Descripción
Adaptado a sus necesidades
- Obtenga la calibración más adecuada de un amplio espectro de métodos quimiométricos para el análisis cuantitativo e identificativo (PLS, PCR, MLR, SIMCA)
- El pretratamiento flexible de la información espectral mejora los modelos predictivos
- Permite la integración de los datos NIR existentes de cualquier proveedor
Facilidad de uso y potencia
- Desarrollo del método más rápido gracias al “Calibration Wizard” automatizado patentado
- Ahorro de tiempo gracias al cálculo rápido de grandes conjuntos de datos
- La base de datos compartida permite una aplicación descentralizada de las calibraciones
Resultados confiables
- Mejor comprensión gracias a la visualización gráfica e interactiva de los datos
- Resultados de predicción confiables gracias a los múltiples criterios para la detección de “outliers”
- Ingeniosas herramientas de validación y protocolos de calibración detallados
Asistente de calibración NIRCal
Asistente de calibración patentado para calibraciones basadas en conocimientos automatizadas. Permite desarrollar y validar las calibraciones con rapidez y sencillez sin necesidad de conocimientos quimiométricos.
El asistente de calibración encuentra automáticamente los parámetros óptimos para su calibración entre un amplio abanico de posibilidades. La calidad de cada una de las calibraciones del asistente se determina a través del NIRCal Q-Value (valor de calidad de la calibración).
Métodos de calibración cuantitativa NIRCal
Métodos de calibración cuantitativa multivariante por mínimos cuadrados parciales (PLS), regresión sobre componentes principales (PCR) y regresión lineal múltiple (MLR).
Validación de modelos NIRCal
Para la validación del modelo puede definir un conjunto de validación independiente. También dispone de la opción de validación cruzada. Varios parámetros estadísticos (SEC, SEP, BIAS, PRESS, r2…) le ayudan a validar las calibraciones.
Las pruebas estadísticas como Durbin-Watson o la prueba t le ayudan a interpretar los datos con un mayor grado de confiabilidad. La prueba de Durbin- Watson comprueba la linealidad de los métodos cuantitativos. La prueba t comprueba la equivalencia de los resultados de la muestra de validación con los valores de referencia.
