Kurzzusammenfassung Multivariate Datenanalyse

Ziel der multivariaten Datenanalyse (Chemometrie, Biometrie) ist:

Überlagernde Informationen aus den spektroskopischen Daten kann z.B. durch eine Hauptkomponentenanalyse auf die unabhängigen Faktoren reduziert werden. Damit wird die Information auf die wesentlichen Merkmale komprimiert und die Dimension der Parameter reduziert. Regressionsmethoden auf Basis linearer Algorithmen (z.B. PCR, PLS) werden ergänzt durch nichtlineare Methoden, wie Neuronale Netze. Eigene Auswertungsalgorithmen, z.B. Target Transformation Analyse integrieren Spezialistenwissen in die Auswertung.

Als Basissoftware stehen verschiedene Statistikprogramme und UNSCRAMBLER zur Verfügung. Für spezielle Methoden kann auf das Paket MATLAB zurückgegriffen werden oder eigene Software entwickelt werden.

Mehr Informationen:

Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Partial Least Squares Regression (PLS-R)

Multivariate Curve Resolution