Predictive and mechanistic multivariate linear regression models for reaction development

多元统计 贝叶斯多元线性回归 线性回归 回归 多元分析 线性模型 计算机科学 回归分析 协议(科学) 计量经济学 数据挖掘 机器学习 统计 数学 病理 医学 替代医学
作者
Celine B. Santiago,Jing Guo,Matthew S. Sigman
出处
期刊:Chemical Science [Royal Society of Chemistry]
卷期号:9 (9): 2398-2412 被引量:246
标识
DOI:10.1039/c7sc04679k
摘要

Multivariate Linear Regression (MLR) models utilizing computationally-derived and empirically-derived physical organic molecular descriptors are described in this review. Several reports demonstrating the effectiveness of this methodological approach towards reaction optimization and mechanistic interrogation are discussed. A detailed protocol to access quantitative and predictive MLR models is provided as a guide for model development and parameter analysis.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
wanci驳回了玉玉应助
刚刚
张奎发布了新的文献求助20
1秒前
坚定蓝天完成签到,获得积分10
1秒前
风清扬应助杰尼龟采纳,获得10
1秒前
冯藏花完成签到,获得积分10
3秒前
葛根完成签到,获得积分10
3秒前
福娃发布了新的文献求助10
4秒前
吞噬关注了科研通微信公众号
4秒前
可爱的函函应助科研小白采纳,获得10
4秒前
5秒前
忐忑的小兔子完成签到,获得积分10
5秒前
sssgx发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
6秒前
lly5290应助lu采纳,获得10
6秒前
6秒前
隐形曼青应助wen采纳,获得10
6秒前
研友_pnx7JL完成签到,获得积分10
6秒前
huiyou2发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
8秒前
a成完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
9秒前
研友_8RyzBZ发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
10秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
10秒前
研友_nEWly8完成签到,获得积分10
11秒前
妩媚的强炫完成签到,获得积分10
11秒前
WF完成签到,获得积分10
11秒前
852应助heady采纳,获得10
11秒前
段yt发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
CodeCraft应助dana采纳,获得10
12秒前
12秒前
米粒完成签到,获得积分10
12秒前
糖葫芦完成签到,获得积分10
13秒前
重要梦之发布了新的文献求助10
13秒前
DengJJJ完成签到,获得积分10
13秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各位详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Organic Chemistry 1500
Assessment of adverse effects of Alzheimer's disease medications: Analysis of notifications to Regional Pharmacovigilance Centers in Northwest France 400
Conjugated Polymers: Synthesis & Design 400
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 380
Understanding Jurisprudence: An Introduction to Legal Theory (6th edition) 300
Metals, Minerals, and Society 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4272107
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3802101
关于积分的说明 11914196
捐赠科研通 3448680
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1891400
邀请新用户注册赠送积分活动 942104
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 846137