Exploração da regressão por mínimos quadrados parciais em nanoemulsão
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A análise multivariada de dados (MVDA) é uma forma de estatística que ajuda a compreender as relações entre variáveis, observações e a sua relevância entre si, utilizando a análise de componentes principais (PCA), bem como as relações entre variáveis independentes e respostas, utilizando os mínimos quadrados parciais (PLS). Quando associados ao conhecimento do processo e à compreensão da criticidade, os modelos PLS e /PCA podem ser utilizados para construir gráficos de controlo estatístico multivariado do processo (MSPC), a fim de identificar desvios do comportamento pretendi...
A análise multivariada de dados (MVDA) é uma forma de estatística que ajuda a compreender as relações entre variáveis, observações e a sua relevância entre si, utilizando a análise de componentes principais (PCA), bem como as relações entre variáveis independentes e respostas, utilizando os mínimos quadrados parciais (PLS). Quando associados ao conhecimento do processo e à compreensão da criticidade, os modelos PLS e /PCA podem ser utilizados para construir gráficos de controlo estatístico multivariado do processo (MSPC), a fim de identificar desvios do comportamento pretendido. A criticidade é determinada pela avaliação da magnitude do impacto que uma variável (parâmetro/atributo de material) tem numa resposta (CQA). Por conseguinte, é necessário compreender a relação entre o parâmetro e a CQA. O MVDA utiliza algoritmos estabelecidos para criar modelos lineares que incluem uma função de aproximação e um nível de ruído concomitante. Os modelos MVDA são concebidos para avaliar e assegurar que a progressão do produto está a evoluir dentro do espaço de conceção definido durante o processamento, produzindo assim, em última análise, material que satisfaz atributos de qualidade críticos predefinidos. Com esta metodologia, os parâmetros do processo são resumidos
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