Analisi multivariata

Grazie alle  competenze in campo matematico, statistico ed informatico forniamo assistenza in tutti i passaggi dell’analisi dei dati. Supportiamo le aziende nell’estrarre la massima informazione utile presente nei loro data-set (complessi e multivariati), individuando le migliori soluzioni per organizzarli, analizzarli e condividerli, in un’ottica di semplificazione del controllo della misura. Utilizziamo software di analisi dati come Matlab e The Unscrambler, avanzati, adattabili ad ogni contesto operativo e in grado di analizzare qualsiasi matrice di dati (spettrali, immagini, video, chimico-fisici ecc.).

Principali metodi di analisi multivariata utilizzati:

  • metodi di pre-processing
  • analisi esplorativa dei dati (PCA, EFA, SIMPLISMA)
  • clustering (KNN, Fuzzy clustering), classificazione (PLS-DA, SIMCA)
  • calibrazione
  • regressione e stima (PLS, CLS)
  • tecniche di spectral resolution.

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Esempio di spettri vis/NIR

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Esempio di elaborazione di un tracciato meccanico per lo studio della texture di olive

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Elaborazioni chemiometriche di dati spettrali – Modelli di regressione PLS e analisi delle componenti principali PCA

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Elaborazioni chemiometriche di dati spettrali – Modelli di regressione PLS e analisi delle componenti principali PCA

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Esempio di analisi dei cluster