Eu recomendo o livro "Quimiometria: conceitos, métodos e aplicações" de Márcia Miguel Castro Ferreira. Este livro fornece uma introdução abrangente à quimiometria e seu uso na análise de dados. É um livro indispensável para aqueles que estão interessados na aplicação da quimiometria à sua área de estudo. Ferreira fornece informações abrangentes sobre a teoria por trás da quimiometria e descreve os principais métodos a serem usados na análise de dados. Ela também explica a tecnologia usada para aplicar quimiometria às análises reais.
Além de fornecer informações sobre a teoria da quimiometria, Ferreira oferece conselhos práticos sobre como melhor usar a quimiometria em seu estudo ou trabalho. Ela discute as limitações e os riscos associados à quimiometria e mostra como os dados pré-tratados podem aprimorar a análise. Ela também explica como usar diferentes métodos de quimiometria para obter resultados mais precisos. Sua descrição detalhada dos principais métodos de quimiometria é extremamente útil para aqueles que estão aprendendo sobre o assunto.
O livro também oferece exemplos práticos de como usar quimiometria para investigação científica. O livro contém ilustrações esquemáticas que ajudam a ilustrar os métodos de quimiometria descritos na teoria. Existem também vários programas de computador que podem ser usados para a análise de dados quimiométricos.
Eu recomendo fortemente este livro para qualquer pessoa interessada em usar a quimiometria para análise de dados. Ele tem todas as informações necessárias para ajudar o leitor a criar análises quimiométricas precisas e relevantes. A leitura deste livro certamente ajudará os leitores a entender melhor como a quimiometria pode ser usada para melhorar sua pesquisa.
A quimiometria surgiu da necessidade de extrair informações químicas da profusão de dados resultantes da moderna instrumentação. Neste livro são abordados os principais métodos de tratamento de dados de natureza multivariada, iniciando com a apresentação das técnicas utilizadas na sua preparação. A seguir, são abordados os métodos de análise exploratória: análise de componentes principais (PCA) e análise de agrupamentos por métodos hierárquicos (HCA). Modelos quantitativos são construídos utilizando os métodos de regressão linear múltipla (MLR), componentes principais (PCR) e quadrados mínimos parciais (PLS). Métodos supervisionados de reconhecimentos de padrões do k-ésimo vizinho mais próximo (k-NN), SIMCA, e a análise discriminante PLS-DA são discutidos na construção dos modelos de classificação. Todos os capítulos incluem rotinas computacionais e vários exemplos.
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