Multivariate Datenanalyse für die Pharma-, Bio- und Prozessanalytik

InhaltsangabeEINFÜHRUNG IN DIE MULTIVARIATE DATENANALYSE Was ist multivariate Datenanalyse Datensätze in der multivariaten Datenanalyse Ziele der multivariaten Datenanalyse Prüfen auf Normalverteilung Finden von Zusammenhängen HAUPTKOMPONENTENANALYSE Geschichte der Hauptkomponentenanalyse Bestimmung der Hauptkomponenten Mathematisches Modell der Hauptkomponentenanalyse PCA für drei Dimensionen PCA für viele Dimensionen: Gaschromatographische Daten Standardisierung der Messdaten PCA für viele Dimensionen: Spektren Wegweiser zur PCA bei der explorativen Datenanalyse MULTIVARIATE REGRESSIONSMETHODEN Klassisch und inverse Kalibration Univariate lineare Regression Maßzahlen zur Überprüfung des Kalibriermodells (Fehlergrößen bei der Kalibrierung) Signifikanz und Interpretation der Regressionskoeffizienten Grafische Überprüfung des Kalibriermodels Multiple lineare Regression (MLR) Beispiel für MLR - Auswertung eines Versuchsplans Hauptkomponentenregression (Principal Component Regression, PCR) Partial Least Squares Regression (PLS Regression) Geschichte der PLS PLS Regression für eine Y-Variable (PLS1) PLS Regression für mehrere Y-Variablen (PLS2) KALIBRIEREN, VALIDIEREN DER MODELLE Zusammenfassung der Kalibrierschritte - Kalibrierfehler Möglichkeiten der Validierung Bestimmen des Kalibrier- und Validierdatensets Ausreißer Vorhersagebereich der vorhergesagten Y-Daten DATENVORBEREITUNG BEI SPEKTREN Spektroskopische Transformationen Spektrennormierung Glättung Ableitungen Korrektur von Streueffekten Vergleich der Vorbehandlungsmethoden EINE ANWENDUNG IN DER PRODUKTIONSÜBERWACHUNG 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 Durchführung einer Hauptkomponentenanalyse (PCA) Datenvorverarbeitung Durchführung einer PLS-Regression mit einer Y-Variablen Verwendung des Regressionsmodells - Vorhersage des Theophyllingehalts für Testdaten Export der Unscrambler-Modelle zur Verwendung in beliebigen Anwendungen Checkliste für spektroskopische Kalibrierungen mit dem Unscrambler