Multivariate Datenanalyse (PDF)
für die Pharma-, Bio- und Prozessanalytik
In vielen Fachgebieten, wie z. B. der Lebensmittelchemie, der pharmazeutischen oder biotechnologischen Industrie fallen immer mehr Daten an, die ausgewertet werden müssen. Klassische Verfahren gelangen hierbei schnell an ihre Grenzen.
Die multivariate...
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Produktinformationen zu „Multivariate Datenanalyse (PDF)“
In vielen Fachgebieten, wie z. B. der Lebensmittelchemie, der pharmazeutischen oder biotechnologischen Industrie fallen immer mehr Daten an, die ausgewertet werden müssen. Klassische Verfahren gelangen hierbei schnell an ihre Grenzen.
Die multivariate Datenanalyse beschäftigt sich mit Verfahren, mit denen man aus einer Fülle von Daten - wie z. B. Prozessdaten, Messdaten, Mikroarraydaten, Spektren - die wesentlichen, unabhängigen Informationen herausarbeiten kann. Es eröffnen sich somit ganz neue Möglichkeiten für eine effiziente und gleichzeitig umfangreiche Auswertung. Alle Methoden und Verfahren der multivariaten Datenanalyse werden anhand von praktischen Beispielen mit einer beigefügten Demoversion des Programms "The Unscrambler". Der Leser ist somit in der Lage, das Erlernte direkt auf seine eigenen Fragestellungen anzuwenden.
Die multivariate Datenanalyse beschäftigt sich mit Verfahren, mit denen man aus einer Fülle von Daten - wie z. B. Prozessdaten, Messdaten, Mikroarraydaten, Spektren - die wesentlichen, unabhängigen Informationen herausarbeiten kann. Es eröffnen sich somit ganz neue Möglichkeiten für eine effiziente und gleichzeitig umfangreiche Auswertung. Alle Methoden und Verfahren der multivariaten Datenanalyse werden anhand von praktischen Beispielen mit einer beigefügten Demoversion des Programms "The Unscrambler". Der Leser ist somit in der Lage, das Erlernte direkt auf seine eigenen Fragestellungen anzuwenden.
Inhaltsverzeichnis zu „Multivariate Datenanalyse (PDF)“
Einführung in die multivariate Datenanalyse Hauptkomponentenanaylse Multivariate Regressionsmethoden Kalibrieren, Validieren, Vorhersagen Datenvorverabeitung bei Spektren Eine Anwendung in der productionsüberwachung - von den Vorversuchen zum Einsatz des Modells Tutorial zum Umgang mit dem programm " The Unscrambler" der Demo-CD ANALYSEMETHODEN PCA Geschichte der PCA Anwendungsgebiete der PCA Prinzip der PCA Näherungsverfahren zum Berechnen der Hauptkomponenten Vorverarbeitung der Daten Beispiele (Prozessdaten, Mikroarraydaten, sensorische Daten, Spektren) REGRESSIONSMETHODEN Multilineare Regression (MLR) Prinzip der MLR Beispiele Principal Component Regression (PCR) Prinzip der PCR Vergleich und Vorteile der PCR gegenüber MLR Beispiele Partial Least Squares Regression (PLS-R) Geschichte der PLS Prinzip der PLS Regression mit vielen Zielgrössen PCR Beispiele KALIBRIEREN, VALIDIEREN DER MODELLE Finden des optimalen Kalibriermodells Validieren eines Modells - wie gut ist das Modell Validierungsmethoden Beispiele ANWENDEN DES KALIBRIERMODELLS-VORHERSAGE VON WERTEN Vorhersage mit PCR Vorhersage mit PLS Fehlerbetrachtung ZUDSAMMENFASSUNG: SCHRITTE DER MULTIVARIATEN KALIBRIERUNG KLASSIFIZIERUNGSMETHODEN SIMCA Prinzip der SIMCA Beispiele MEHRDIMENSIONALE REGRESSIONSMETHODEN 3-dimensionale-PLS (N-PLS) Geschichte der N-PLS Prinzip der N-PLS Beispiele PARAFAC Geschichte der PARAFAC Prinzip der PARAFAC Beispiele ERWEITERTE VERFAHREN ZUR PCA Rotation auf Reinspektren (Target Transformation) Prinzip der Target Transformation Rotation unter vorgegebenen Nebenbedingungen Selbstständiges Finden von Reinspektren in den Hauptkomponenten (Multivariate Curve Resolution MCR) - Geschichte der MCR Prinzip der MCR Beispiele
Autoren-Porträt von Waltraud Kessler
Professor Waltraud KesslerBis 1980 Studium der Physik an der Universität Reutlingen,
Industrietätigkeit mit Schwerpunkt Software-Entwicklung auf dem Gebiet der Optoelektronik zur Datenerfassung und Datenkommunikation,
Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Angewandte Forschung (IAF) der Fachhochschule Reutlingen,
seit 2002 Honorarprofessur an der FH Reutlingen,
seit 2002 Leitung des Steinbeis Transferzentrums für Prozesskontrolle und Datenanalyse
enge Kooperationen mit der Firma Camo aus Norwegen, die mit dem Programmpaket "The Umscramble" Marktführer auf dem Gebiet der multivariaten Datenanalyse ist (www.camo.com).
Bibliographische Angaben
- Autor: Waltraud Kessler
- 2007, 1. Auflage, 327 Seiten, Deutsch
- Verlag: Wiley-VCH GmbH
- ISBN-10: 3527609660
- ISBN-13: 9783527609666
- Erscheinungsdatum: 27.02.2007
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Grösse: 13 MB
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