Fiabilidad de clasificación con PLS discriminante

• Autores: Nestor Fredy Pérez Pérez
• Directores de la Tesis: Joan Ferré Baldrich (dir. tes.), Ricard Boqué Martí (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Rovira i Virgili ( España ) en 2010
• Idioma: español
• ISBN: 978-84-693-4053-0
• Tribunal Calificador de la Tesis: Josep Guasch Torres (presid.), Francesca Guimet Vila (secret.), José Manuel Moreno Rojas (voc.), Guillermo Ramis Ramos (voc.), Juan Antonio Fernández Pierna (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Probabilidad
      • Aplicación de la probabilidad
    • Estadística
      • Análisis multivariante
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: TDX
• Resumen

  • 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.