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simcap简易图解教程

发布时间：2020-07-06 来源：文档文库

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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-P+ 12.0.1 Demo (37 MB，然后把下面的表格填好，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：，选择文件类型为all files ，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标准化后的回归参数，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→Y predicted→line plot

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]。

本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/49e46651356baf1ffc4ffe4733687e21af45ffc3.html