Fiabilidad de clasificación con PLS discriminante
- Pérez Pérez, Nestor Fredy
- Joan Ferré Baldrich Director
- Ricard Boqué Martí Director
Universidade de defensa: Universitat Rovira i Virgili
Fecha de defensa: 14 de maio de 2010
- Josep Guasch Torres Presidente/a
- Francesca Guimet Vila Secretario/a
- Juan Antonio Fernández Pierna Vogal
- José Manuel Moreno Rojas Vogal
- Guillermo Ramis Ramos Vogal
Tipo: Tese
Resumo
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.