Livro Quimiometria: Conceitos, Métodos e Aplicações - Márcia Miguel Castro Ferreira

Quimiometria: Conceitos, Métodos e Aplicações

A quimiometria surgiu da necessidade de extrair informações químicas da profusão de dados resultantes da moderna instrumentação. Neste livro são abordados os principais métodos de tratamento de dados de natureza multivariada, iniciando com a apresentação das técnicas utilizadas na sua preparação. A seguir, são abordados os métodos de análise exploratória: análise de componentes principais (PCA) e análise de agrupamentos por métodos hierárquicos (HCA). Modelos quantitativos são construídos utilizando os métodos de regressão linear múltipla (MLR), componentes principais (PCR) e quadrados mínimos parciais (PLS). Métodos supervisionados de reconhe­cimentos de padrões do k-ésimo vizinho mais próximo (k-NN), SIMCA, e a análise discriminante PLS-DA são discutidos na construção dos modelos de classificação. Todos os capítulos incluem rotinas computacionais e vários exemplos.

ISBN: 9788526810631


Código de Barras: 709689


Origem: Nacional


Idioma: Português


Categoria: Livros


Autor: Márcia Miguel Castro Ferreira


Título: Quimiometria: Conceitos, Métodos e Aplicações


Editora: Unicamp


Edição: 1ª Edição


Ano: 2015


Assunto: Ciências Exatas


Páginas: 496


Peso: 680 gramas


Conservação: Produto Novo



Descrição

A quimiometria surgiu da necessidade de extrair informações químicas da profusão de dados resultantes da moderna instrumentação. Neste livro são abordados os principais métodos de tratamento de dados de natureza multivariada, iniciando com a apresentação das técnicas utilizadas na sua preparação. A seguir, são abordados os métodos de análise exploratória: análise de componentes principais (PCA) e análise de agrupamentos por métodos hierárquicos (HCA). Modelos quantitativos são construídos utilizando os métodos de regressão linear múltipla (MLR), componentes principais (PCR) e quadrados mínimos parciais (PLS). Métodos supervisionados de reconhe­cimentos de padrões do k-ésimo vizinho mais próximo (k-NN), SIMCA, e a análise discriminante PLS-DA são discutidos na construção dos modelos de classificação. Todos os capítulos incluem rotinas computacionais e vários exemplos.

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