱相似性在二维空间中定义，一个轴专注于与要预测的分析物值的相似性，另一个轴专注于更一般的光谱相似性。根据本地方法的标准，进行预测所需的计算非常简单。

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