Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Mô hình thống kê cho dữ liệu thống trị tạm thời của cảm giác, kết hợp các đặc điểm cá nhân của những người thẩm định: Ứng dụng vào dữ liệu sô cô la sữa
Tóm tắt
Chúng tôi thảo luận về việc mô hình hóa dữ liệu thống trị tạm thời của cảm giác (TDS), dữ liệu chuỗi thời gian xuất hiện trong phân tích cảm quan, mô tả sự thay đổi theo thời gian của hương vị chi phối trong khoang miệng. Mục tiêu của chúng tôi là thu được quá trình chuyển tiếp của các thuộc tính (hương vị và cảm giác trong miệng), thể hiện xu hướng về thời gian thống trị của các thuộc tính, và xác định các yếu tố (như giới tính, độ tuổi, sở thích thực phẩm, thói quen ăn uống, và độ nhạy với một hương vị nhất định) ảnh hưởng đến thời gian thống trị một cách đồng thời. Để đạt được những mục tiêu này, chúng tôi đề xuất một quy trình phân tích áp dụng các mô hình dựa trên chuỗi bán Markov và hồi quy nhị thức âm, một trong những mô hình hồi quy tổng quát. Bằng cách sử dụng phương pháp của chúng tôi, chúng tôi có thể tính đến sự khác biệt giữa các thành viên trong ban thẩm định và các thuộc tính thống trị. Chúng tôi đã phân tích dữ liệu TDS cho sô cô la sữa bằng phương pháp đề xuất và xác minh hiệu suất của mô hình so với các phương pháp phân tích thông thường. Chúng tôi thấy rằng mô hình đề xuất của chúng tôi vượt trội hơn so với các mô hình thông thường; hơn nữa, chúng tôi đã xác định các yếu tố có ảnh hưởng đến thời gian thống trị. Kết quả của một thí nghiệm hỗ trợ tầm quan trọng của việc phản ánh đặc điểm của các thành viên trong ban thẩm định và các thuộc tính.
Từ khóa
#thống trị tạm thời #cảm giác #phân tích cảm quan #chuỗi thời gian #mô hình thống kê #đặc điểm cá nhân #sô cô la sữa #hồi quy nhị thức âmTài liệu tham khảo
Akaike H (1974) A new look at the statistical model identification. IEEE Trans Autom Control 19:716–723
Allison PD, Waterman RP (2002) Fixed-effects negative binomial regression models. Sociol Methodol 32:247–265
Cardot H, Lecuelle G, Schlich P, Visalli M (2019) Estimating finite mixtures of semi-Markov chains: An application to the segmentation of temporal sensory data. J R Stat Soc Ser C Appl Stat 68:1281–1303
Dinnella C, Masi C, Næs T, Monteleone E (2013) A new approach in TDS data analysis: a case study on sweetened coffee. Food Qual Prefer 30:33–46
Fischer A, Gilad Y, Man O, Pääbo S (2005) Evolution of bitter taste receptors in humans and apes. Mol Biol Evol 22:432–436
Franczak BC, Browne RP, McNicholas PD, Castura JC, Findlay CJ (2015) A markov model for temporal dominance of sensations (TDS) data. In Proc of 11th Pangborn Sens Sci Symp
Furukawa H, Ueda R (2012) Zoku oishisa wo hakaru - Syokuhinkaihatsu to kannouhyouka [Sequel to measuring the deliciousness - Fact of food sensory test]. Saiwai Shobo, Tokyo, Japan (in Japanese)
Kawasaki H, Yoshimura W, Wakita A, Kasamatsu C (2019) Visualization of temporal differences between dominant perceptions in temporal dominance of sensations (TDS) and temporal check-all-that-apply (TCATA) perceptions using dominance-highlighted TCATA (dTCATA) curves. Food Qual Prefer 77:166–171
Lawless JF (1987) Negative binomial and mixed Poisson regression. Can J Stat 15:209–225
Le Révérend FM, Hidrio C, Fernandes A, Aubry V (2008) Comparison between temporal dominance of sensations and time intensity results. Food Qual Prefer 19:174–178
Lecuelle G, Visalli M, Cardot H, Schlich P (2018) Modeling temporal dominance of sensations with semi-Markov chains. Food Qual Prefer 67:59–66
Lévy P (1954) Processus semi-markoviens. Proc Int Congr Math 3:416–426
Markov AA (1971) Extension of the limit theorems of probability theory to a sum of variables connected in a chain. In: Howard RA (ed) Dynamic probabilistic systems, vol 1. Markov models. Wiley, New York, pp. 552–577
Meilgaard MC (1991) Testing for sensory threshold of added substances. J Am Soc Brew Chem 49:128–135
Mitsuhashi T, Toda S, Hatae K (2008) Taste sensitivity and food preference of the elderly. Res J Food Agric 41:241–247 (in Japanese with English abstract)
Narukawa M, Misaka T (2020) Taste science -The relationship between aging and taste sensitivity-. Jpn J of Geriatr 57:1–8 (in Japanese)
Nelder JA, Wedderburn RWM (1972) Generalized linear models. J R Stat Soc Ser A Stat Soc 135:370–384
Okamoto S, Ehara Y, Okada T, Yamada Y (2020) Affective dynamics: Principal motion analysis of temporal dominance of sensations and emotions data. IEEE Trans on Affect Comput (in press)
Pineau N, Cordelle S, Schlich P (2003) Temporal dominance of sensations: A new technique to record several sensory attributes simultaneously over time. In 5th Pangborn Sens Sci Symp
R Core Team (2020) R: A language and environment for statistical computing. Austria, Vienna
Smith WL (1958) Renewal theory and its ramifications. J R Stat Soc Ser B Methodol 20:243–284
Spence C (2019) Do men and women really live in different taste worlds? Food Qual Prefer 73:38–45
Tanimura S, Mattes RD (1993) Relationships between bitter taste sensitivity and consumption of bitter substances. J Sens Studies 8:31–41