I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni e lo studio autonomo di eventuali testi di riferimento in preparazioneall’esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell’università attribuibile al docente del corso o al relatore
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Appunti di Chemiometria

Contenuti (1) Introduzione – matrici (2) Metodi chemiometrici: trattamento dei dati, (tipi scalatura, valori mancanti, creazione dataset) (3) Tecniche di proiezione PCA, CLUSTER e MDS: principi e teoria, scelta componenti principali, tipi di distanze, background matematico, interpretazione. (4) Data modelling: regressione MLR e principal component regression (PCR), definizioni, concetto di bias, fitting, validazione interna ed esterna, parametri statistici (R2, Q2, etc.). Algoritmi genetici, selezione stepwise. Modelli di classificazione k-NN, analisi discriminanti (LDA, QDA), CART. (5) REACH ed implicazioni europee, freely available database.
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