Details

Multivariate Datenanalyse


Multivariate Datenanalyse

für die Pharma, Bio- und Prozessanalytik
1. Aufl.

von: Waltraud Kessler

124,99 €

Verlag: Wiley-VCH
Format: PDF
Veröffentl.: 27.02.2007
ISBN/EAN: 9783527609666
Sprache: deutsch
Anzahl Seiten: 340

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Beschreibungen

Die Multivariate Datenanalyse bietet neue Möglichkeiten für eine effiziente und umfangreiche Datenauswertung. Sämtliche Methoden und Verfahren werden anhand von praktischen Beispielen mit einer beigefügten Demoversion des Programms "The Unscrambler" von der Firma Camo erklärt.
EINFUHRUNG IN DIE MULTIVARIATE DATENANALYSE Was ist multivariate Datenanalyse Datensatze in der multivariaten Datenanalyse Ziele der multivariaten Datenanalyse Prufen auf Normalverteilung Finden von Zusammenhangen HAUPTKOMPONENTENANALYSE Geschichte der Hauptkomponentenanalyse Bestimmung der Hauptkomponenten Mathematisches Modell der Hauptkomponentenanalyse PCA fur drei Dimensionen PCA fur viele Dimensionen: Gaschromatographische Daten Standardisierung der Messdaten PCA fur viele Dimensionen: Spektren Wegweiser zur PCA bei der explorativen Datenanalyse MULTIVARIATE REGRESSIONSMETHODEN Klassisch und inverse Kalibration Univariate lineare Regression Ma?zahlen zur Uberprufung des Kalibriermodells (Fehlergro?en bei der Kalibrierung) Signifikanz und Interpretation der Regressionskoeffizienten Grafische Uberprufung des Kalibriermodels Multiple lineare Regression (MLR) Beispiel fur MLR - Auswertung eines Versuchsplans Hauptkomponentenregression (Principal Component Regression, PCR) Partial Least Squares Regression (PLS Regression) Geschichte der PLS PLS Regression fur eine Y-Variable (PLS1) PLS Regression fur mehrere Y-Variablen (PLS2) KALIBRIEREN, VALIDIEREN DER MODELLE Zusammenfassung der Kalibrierschritte - Kalibrierfehler Moglichkeiten der Validierung Bestimmen des Kalibrier- und Validierdatensets Ausrei?er Vorhersagebereich der vorhergesagten Y-Daten DATENVORBEREITUNG BEI SPEKTREN Spektroskopische Transformationen Spektrennormierung Glattung Ableitungen Korrektur von Streueffekten Vergleich der Vorbehandlungsmethoden EINE ANWENDUNG IN DER PRODUKTIONSUBERWACHUNG Vorversuche Erstes Kalibriermodell Einsatz des Kalibriermodells - Validierphase Offset in den Vorhersagewerten der zweiten Testphase Zusammenfassung der Schritte bei der Erstellung eines Online-Vorhersagemodells TUTORIAL ZUM UMGANG MIT DEM PROGRAMM "THE UNSCRAMBLER" AUF DER DEMO-CD Durchfuhrung einer Hauptkomponentenanalyse (PCA) Datenvorverarbeitung Durchfuhrung einer PLS-Regression mit einer Y-Variablen Verwendung des Regressionsmodells - Vorhersage des Theophyllingehalts fur Testdaten Export der Unscrambler-Modelle zur Verwendung in beliebigen Anwendungen Checkliste fur spektroskopische Kalibrierungen mit dem Unscrambler
"...Dem Leser wird ein ausreichender mathematischer Hintergrund der multivariaten Verfahren vermittelt, dabei legen die Autoren gleichzeitig viel Wert auf Anschaulichkeit und Interpretation. Beispiele aus der insustriellen Praxis verdeutlichen die Theorie, und es gibt viele Hinweise und Tipps fur die Anwendung der Verfahren beim Auswerten gro?er Datenmengen." PharmaTec, 06/2007
Professor Waltraud Kessler Bis 1980 Studium der Physik an der Universitat Reutlingen, Industrietatigkeit mit Schwerpunkt Software-Entwicklung auf dem Gebiet der Optoelektronik zur Datenerfassung und Datenkommunikation, Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut fur Angewandte Forschung (IAF) der Fachhochschule Reutlingen, seit 2002 Honorarprofessur an der FH Reutlingen, seit 2002 Leitung des Steinbeis Transferzentrums fur Prozesskontrolle und Datenanalyse enge Kooperationen mit der Firma Camo aus Norwegen, die mit dem Programmpaket "The Umscramble" Marktfuhrer auf dem Gebiet der multivariaten Datenanalyse ist (www.camo.com).

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