Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10773/21917
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dc.contributor.advisorFreitas, Adelaide de Fátima Baptista Valentept
dc.contributor.authorSilva, Alberto Oliveira dapt
dc.date.accessioned2018-01-30T09:33:22Z-
dc.date.available2018-01-30T09:33:22Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10773/21917-
dc.descriptionMestrado em Matemática e Aplicaçõespt
dc.description.abstractEstabelecer as relações lineares entre dois conjuntos de variáveis é uma tarefa que pode apresentar alguma complexidade, ainda mais se as variáveis que explicam o modelo forem fortemente correlacionadas. O desenvolvimento da tecnologia tornou este cenário ainda mais comum, uma vez que os experimentos em muitas áreas tendem a gerar cada vez mais variáveis e isso pode levar à colinearidade entre elas. Dentre os modelos que se propõem a solucionar esse tipo de problema, o Método de Mínimos Quadrados Parciais (PLS – do inglês Partial Least Squares) ganhou certa popularidade nos últimos anos, principalmente na Quimiometria, por ser pouco restritivo. Além disso, o PLS permite ainda a descrição da estrutura subjacente aos dados, levando a uma necessidade do desenvolvimento de técnicas exploratórias de visualização que facilitem tanto a compreensão dessa estrutura quanto do método em si. Nesse sentido, o biplot PLS surge para preencher essa lacuna e se tornar mais uma ferramenta à disposição dos pesquisadores. Com o propósito de dar mais consistência ao estudo, os métodos e as técnicas que fazem parte desta dissertação são postos em prática com sua aplicação a dados reais da Quimiometria, especificamente dados espectrais de ressonância magnética nuclear (RMN) de biofluidos.pt
dc.description.abstractEstablishing linear relations between two sets of variables is a task that can present some complexity, especially if the variables that explain the model are strongly correlated. The development of technology has made this scenario even more common, since experiments in many areas tend to generate more and more variables and this can lead to collinearity between them. Among the models that propose to solve this type of problem, the Partial Least Squares (PLS) method has gained some popularity in recent years, mainly in Chemometrics, because it is less restrictive than others. In addition, the PLS also allows the description of underlying data structure, forcing the development of exploratory visualization techniques to make all of it easier to understand. Hence, the PLS biplot arises to fill this gap and become another tool available to researchers. Therefore, this is the object of this work and to become this study even more consistent, the methods and techniques referred in this dissertation are applied to real chemometric data, specifically nuclear magnetic resonance (NMR) spectral data of biofluids.pt
dc.language.isoporpt
dc.publisherUniversidade de Aveiropt
dc.rightsopenAccesspor
dc.subjectMatmática e aplicaçõespt
dc.subjectMínimos quadradospt
dc.subjectAnálise de regressãopt
dc.subjectEspectroscopia de ressonância magnética nuclear - Bioquímicapt
dc.subject.otherMínimos quadrados parciaispt
dc.subject.otherPLSpt
dc.subject.otherBiplotpt
dc.subject.otherModelos de regressão linear múltiplapt
dc.subject.otherColinearidadept
dc.titleBiplots associados ao PLS: uma aplicação a estudos quimiométricospt
dc.typemasterThesispt
thesis.degree.levelmestradopt
thesis.degree.grantorUniversidade de Aveiropt
dc.identifier.tid201942070-
Appears in Collections:UA - Dissertações de mestrado
DMat - Dissertações de mestrado

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