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分析流程

数据源:

女生日食谱营养成分.xlsx

算法配置:

算法:变异系数法

分析结果:

暂无结论

分析步骤

1.首先根据权重计算结果对各指标的权重进行分析。

2.通过权重计算结果得到权重分析矩阵。

3.对分析进行总结。

详细结论

输出结果1:权重计算结果

平均值

标准差

CV系数

权重(%)

可食部(克)

32.955

28.217

0.856

2.495

能量(kcal/g)

58.239

53.816

0.924

2.692

水(g/100g)

20.438

26.414

1.292

3.765

蛋白质(g/100g)

2.497

2.759

1.105

3.22

脂肪(g/100g)

1.989

2.392

1.203

3.504

碳水化合物(g/100g)

7.784

13.065

1.678

4.89

膳食纤维(g/100g)

0.295

0.452

1.531

4.461

钙(mg.d-1)

9.125

15.813

1.733

5.049

铁(mg.d-1)

3.595

14.515

4.037

11.763

锌(mg.d-1)

0.238

0.202

0.85

2.478

维生素A(μg.d-1)

7.591

16.918

2.229

6.493

维生素B1/硫胺素(mg.d-1)

0.035

0.035

1.018

2.966

维生素B2/核黄素(mg.d-1)

0.023

0.021

0.891

2.596

维生素C(mg.d-1)

1.8

4.806

2.67

7.779

异亮氨酸(mg/g蛋白质)

92.141

108.9

1.182

3.444

亮氨酸(mg/g蛋白质)

174.125

213.635

1.227

3.575

赖氨酸(mg/g蛋白质)

134.209

203.116

1.513

4.409

含硫氨基酸(mg/g蛋白质)

86.573

110.712

1.279

3.726

芳香族氨基酸(mg/g蛋白质)

181.209

209.284

1.155

3.365

苏氨酸(mg/g蛋白质)

89.152

114.658

1.286

3.747

色氨酸(mg/g蛋白质)

26.636

31.373

1.178

3.432

缬氨酸(mg/g蛋白质)

107.964

129.823

1.202

3.503

实际营养素-汇总能量(kcal/g)

59.612

54.018

0.906

2.64

氨基酸评分(AAS)

163.939

225.517

1.376

4.008

图表说明:

上表展示了变异系数法的权重计算结果,根据结果对各个指标的权重进行分析。

●指标变异性为标准差,标准差越大则权重越大。

●变异系数的计算公式为:变异系数CV=(标准偏差SD/平均值Mean)×100%,变异系数是相对数形式表示的变异指标。它是通过变异指标中的全距、平均差或标准差与平均数对比得到的。

●权重是信息量的归一化。

智能分析:

变异系数法的权重计算结果显示,可食部(克)的权重为2.495%、能量(kcal/g)的权重为2.692%、水(g/100g)的权重为3.765%、蛋白质(g/100g)的权重为3.22%、脂肪(g/100g)的权重为3.504%、碳水化合物(g/100g)的权重为4.89%、膳食纤维(g/100g)的权重为4.461%、钙(mg.d-1)的权重为5.049%、铁(mg.d-1)的权重为11.763%、锌(mg.d-1)的权重为2.478%、维生素A(μg.d-1)的权重为6.493%、维生素B1/硫胺素(mg.d-1)的权重为2.966%、维生素B2/核黄素(mg.d-1)的权重为2.596%、维生素C(mg.d-1)的权重为7.779%、异亮氨酸(mg/g蛋白质)的权重为3.444%、亮氨酸(mg/g蛋白质)的权重为3.575%、赖氨酸(mg/g蛋白质)的权重为4.409%、含硫氨基酸(mg/g蛋白质)的权重为3.726%、芳香族氨基酸(mg/g蛋白质)的权重为3.365%、苏氨酸(mg/g蛋白质)的权重为3.747%、色氨酸(mg/g蛋白质)的权重为3.432%、缬氨酸(mg/g蛋白质)的权重为3.503%、实际营养素-汇总能量(kcal/g)的权重为2.64%、氨基酸评分(AAS)的权重为4.008%,其中指标权重最大值为铁(mg.d-1)(11.763%),最小值为锌(mg.d-1)(2.478%)。

输出结果2:指标重要度直方图

图表说明:

上图以直方图形式展示了指标的重要度排序(降序)。

参考文献

[1]?ScientificPlatformServingforStatisticsProfessional2021.SPS

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