Codi de projecte: 2021 SGR 00705
Paraules clau: Uncertainty estimation Standard error Spectroscop Prediction uncertainty Partial least-squares Near-infrared spectroscopy Multivariate measurement error Multivariate classification Multivariate calibration Linear-regression Exploratory analysis Detection limits Classification methods Chemometric models Chemical-dat Analytical figures
Data d'alta del registre: 2024-12-07
Versió de l'article dipositat: info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Referència a l'article segons font original: Trac-Trends In Analytical Chemistry. 181 118051-
Referència de l'ítem segons les normes APA: Giussani, Barbara; Gorla, Giulia; Ezenarro, Jokin; Riu, Jordi; Boque, Ricard (2024). Navigating the complexity: Managing multivariate error and uncertainties in spectroscopic data modelling. Trac-Trends In Analytical Chemistry, 181(), 118051-. DOI: 10.1016/j.trac.2024.118051
URL Document de llicència: https://repositori.urv.cat/ca/proteccio-de-dades/
Acrònim: CHEMOSENS
Tipus de publicació: Journal Publications
Codi de projecte 3: MICIU/AEI/10.13039/501100011033/
Codi de projecte 4: PID2022-136649OBI00
Autor segons l'article: Giussani, Barbara; Gorla, Giulia; Ezenarro, Jokin; Riu, Jordi; Boque, Ricard
Departament: Química Analítica i Química Orgànica
Autor/s de la URV: Boqué Martí, Ricard / EZENARRO GARATE, JOKIN / Riu Rusell, Jordi
Resum: Spectroscopy and chemometrics, supported by computer science, have yielded promising outcomes, as evidenced by trends observed in literature searches. However, while researchers meticulously construct chemometric models for exploratory, quantitation and classification purposes, the investigation of data quality, particularly error analysis, remains less frequent. Understanding and quantifying measurement errors is crucial for robust spectroscopic modeling and uncertainty estimation. By unraveling complexities related to multivariate errors and uncertainties in spectroscopic data, the scientific community is empowered to extract reliable information from spectroscopic analyses, paving the way for enhanced analytical practices. This review underscores the necessity for the scientific community to integrate error analysis and uncertainty estimation into multivariate analysis methods, offering tailored solutions for diverse data types and analysis objectives.
Acció del programa de finançament 2: Contratos de personal investigador predoctoral en formación
Àrees temàtiques: Spectroscopy Química Medicina ii Interdisciplinar Farmacia Environmental chemistry Engenharias iv Engenharias iii Engenharias ii Ciências biológicas ii Ciências biológicas i Ciências ambientais Ciências agrárias i Ciência de alimentos Chemistry, analytical Biotecnología Astronomia / física Analytical chemistry
Accès a la llicència d'ús: https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/
Acció del programa de finançament 4: Una manera de hacer Europa
Adreça de correu electrònic de l'autor: ricard.boque@urv.cat jordi.riu@urv.cat jokin.ezenarro@urv.cat
Identificador de l'autor: 0000-0001-7311-4824 0000-0001-5823-9223 0000-0001-9234-7877
Codi del projecte 2: 2021PMF-BS-12
Programa de finançament 2: Universitat Rovira i Virgili - Banco Santander
Programa de finançament: SGR - Departament de Recerca i Universitats, Generalitat de Catalunya
Programa de finançament 4: FEDER
Entitat: Universitat Rovira i Virgili
Any de publicació de la revista: 2024
Acció del programa de finançament: Chemometrics and Sensorics for Analytical Solutions
Repositori URV