理論から実践まで身につくスペクトル解析
～Originでの実演付き～

1. 前処理
   • 解析目的の明確化と方針設計
   • ノイズと最尤推定の基礎、平方根変換
   • スムージング、基線検出、ピーク検索（1次/2次微分）
2. 解析
   • 誤差関数（ポアソン性の取り込み）
   • 最適化（LM法・シンプレックス法）、初期値依存性
3. 結果活用
   • 指標の見方（既約χ²、補正R²、AIC/BIC）と再設定フロー
   • 可視化、特徴量抽出（Lasso/Elastic Net/近似全状態探索）、クラスタリング（k-means / 階層）
   • 回帰（PLS、LightGBM、NN）による濃度・物性予測
4. 解析ハンズオン
   • Origin：ピークアナライザーで単体→バッチ解析、設定保存と一括出力
   • Python：Lassoで重要ピーク抽出、濃度予測モデル作成・可視化（Fe₂O₃のXPS、濃度データを想定した解析）

※資料内の図や文章は変更される場合があります。