Fiabilidad de clasificación con PLS discriminante

  1. Pérez Pérez, Nestor Fredy
Supervised by:
  1. Joan Ferré Baldrich Director
  2. Ricard Boqué Martí Director

Defence university: Universitat Rovira i Virgili

Fecha de defensa: 14 May 2010

Committee:
  1. Josep Guasch Torres Chair
  2. Francesca Guimet Vila Secretary
  3. Juan Antonio Fernández Pierna Committee member
  4. José Manuel Moreno Rojas Committee member
  5. Guillermo Ramis Ramos Committee member

Type: Thesis

Teseo: 300125 DIALNET

Abstract

En la presente tesis se desarrolló la clasificación multivariante de muestras mediante mínimos cuadrados parciales discriminantes probabilísticos (p-DPLS). El método, además de clasificar una muestra basándose en DPLS, proporciona la fiabilidad de la clasificación. p-DPLS se mejoró para resolver problemas multiclase y fue más adecuado que otros métodos de clasificación como CART y SIMCA, además de proporcionar la fiabilidad de clasificación. Adicionalmente, se desarrolló una metodología para establecer especificaciones multivariantes de alimentos, combinado los estadísticos Hotelling T2 y SPE¸, y las predicciones del modelo DPLS. Los anteriores desarrollos se aplicaron a problemas de clasificación de suelos analizados por XRF e ICP-MS, mieles analizadas por CG-MS y aceites de oliva analizados por NIR y 1H-RMN.