Exploration de la régression par moindres carrés partiels dans la nanoémulsion
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L'analyse des données multivariées (MVDA) est une forme de statistique qui aide à comprendre les relations entre les variables, les observations et leur pertinence les unes par rapport aux autres à l'aide de l'analyse des composantes principales (PCA) ainsi que les relations entre les variables indépendantes et les réponses à l'aide des moindres carrés partiels (PLS).Lorsqu'ils sont associés à la connaissance du processus et à la compréhension de la criticité, les modèles PLS et /PCA peuvent être utilisés pour construire des cartes de contrôle statistique du processus multivar...
L'analyse des données multivariées (MVDA) est une forme de statistique qui aide à comprendre les relations entre les variables, les observations et leur pertinence les unes par rapport aux autres à l'aide de l'analyse des composantes principales (PCA) ainsi que les relations entre les variables indépendantes et les réponses à l'aide des moindres carrés partiels (PLS).Lorsqu'ils sont associés à la connaissance du processus et à la compréhension de la criticité, les modèles PLS et /PCA peuvent être utilisés pour construire des cartes de contrôle statistique du processus multivarié (MSPC) afin d'identifier les écarts par rapport au comportement ciblé. La criticité est déterminée en évaluant l'ampleur de l'impact d'une variable (paramètre/attribut de matériau) sur une réponse (CQA). Il est donc nécessaire de comprendre la relation entre le paramètre et l'AQC. MVDA utilise des algorithmes établis pour créer des modèles linéaires comprenant une fonction d'approximation et un niveau de bruit concomitant. Les modèles MVDA sont conçus pour évaluer et garantir que la progression du produit évolue dans l'espace de conception défini au cours du traitement, ce qui permet d'obtenir un matériau répondant à des attributs de qualité critiques prédéfinis. Avec cette méthodologie, les paramètres du processus sont résumés
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