EBOOKI WYDAWCY
Wydawca:
Format:
ibuk
Jednymi z najistotniejszych elementów wykształcenia chemika są umiejętności prawidłowego prowadzenia pomiarów, jak i interpretacji uzyskanych wyników.
Badania analityczne prowadzone są za pomocą nowoczesnych technik pomiarowych, które skracają czas analiz i dostarczają dużych ilości wyników. Metrologia i walidacja to wciąż rozwijające się dziedziny, łączące wiedzę z zakresu chemii analitycznej i fizycznej, matematyki, statystyki. Pozwalają one na weryfikację uzyskiwanych danych i umożliwiają porównywanie ich między laboratoriami.
Obszerne zbiory danych pomiarowych są trudne do efektywnej interpretacji. Z pomocą przychodzi tu chemometria - nowa dziedzina wiedzy, która zajmuje się wydobywaniem użytecznych informacji z wielowymiarowych danych pomiarowych, bazując na metodach m. in. statystyki i matematyki. Skrypt skierowany jest głównie do studentów kierunków chemicznych i przyrodniczych, ale będzie przydatny również tym wszystkim, którzy w swoim życiu zawodowym wykonują pomiary chemiczne oraz zajmują się interpretacja uzyskanych wyników badań.
Rok wydania | 2016 |
---|---|
Liczba stron | 154 |
Kategoria | Publikacje darmowe |
Wydawca | Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego |
ISBN-13 | 978-83-8088-177-8 |
Numer wydania | 1 |
Język publikacji | polski |
Informacja o sprzedawcy | ePWN sp. z o.o. |
EBOOKI WYDAWCY
POLECAMY
Ciekawe propozycje
Spis treści
WSTĘP Dominik Szczukocki, Barbara Krawczyk | 7 |
METROLOGIA I WALIDACJA Monika Skowron-Jaskólska | 9 |
1 SPÓJNOŚĆ POMIAROWA | 14 |
2 MATERIAŁY ODNIESIENIA | 17 |
3 KALIBRACJA | 19 |
4 WALIDACJA | 25 |
5 NIEPEWNOŚĆ POMIARU | 30 |
6 SYSTEM ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ, BADANIA MIĘDZYLABORTORYJNE | 37 |
7 BIBLIOGRAFIA | 40 |
CHEMOMETRIA Janusz Kupis | 41 |
1 WPROWADZENIE | 42 |
1.1 POCZĄTKI I ROZWÓJ CHEMOMETRII | 43 |
1.2 OBSZARY WYKORZYSTANIA METOD DATA MINING | 46 |
1.3 CECHY METOD CHEMOMETRYCZNYCH | 49 |
2 KONTROLA DANYCH | 52 |
2.1 DOKUMENTACJA | 52 |
2.2 KONTROLA POPRAWNOŚCI DANYCH | 54 |
2.2.1 Rozkład pojedynczej zmiennej, wartości odstające | 54 |
2.2.2 Korelacje między zmiennymi | 60 |
2.2.3 Skalowanie, autoskalowanie (standaryzacja) zmiennej | 63 |
3 MODELOWANIE ZALEŻNOŚCI – KALIBRACJA | 66 |
3.1 MODELE NUMERYCZNE | 68 |
3.2 PLANOWANIE DOŚWIADCZEŃ | 72 |
3.3 PLANY OPTYMALNE | 74 |
3.4 PLANY CZYNNIKOWE 2M | 79 |
3.5 OCENA MODELU | 83 |
3.6 PRZYKŁAD OCENY MODELU OPARTEGO O PLAN DOŚWIADCZEŃ 23 | 86 |
3.6.1 Istotność modelu i rozkład reszt | 93 |
3.6.2 Adekwatność modelu | 96 |
3.6.3 Zdolność prognostyczna modelu | 98 |
4 ANALIZA GŁÓWNYCH SKŁADOWYCH | 102 |
4.1 WEKTORY I WARTOŚCI WŁASNE | 104 |
4.2 PRZYKŁAD PCA Z WYKORZYSTANIEM OPROGRAMOWANIA STATISTICA | 107 |
4.3 INTERPRETACJA WYNIKÓW ANALIZY GŁÓWNYCH SKŁADOWYCH | 114 |
4.4 ANALIZA PRZESTRZENI OBIEKTÓW | 119 |
5 ANALIZA SKUPIEŃ | 123 |
5.1 ANALIZA PODOBIEŃSTWA (CLUSTER ANALYSIS) | 124 |
5.1.1 Podobieństwo zmiennych | 128 |
5.1.2 Podobieństwo obiektów | 134 |
5.2 KLASYFIKACJA | 136 |
5.2.1 Nadzorowane rozpoznawanie wzorców | 137 |
5.2.2 Metody klasyfikacji | 140 |
6 BIBLIOGRAFIA | 153 |