文档摘要

4.5.2 回归系数分析 4.5.2 回归系数分析 在光谱分析领域，特别是在建立定量模型以预测物质属性或浓度时，回归方法是核心工具之一。典型的光谱定量模型包括多元线性回归 (MLR)、偏最小二乘法 (PLS) 回归、主成分回归 (PCR) 以及正则化方法如 Lasso 和 Ridge 回归等。这些模型旨在建立光谱数据（自变量，通常是不同波长下的吸光度、反射率或拉曼散射强度）与待测属性（因变量，如浓度、含量、硬度等）之间的数学关系。 会员。《4.5.2 回归系数分析》收录于灏天文库文集《光谱处理》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号35423。

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