Código de proyecto: 2021 SGR 00705
Palabras clave: 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
Fecha de alta del registro: 2024-12-07
Versión del articulo depositado: info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Referencia al articulo segun fuente origial: Trac-Trends In Analytical Chemistry. 181 118051-
Referencia 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 Documento de licencia: https://repositori.urv.cat/ca/proteccio-de-dades/
Acrónimo: CHEMOSENS
Tipo de publicación: Journal Publications
Código de projecto 3: MICIU/AEI/10.13039/501100011033/
Código de proyecto 4: PID2022-136649OBI00
Autor según el artículo: Giussani, Barbara; Gorla, Giulia; Ezenarro, Jokin; Riu, Jordi; Boque, Ricard
Departamento: Química Analítica i Química Orgànica
Autor/es de la URV: Boqué Martí, Ricard / EZENARRO GARATE, JOKIN / Riu Rusell, Jordi
Resumen: 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.
Acción del programa de financiación 2: Contratos de personal investigador predoctoral en formación
Áreas temáticas: 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
Acceso a la licencia de uso: https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/
Acción del programa de financiación 4: Una manera de hacer Europa
Direcció de correo del autor: ricard.boque@urv.cat jordi.riu@urv.cat jokin.ezenarro@urv.cat
Identificador del autor: 0000-0001-7311-4824 0000-0001-5823-9223 0000-0001-9234-7877
Codigo del proyecto 2: 2021PMF-BS-12
Programa de financiación 2: Universitat Rovira i Virgili - Banco Santander
Programa de financiación: SGR - Departament de Recerca i Universitats, Generalitat de Catalunya
Programa de financiación 4: FEDER
Entidad: Universitat Rovira i Virgili
Año de publicación de la revista: 2024
Acción del progama de financiación: Chemometrics and Sensorics for Analytical Solutions
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