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E-book

Multivariate Datenanalyse: für die Pharma, Bio- und Prozessanalytik

ISBN: 978-3-527-60966-6
340 pages
February 2007
Multivariate Datenanalyse: für die Pharma, Bio- und Prozessanalytik (3527609660) cover image

Description

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.
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Table of Contents

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
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Author Information

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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Reviews

"...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
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