スペクトルデータやクロマトグラムデータは、多数の波長や時点における強度などを測定するという意味において、典型的な多変量データと言えます。これらのデータは多変量の解析方法に従って解析することで、データの分類やモデル化が可能になります。本セミナーでは、JMP製品（JMP、JMP Pro）を用いて、この種のデータに対して多変量解析を実施する方法とそのメリットを解説します。

※本セミナーは、セミナー時点での最新バージョン「JMP（JMP Pro） 19.1.3」を用いています。バージョンアップによって、レポートや操作方法等が変更される可能性があります。

（目次)

1. イントロダクションと可視化
2. PCA（主成分分析）とPLS回帰
3. 「関数データエクスプローラ」を使った関数主成分分析
4. 解析例：配合成分比とスペクトルの形状との関連性

1. イントロダクションと可視化（14分25秒）

データ解析におけるスペクトルデータの特徴や、データの持ち方、可視化の方法などを解説します。

2. PCA（主成分分析）とPLS回帰（15分55秒）

スペクトルデータの解析として良く用いられるPCAやPLS回帰について、JMPの操作方法やレポートについて解説します。

3.「関数データエクスプローラ」を使った関数主成分分析（16分8秒）

PCAやPLSでは難しい「スペクトルデータの形状」を捉えて分類やモデル化ができる関数主成分分析について解説します。

4. 解析例：配合成分比とスペクトルの形状との関連性（10分57秒）

関数主成分分析を利用した例として、化合物の配合成分とのスペクトルとの関係をモデル化し、配合成分が分からないときのスペクトルの形状から、配合成分を推定する方法などを解説します。