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Multivariate Datenanalyse - Waltraud Kessler
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Waltraud Kessler:

Multivariate Datenanalyse - gebunden oder broschiert

ISBN: 9783527312627

In vielen Fachgebieten, wie z. B. der Lebensmittelchemie, der pharmazeutischen oder biotechnologischen Industrie fallen immer mehr Daten an, die ausgewertet werden müssen. Klassische Verf… Mehr…

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Kessler, Waltraud:

Multivariate Datenanalyse: fur die Pharma, Bio- und Prozessanalytik - gebunden oder broschiert

2006, ISBN: 9783527312627

Other, New., Text in German. Intended for professional and scholarly audience. Language: german-In Stock. 100% Money Back Guarantee. Brand New, Perfect Condition, allow 4-14 business days… Mehr…

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2011

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2006, ISBN: 9783527312627

Other, New., Text in German. Intended for professional and scholarly audience., Berlin, [PU: Blackwell Verlag GmbH]

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Multivariate Datenanalyse: für die Pharma, Bio und Prozessanalytik - gebunden oder broschiert

2007, ISBN: 9783527312627

Wiley-VCH, 2007. Hardcover. New. 1st edition. 340 pages. German language. 9.61x7.01x0.94 inches., Wiley-VCH, 2007, 6

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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches

Details zum Buch
Multivariate Datenanalyse
Autor:
Titel:
ISBN-Nummer:

3527312625


In vielen Fachgebieten, wie z. B. der Lebensmittelchemie, der pharmazeutischen oder biotechnologischen Industrie fallen immer mehr Daten an, die ausgewertet werden müssen. Klassische Verfahren gelangen hierbei schnell an ihre Grenzen. Die multivariate Datenanalyse beschäftigt sich mit Verfahren, mit denen man aus einer Fülle von Daten - wie z. B. Prozessdaten, Messdaten, Mikroarraydaten, Spektren - die wesentlichen, unabhängigen Informationen herausarbeiten kann. Es eröffnen sich somit ganz neue Möglichkeiten für eine effiziente und gleichzeitig umfangreiche Auswertung. Alle Methoden und Verfahren der multivariaten Datenanalyse werden anhand von praktischen Beispielen mit einer beigefügten Demoversion des Programms "The Unscrambler". Der Leser ist somit in der Lage, das Erlernte direkt auf seine eigenen Fragestellungen anzuwenden.

Detailangaben zum Buch - Multivariate Datenanalyse


EAN (ISBN-13): 9783527312627
ISBN (ISBN-10): 3527312625
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2006
Herausgeber: Wiley-VCH
327 Seiten
Gewicht: 0,723 kg
Sprache: deu

Buch in der Datenbank seit 2007-05-31T21:36:51+02:00 (Zurich)
Detailseite zuletzt geändert am 2024-03-17T15:12:56+01:00 (Zurich)
ISBN/EAN: 3527312625

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-527-31262-5, 978-3-527-31262-7
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: kessler, keler, keßler, datenanalyse, waltraud more
Titel des Buches: multivariate datenanalyse der bio und prozessanalytik, der prozess, der prozeß, der proze, multivariate datenanalyse für die pharma, der praxis

Daten vom Verlag:

Autor/in: Waltraud Kessler
Titel: Multivariate Datenanalyse - für die Pharma-, Bio- und Prozessanalytik
Verlag: Wiley-VCH; Wiley-VCH
327 Seiten
Erscheinungsjahr: 2006-10-24
Gedruckt / Hergestellt in Deutschland.
Gewicht: 0,719 kg
Sprache: Deutsch
153,20 € (DE)
170mm x 240mm x 23mm

BB; Hardcover, Softcover / Chemie; Industrielle Chemie und Chemietechnologie; Verstehen; Analytische Chemie; Biotechnologie i. d. Biowissenschaften; Biowissenschaften; Chemie; Chemische Verfahrenstechnik; Data Mining; Elektrotechnik u. Elektronik; Multivariate Analyse; Regelungstechnik; Spezialthemen Statistik; Statistik; Statistik / Lehr- u. Nachschlagewerke; Technische Chemie; Technische u. Industrielle Chemie; Umweltanalytik; Allg. Chemische Verfahrenstechnik; Analytische Chemie; Umweltanalytik; Technische u. Industrielle Chemie; Regelungstechnik; Biotechnologie i. d. Biowissenschaften; Statistik / Lehr- u. Nachschlagewerke; Multivariate Analyse; Data Mining; Spezialthemen Statistik

EINFÜHRUNG IN DIE MULTIVARIATE DATENANALYSE Was ist multivariate Datenanalyse Datensätze in der multivariaten Datenanalyse Ziele der multivariaten Datenanalyse Prüfen auf Normalverteilung Finden von Zusammenhängen HAUPTKOMPONENTENANALYSE Geschichte der Hauptkomponentenanalyse Bestimmung der Hauptkomponenten Mathematisches Modell der Hauptkomponentenanalyse PCA für drei Dimensionen PCA für viele Dimensionen: Gaschromatographische Daten Standardisierung der Messdaten PCA für viele Dimensionen: Spektren Wegweiser zur PCA bei der explorativen Datenanalyse MULTIVARIATE REGRESSIONSMETHODEN Klassisch und inverse Kalibration Univariate lineare Regression Maßzahlen zur Überprüfung des Kalibriermodells (Fehlergrößen bei der Kalibrierung) Signifikanz und Interpretation der Regressionskoeffizienten Grafische Überprüfung des Kalibriermodels Multiple lineare Regression (MLR) Beispiel für MLR - Auswertung eines Versuchsplans Hauptkomponentenregression (Principal Component Regression, PCR) Partial Least Squares Regression (PLS Regression) Geschichte der PLS PLS Regression für eine Y-Variable (PLS1) PLS Regression für mehrere Y-Variablen (PLS2) KALIBRIEREN, VALIDIEREN DER MODELLE Zusammenfassung der Kalibrierschritte - Kalibrierfehler Möglichkeiten der Validierung Bestimmen des Kalibrier- und Validierdatensets Ausreißer Vorhersagebereich der vorhergesagten Y-Daten DATENVORBEREITUNG BEI SPEKTREN Spektroskopische Transformationen Spektrennormierung Glättung Ableitungen Korrektur von Streueffekten Vergleich der Vorbehandlungsmethoden EINE ANWENDUNG IN DER PRODUKTIONSÜBERWACHUNG Vorversuche Erstes Kalibriermodell Einsatz des Kalibriermodells - Validierphase Offset in den Vorhersagewerten der zweiten Testphase Zusammenfassung der Schritte bei der Erstellung eines Online-Vorhersagemodells TUTORIAL ZUM UMGANG MIT DEM PROGRAMM "THE UNSCRAMBLER" AUF DER DEMO-CD Durchführung einer Hauptkomponentenanalyse (PCA) Datenvorverarbeitung Durchführung einer PLS-Regression mit einer Y-Variablen Verwendung des Regressionsmodells - Vorhersage des Theophyllingehalts für Testdaten Export der Unscrambler-Modelle zur Verwendung in beliebigen Anwendungen Checkliste für spektroskopische Kalibrierungen mit dem Unscrambler
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