Multivariate Datenanalyse : für die Pharma-, Bio- und Prozessanalytik : ein lehrbuch / / Waltraud Kessler

• Record Nr.: UNINA9910144337603321
• Autore: Kessler Waltraud
• Pubbl/distr/stampa: Weinheim : , : Wiley-VSH Verlag, , 2007
• ISBN: 1-280-85447-2; 9786610854479; 3-527-61003-0; 3-527-60966-0
• Descrizione fisica: 1 online resource (343 p.)
• Disciplina: 519.535; 519.5352
• Soggetti: Multivariate analysis; Electronic books.
• Lingua di pubblicazione: Tedesco
• Formato: Materiale a stampa
• Livello bibliografico: Monografia
• Note generali: Description based upon print version of record.
• Nota di bibliografia: Includes bibliographical references and index.
• Nota di contenuto: Multivariate Datenanalyse; Inhaltsverzeichnis; Vorwort; 1 Einführung in die multivariate Datenanalyse; 1.1 Was ist multivariate Datenanalyse?; 1.2 Datensätze in der multivariaten Datenanalyse; 1.3 Ziele der multivariaten Datenanalyse; 1.3.1 Einordnen, Klassifizierung der Daten; 1.3.2 Multivariate Regressionsverfahren; 1.3.3 Möglichkeiten der multivariaten Verfahren; 1.4 Prüfen auf Normalverteilung; 1.4.1 Wahrscheinlichkeitsplots; 1.4.2 Box-Plots; 1.5 Finden von Zusammenhängen; 1.5.1 Korrelationsanalyse; 1.5.2 Bivariate Datendarstellung - Streudiagramme; Literatur; 2 Hauptkomponentenanalyse; 2.1 Geschichte der Hauptkomponentenanalyse2.2 Bestimmen der Hauptkomponenten; 2.2.1 Prinzip der Hauptkomponentenanalyse; 2.2.2 Was macht die Hauptkomponentenanalyse?; 2.2.3 Grafische Erklärung der Hauptkomponenten; 2.2.4 Bedeutung der Faktorenwerte und Faktorenladungen (Scores und Loadings); 2.2.5 Erklärte Varianz pro Hauptkomponente; 2.3 Mathematisches Modell der Hauptkomponentenanalyse; 2.3.1 Mittenzentrierung; 2.3.2 PCA-Gleichung; 2.3.3 Eigenwert- und Eigenvektorenberechnung; 2.3.4 ; Berechnung der Hauptkomponenten mit dem NIPALS-Algorithmus; 2.3.5 Rechnen mit Scores und Loadings; 2.4 PCA für drei Dimensionen2.4.1 Bedeutung von Bi-Plots; 2.4.2 Grafische Darstellung der Variablenkorrelationen zu den Hauptkomponenten (Korrelation-Loadings-Plots); 2.5 PCA für viele Dimensionen: Gaschromatographische Daten; 2.6 Standardisierung der Messdaten; 2.7 PCA für viele Dimensionen: Spektren; 2.7.1 Auswertung des VIS-Bereichs (500-800 nm); 2.7.2 Auswertung des NIR-Bereichs (1100-2100 nm); 2.8 Wegweiser zur PCA bei der explorativen Datenanalyse; Literatur; 3 Multivariate Regressionsmethoden; 3.1 Klassische und inverse Kalibration; 3.2 Univariate lineare Regression; 3.3 Maßzahlen zur Überprüfung des Kalibriermodells (Fehlergrößen bei der Kalibrierung)3.3.1 Standardfehler der Kalibration; 3.3.2 Mittlerer Fehler - RMSE; 3.3.3 Standardabweichung der Residuen - SE; 3.3.4 Korrelation und Bestimmtheitsmaß; 3.4 Signifikanz und Interpretation der Regressionskoeffizienten; 3.5 Grafische Überprüfung des Kalibriermodells; 3.6 Multiple lineare Regression (MLR); 3.7 Beispiel für MLR - Auswertung eines Versuchsplans; 3.8 Hauptkomponentenregression (Principal Component Regression - PCR); 3.8.1 Beispiel zur PCR - Kalibrierung mit NIR-Spektren; 3.8.2 Bestimmen des optimalen PCR-Modells3.8.3 Validierung mit unabhängigem Testset; 3.9 Partial Least Square Regression (PLS-Regression); 3.9.1 Geschichte der PLS; 3.10 PLS-Regression für eine Y-Variable (PLS1); 3.10.1 Berechnung der PLS1-Komponenten; 3.10.2 Interpretation der P-Loadings und W-Loadings bei der PLS-Regression; 3.10.3 Beispiel zur PLS1 - Kalibrierung von NIR-Spektren; 3.10.4 Finden des optimalen PLS-Modells; 3.10.5 Validierung des PLS-Modells mit unabhängigem Testset; 3.10.6 Variablenselektion - Finden der optimalen X-Variablen; 3.11 PLS-Regression für mehrere Y-Variablen (PLS2)
• Sommario/riassunto: 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

Image(s) & Environnement / / Marie-Pierre Blin-Franchomme

• Record Nr.: UNINA9910275037803321
• Autore: Bernabé Boris
• Pubbl/distr/stampa: Toulouse, : Presses de l’Université Toulouse Capitole, 2018
• ISBN: 2-37928-012-6
• Descrizione fisica: 1 online resource (314 p.)
• Altri autori (Persone): Blin-FranchommeMarie-Pierre; BoutonnetMathilde; DeharbeDavid; DesbaratsIsabelle; IgalensJacques; JazottesGérard; LarrieuJacques; MarguenaudJean-Pierre; NesiFrançoise; PrieurMichel; TerrisseLaurent; TrébulleFrançois-Guy; WeisbeinJulien
• Soggetti: Environmental Studies; Law; métamorphose; protection; ressource; environnement
• Lingua di pubblicazione: Francese
• Formato: Materiale a stampa
• Livello bibliografico: Monografia
• Sommario/riassunto: L'image, c'est ce qui ressemble, ce qui représente, ce qui se reflète dans un miroir.,. C'est aussi, au sens figuré, une idée de quelque chose. C'est encore, en entomologie, le nom de l'insecte qui a subi ; toutes ses métamorphoses... Au rythme des attentes écologiques de notre société, l'environnement n'est-il pas aujourd'hui dans ce processus de métamorphoses ? L'objet de ce colloque est de porter des regards croisés sur ce potentiel « statut d'image » de l'environnement. Il n'est pas nouveau de dire que l'environnement est un fournisseur d'images donnant à rêver à l'évocation du paradis perdu et à penser notre place dans cette Nature, à regarder la douceur des paysages mais aussi les décors apocalyptiques de quelques catastrophes naturelles ou pollutions industrielles... Aujourd'hui l'image environnementale est devenue un enjeu de société : la protection de l'environnement est une des attentes les plus fortes des « parties prenantes », chaque citoyen est de plus en plus attentif à ce qui fait son "voisinage', on s'interroge sur la réalité de l'état des ressources naturelles et de notre Planète... Qu'en est-il de l'image de et dans l'environnement ? Les acteurs économiques ont compris l'intérêt de (re)dessiner l'image de leur entreprise et de leurs produits à l'aune de ce nouveau « risque réputation » : il faut alors se demander si cette image pour l'environnement n'est pas justement à vocation purement marchande... Vert comme une image ?, oserait-on dire, pour ouvrir le débat sur l'évolution et la place des représentations de l'environnement, sous l'œil du Droit, associé en matière d'entreprise, à la focale managériale des Sciences de gestion.