1. Descrição

Se você deseja estudar várias variáveis ao mesmo tempo que são correlacionadas, você precisa da estratégia do modelo multivariado.

Durante o treinamento de Análise Multivariada de Dados – Nível 1 você vai aprender sobre:

·         A necessidade pelo método multivariado

·         Aplicações comuns

·         Importação e visualização do seu dado

·         Análise de Componente Principal

·         Regressão Linear Múltipla

·         Regressão de Componente Principal

·         Regressão de Mínimos Quadrados Parciais

·         Detecção de valores atípicos

·         Validação dos modelos

O treinamento conterá a teoria e o uso prático do método multivariado.

      Quem deve participar deste programa?

Os cursos foram projetados para pessoas:

·         Envolvidas em P&D, desenvolvimento de produtos, otimização de processos, controle de qualidade e monitoramento.

·         Trabalhando com instrumentos espectroscópicos (NIR, FTIR, UV,/VIS, NMR, DAS, Raman, Espectroscopia de Massas), instrumentos cromatográficos (LC, CE, GC, HPLC), dados de produção e dados sensoriais, P&D, controle de qualidade ou processos de produção, isto é, trabalhando com conjuntos de dados complexos de muitas variáveis.

* Nenhum conhecimento prévio do The Unscrambler® X é exigido para participar deste curso.

2. Agenda

       Dia 1

• Seção 1 – Introdução à Análise Multivariada
• O mundo é multivariado
• Conceitos de multivariado
• Exemplos de multivariado
• Fluxo de trabalho de análise de dados
• Seção 2 – Noções e termos utilizados em MVA1
• Variáveis explicativas, de design e de resposta
• Variáveis fictícias
• Seção 3 – Importação e manuseio de dados
• Dados históricos x experimentos planejados
• Importação e manuseio de dados
• Seção 4 – Diagnóstico e plotagem
• Diferentes tipos de plotagem
• Agrupamento de amostra
• Intervalo
• Seção 5 – Análise de Componente Principal
• Análise exploratória de dados
• O princípio da projeção
• Interpretação
• Teoria de background
• Validação
• Projeção de novas amostras

        Dia 2

• Seção 6 – Detecção de valores atípicos
• O que é um valor atípico
• Diferentes gráficos diagnósticos
• Seção 7 – Métodos de Regressão
• Conceito
• Regressão Linear Múltipla – MLR
• Regressão de Componente Principal – PCA
• Intervalo
• Regressão de Mínimos Quadrados Parciais – PLS
• Interpretação
• Predição
• Seção 8 – Métodos de validação
• Por que validar?
• Estágios de modelagem
• Conjunto de testes
• Validação cruzada
• Replicata

       Dia 3

• Seção 9 – Como ser um bom analista de dados?
• Regras em análise multivariada
• Conselhos na fase de modelagem
• Validação dos modelos
• Exercícios e discussões finais

3. Instrutor

Sobre a Instrutora – Srta. Cristina Malegori, PhD 

Atualmente é bolsista de pós-doutorado na Universidade de Genova, no Grupo de Química Analítica e Quimiometria. Sua pesquisa é focada principalmente na extração de informações significativas incorporadas em dados de impressões digitais e matrizes de dados complexas, por meio de técnicas quimiométricas avançadas. O conhecimento de estratégias quimiométricas tem que se destinar não apenas como ferramentas inovadoras para exploração e modelagem de dados, mas também como estratégia avançada para o projeto multivariado de experimentos (MDOE). Trabalha em modelos exploratórios de análise e previsão de dados em diversos campos, tais como tecnologia e autenticação de alimentos, ciência forense, patrimônio cultural e produtos farmacêuticos. Do ponto de vista analítico, possui grande experiência na aplicação de estratégias inovadoras baseadas em espectroscopia de infravermelho próximo, dispositivos portáteis e imagens hiperespectrais. É membro do conselho do JSI – Journal of Spectral Imaging e é secretária e tesoureira da Sociedade Italiana de Espectroscopia NIR (SISNIR) desde 2016.

4. Termos

*No valor estão incluídos dois coffee breaks. As despesas com almoço, transporte e eventualmente hospedagem correrão por conta do participante. Será emitido certificado

·         Condições comerciais: a taxa do curso inclui  dois coffee break, material do curso e 30 dias de instalação experimental do Unscrambler. Fica por conta dos participantes trazer seu próprio Laptop, organizar o transporte de ida para o local do evento e de volta para as respectivas estadias. Prazo para inscrições: 1 semanas antes do início do curso.

·         Pagamento: á vista via depósito bancário. Outras condições podem ser negociadas diretamente com a equipe da ASTRO34.

·         Cancelamento: cancelamentos até 1 semana antes da data de início do curso serão reembolsados 50% da taxa de inscrição, após este limite não será reembolsado.