4.3.2 多元线性回归 (Multiple Linear Regression, MLR)

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4.3.2 多元线性回归 (Multiple Linear Regression, MLR) 4.3.2 多元线性回归 (Multiple Linear Regression, MLR) 在光谱定量分析中，建立校正模型的核心目标是找到光谱数据与待测组分含量或样品属性之间的数学关系。多元线性回归（MLR）是最基础且直观的多变量校正方法之一。它是简单线性回归的扩展，用于描述一个因变量与两个或多个自变量之间的线性关系。 4.3.2.1 MLR 基本原理与模型在光谱分析中，我们将待测组分（或属性）的参考值作为因变量（Y），而将样品在多个特定波长处的吸光度、反射率或其他光谱响应值作为自变量（X）。MLR 模型试图建立 Y 与这些选定波长处的 X 值之间的线性组合关系。