Alla fine del corso lo studente deve sapere affrontare criticamente un processo di validazione e deve essere consapevole dei mezzi che la chemiometria offre sia nell’interpretazione dei dati che nella pianificazione degli esperimenti.
Prerequisiti
Conoscenze della statistica descrittiva di base, gestione di programmi di calcolo (Excel).
Metodi didattici
Il corso offre su un largo spazio a esperienze in laboratorio informatico, eseguite in prima persona dallo studente, su data set forniti dal docente. Verranno percorsi i vari stadi di una validazione. Per la chemiometria di base, si usa un programma open source, che lavora in ambiente R, CAT, ricorrendo a numerose esercitazioni pratiche.
Verifica Apprendimento
L’esame orale consiste in interrogazione per la prima parte del corso e nella valutazione in una produzione personale che verrà esposta durante l’esame per la seconda parte.
Testi
E. Desimoni, B. Brunetti, “L'elaborazione dei dati nel laboratorio di analisi chimiche”, Bologna, CLUEB, 2010. R. Todeschini, “Introduzione alla chemiometria”, Napoli, EdiSES, 1998. D. Montgomery, “Progettazione e analisi degli esperimenti”, Milano, McGraw‐Hill, 2005
Contenuti
La prima parte del corso riguarda le procedure per la validazione di un metodo analitico in un’analisi chimica, con particolare riferimento a problemi di selettività, esattezza, precisione, incertezza, robustezza e recupero. Nella seconda parte si illustrano le tematiche relative alla struttura multivariata dei dati e alla visualizzazione dei dataset multidimensionali, con particolare riferimento all’analisi delle componenti principali; si mostrano i metodi di clustering, di classificazione e le tecniche della regressione multivariata. Invece viene affrontato più in dettaglio il disegno sperimentale, con i disegni fattoriali completi e frazionari e lo screening design, le superficie di risposta per i modelli quadratici (Central Composite, Face‐Centered, Doehlert ). Vengono illustrati più brevemente il Disegno D-ottimale e i disegni per miscele.