臺灣博碩士論文加值系統

水果的破壞性試驗僅能取得一次性的實驗結果，不同於非破壞性實驗的可重複測量。本研究先進行番茄非破壞性實驗（如色差儀），再進行破壞性實驗。因破壞性實驗（如平板壓縮與穿刺等方法）無法同時取得平板壓縮與穿刺。本研究採用迴歸插補法對缺失值進行插補。實際破壞性實驗穿刺平板壓縮將以其為反應變數各自建構多元線性迴歸，進行插補透過相關係數 與該模型殘差常態性檢驗，決定模型的合適性。若殘差為非常態分佈，則對反應變數進行Box-Cox轉換。若轉換後模型的殘差為常態分佈時，再進行逐步迴歸法進行模型選擇。插補完成後再對其估計值與實際觀測值做Two-sample Kolmogorov-Smirnov 檢定，判斷兩者的分配是否存在一致性。本研究後續對碰撞時間相關資料應用K平均數集群法對番茄資料進行分級，并與現有人工目測分級法及色差計分級法，檢測破壞性資料插補的中位數在各群之間是否存在差異。色差計分級法與插補後完整破壞性實驗穿刺平板壓縮兩者各別量測并且探討Kappa一致性係數。

The destructive test observes the non-repeatable experimental results imply destructive parameters are structured missing values. This study is interested in replacing the missing destructive parameters of tomato’s data by using Regression imputation. The suitability of the model determine by the criterion and the model’s residual normality test. Box-Cox transformation is needed when the residual is non normal distribution, Stepwise regression is used to select the model. After the imputation is completed, the two sample Kolmogorov-Smirnov test use to test destructive parameters distributions. K-means clustering is used to classify the data of collision time. Destructive parameters will classify by visual classification and color classification. Finally, correlation between color classification and destructive parameters will test by k coefficient of agreement.

摘 要 i
Abstract ii
致謝 iii
目錄 iv
圖目錄 vi
表目錄 vii
第一章 緒論 1
1.1研究背景 1
1.2研究動機 3
1.3研究目的 4
第二章 文獻回顧 5
2.1相關撞擊力之名詞解釋 5
2.2破壞性與非破壞性之實驗設備簡介 6
2.3相關研究成果 8
2.4 統計分析的相關介紹 9
2.4.1多元線性迴歸（Multivariate linear regression） 9
2.4.2 Box-Cox變換(Box-Cox transformation) 10
2.4.3逐步迴歸法(Stepwise Regression) 11
2.4.4 群集分析（Cluster analysis） 12
2.4.5 Kappa一致性係數（K coefficient of agreement） 14
第三章 統計分析方法 15
3.1 資料缺失(Missing data)的形態 15
3.2資料缺失(Missing data)的處理方法 15
3.2.1完整資料分析(Complete case analysis) 16
3.2.2替代值插補法(Substitute value imputation) 17
3.2.3插補法(Imputation) 18
3.2.4多重插補法(Multiple Imputation) 20
第四章 實例分析 23
4.1平板壓縮力資料分析 23
4.2穿刺力資料分析 29
4.3平板壓縮和穿刺力資料的K平均數集群法分析 35
4.4 Kappa一致性實例分析 39
第五章 結論 42
第六章 參考文獻 43
附錄 46

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