Name: Untersuchung der Partiellen Regression der Kleinsten Quadrate in Nanoemulsionen (en Alemán)
Price: 146802.00 COP
Availability: InStock
Author: Asha Patel
ISBN: 9786208615574

portada Untersuchung der Partiellen Regression der Kleinsten Quadrate in Nanoemulsionen (en Alemán)

Untersuchung der Partiellen Regression der Kleinsten Quadrate in Nanoemulsionen (en Alemán)

Formato

Libro Físico

Editorial

Verlag Unser Wissen

Autor

Asha Patel

Idioma

Alemán

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

ISBN13

9786208615574

Untersuchung der Partiellen Regression der Kleinsten Quadrate in Nanoemulsionen (en Alemán)

Asha Patel (Autor) · Verlag Unser Wissen · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Untersuchung der Partiellen Regression der Kleinsten Quadrate in Nanoemulsionen (en Alemán)"

QUALITY BY DESIGN-KONZEPT FÜR DIE ENTWICKLUNG VON ARZNEIMITTELN Die multivariate Datenanalyse (MVDA) ist eine Form der Statistik, die dabei hilft, die Beziehungen zwischen Variablen, Beobachtungen und deren Relevanz zueinander mithilfe der Hauptkomponentenanalyse (PCA) sowie die Beziehungen zwischen unabhängigen Variablen und Antworten mithilfe der partiellen kleinsten Quadrate (PLS) zu verstehen. In Verbindung mit Prozesswissen und dem Verständnis der Kritikalität können PLS- und/oder PCA-Modelle verwendet werden, um multivariate statistische Prozesskontrollkarten (MSPC) zu erstellen, um Abweichungen vom Sollverhalten zu ermitteln. Die Kritikalität wird durch die Bewertung des Ausma es der Auswirkung einer Variablen (Parameter/Materialattribut) auf eine Antwort (CQA) bestimmt. Daher muss die Beziehung zwischen dem Parameter und der CQA verstanden werden. MVDA verwendet etablierte Algorithmen, um lineare Modelle zu erstellen, die eine Näherungsfunktion und den Grad des begleitenden Rauschens umfassen. MVDA-Modelle dienen dazu, zu bewerten und sicherzustellen, dass sich das Produkt während der Verarbeitung innerhalb des definierten Designraums weiterentwickelt, wodurch letztendlich Material entsteht, das vordefinierte kritische Qualitätsmerkmale erfüllt. Mit dieser Methode werden die Prozessparameter zusammengefasst.