入門：Tecator 肉品 NIR
學習 SNV 前處理、PCA score/loading，以及用 PLS regression 預測肉品脂肪含量。
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課程入口：請記這個首頁網址
https://tai-shengyeh.github.io/chemometrics-teaching/。第一次上課或學生忘記連結時，直接從這裡按「從這裡開始：入門 Tecator」。
中階：Coffee–Barley 摻偽
把 NIR 應用到食品真偽：用 PLS-DA 分類是否摻偽，並用 PLS regression 預測 barley 比例。
開啟中階頁 →進階：Olive Oil Data Fusion
學習 multi-block chemometrics：block scaling、low-/mid-level fusion 與嚴格交叉驗證。
開啟進階頁 →離群值偵測：T² 與 Q 殘差
用 Corn（80 樣本 × 3 儀器）與蜂蜜摻假案例，學會分辨兩種離群，並用影響圖同時看到。含 10 題測驗。
開啟離群偵測頁 →方法確效與量測不確定度
檢量線迴歸、LOD/LOQ、ISO GUM 量測不確定度、歐盟 CCα/CCβ；含 OLS/WLS 互動計算器、Van Loco 加權迭代算例與 17 題測驗。
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