Geral: Abordar conceitos de estatística multivariada para o entendimento do uso dessas técnicas para a interpretação de dados químicos. Específico: Apresentar conceitos introdutórios de planejamento experimental: planejamento fatorial completo e fracionário. Oferecer ao aluno os fundamentos sobre a multiplicidade de dados gerados teórica e/ou experimentalmente e como utilizar a estatística multivariada para retirar a maior quantidade de informação quimicamente relevante.
Apresentar conceitos básicos relativos a planejamento fatorial. Apresentar métodos de pré-tratamento de dados químicos. Abordar conceitos relativos à classificação supervisionada e não supervisionada. Abordar métodos de regressão multivariada.
• Pré-tratamento dos dados químicos: dados centrados na média, dados escalados e dados escalados pela variância (autoescalamento) • Planejamento fatorial completo. • Planejamento fatorial fracionado. • Análise Hierárquica de Agrupamentos. • Análise de Componentes Principais. • K-ésimo vizinho mais próximo • Soft independent modeling of class analogy (SIMCA) • Métodos de regressão multivariada: CLS, PCR e PLS. • PLS-DA
Brereton, Richard G: Applied chemometrics for scientistsRichard G. Brereton. Chichester, England John Wiley & Sons c2007 Hoboken, NJ. xv, 379 p. Varmuza, Kurt; Filzmoser, Peter: Introduction to multivariate statistical analysis in chemometrics. Boca Raton : CRC Press, c2009.Brown, Steven D.; Tauler, Roma; Walczak, Beata (editors-in-chief): Comprehensive chemometrics : chemical and biochemical data analysis, 1st ed Amsterdam : Elsevier, 2009 Boston.Beebe, Kenneth R: Chemometrics : a practical guide / Kenneth R. Beebe, Randy J. Pell, Mary Beth Seasholtz. New York : Wiley, [2011], c1998
