Multivariate Data Analysis for Root Cause Analyses and Time-of-Flight Secondary Ion Mass Spectrometry / Heller-Krippendorf, Danica  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Multivariate Data Analysis for Root Cause Analyses and Time-of-Flight Secondary Ion Mass Spectrometry Tipo de documento: documento electrónico Autores: Heller-Krippendorf, Danica, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Berlin [Alemania] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XIX, 195 p. 66 ilustraciones, 6 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-658-28502-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: espectroscopia de masas  Física  Análisis de espectro  Espectrometría de masas  Física Aplicada y Técnica  Espectroscopia Clasificación: 543.65 Resumen: Danica Heller-Krippendorf desarrolla conceptos y enfoques que optimizan la aplicabilidad de MVA en conjuntos de datos de un contexto industrial. Permiten un MVA más eficiente en el tiempo de los respectivos datos ToF SIMS. El autor da prioridad a dos aspectos principales: en primer lugar, la atención se centra en las estrategias para una recopilación más eficiente de los datos de entrada. Esto incluye la selección óptima del número de mediciones replicadas, la selección de datos de entrada y pautas para la selección de métodos de preprocesamiento de datos apropiados. En segundo lugar, se presentan estrategias para un análisis más eficiente de los resultados del MVA. Contenido Ventajas de las cargas de correlación para MVA de espectros ToF-SIMS Número requerido de mediciones replicadas en un contexto industrial Selección de preprocesamiento de datos adecuado en el análisis de causa raíz, incluida la selección de una lista de picos eficiente, escalado, normalización y centrado Nueva presentación de PCA Resultados para simplificar el análisis de datos Grupos objetivo Científicos y estudiantes en el campo del análisis de superficies, evaluación de datos, ToF-SIMS y métodos de análisis de datos multivariados Profesionales, especialmente en la industria, en el campo del análisis de superficies y errores Sobre la autora Danica Heller -Krippendorf realizó su investigación y tesis en la Universidad de Siegen, Alemania, en colaboración con una empresa alemana de servicios analíticos. Ahora es ingeniera en análisis en una empresa DAX. Nota de contenido: Advantages of Correlation Loadings for MVA of ToF-SIMS Spectra -- Required Number of Replicate Measurements in an Industrial Context -- Selection of Suitable Data Pre-processing in Root Cause Analysis Including the Selection of an Efficient Peak List, Scaling, Normalization and Centering -- New Presentation of PCA Results in Order to Simplify Data Analysis. Tipo de medio : Computadora Summary : Danica Heller-Krippendorf develops concepts and approaches optimizing the applicability of MVA on data sets from an industrial context. They enable more time-efficient MVA of the respective ToF SIMS data. Priority is given to two main aspects by the author: First, the focus is on strategies for a more time-efficient collection of the input data. This includes the optimal selection of the number of replicate measurements, the selection of input data and guidelines for the selection appropriate data preprocessing methods. Second, strategies for more efficient analysis of MVA results are presented. Contents Advantages of Correlation Loadings for MVA of ToF-SIMS Spectra Required Number of Replicate Measurements in an Industrial Context Selection of Suitable Data Pre-processing in Root Cause Analysis Including the Selection of an Efficient Peak List, Scaling, Normalization and Centering New Presentation of PCA Results in Order to Simplify Data Analysis Target Groups Scientists and students in the field of surface analysis, data evaluation, ToF-SIMS and methods of multivariate data analysis Practitioners, especially in industry, in the field of surface and error analysis About the Author Danica Heller-Krippendorf did her research and dissertation at the University of Siegen, Germany, in collaboration with a German analytical service company. Now she is engineer in analytics at a DAX company. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Multivariate Data Analysis for Root Cause Analyses and Time-of-Flight Secondary Ion Mass Spectrometry [documento electrónico] / Heller-Krippendorf, Danica,  . -  1 ed.  . - Berlin [Alemania] : Springer, 2019 . - XIX, 195 p. 66 ilustraciones, 6 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-658-28502-9 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: espectroscopia de masas  Física  Análisis de espectro  Espectrometría de masas  Física Aplicada y Técnica  Espectroscopia Clasificación: 543.65 Resumen: Danica Heller-Krippendorf desarrolla conceptos y enfoques que optimizan la aplicabilidad de MVA en conjuntos de datos de un contexto industrial. Permiten un MVA más eficiente en el tiempo de los respectivos datos ToF SIMS. El autor da prioridad a dos aspectos principales: en primer lugar, la atención se centra en las estrategias para una recopilación más eficiente de los datos de entrada. Esto incluye la selección óptima del número de mediciones replicadas, la selección de datos de entrada y pautas para la selección de métodos de preprocesamiento de datos apropiados. En segundo lugar, se presentan estrategias para un análisis más eficiente de los resultados del MVA. Contenido Ventajas de las cargas de correlación para MVA de espectros ToF-SIMS Número requerido de mediciones replicadas en un contexto industrial Selección de preprocesamiento de datos adecuado en el análisis de causa raíz, incluida la selección de una lista de picos eficiente, escalado, normalización y centrado Nueva presentación de PCA Resultados para simplificar el análisis de datos Grupos objetivo Científicos y estudiantes en el campo del análisis de superficies, evaluación de datos, ToF-SIMS y métodos de análisis de datos multivariados Profesionales, especialmente en la industria, en el campo del análisis de superficies y errores Sobre la autora Danica Heller -Krippendorf realizó su investigación y tesis en la Universidad de Siegen, Alemania, en colaboración con una empresa alemana de servicios analíticos. Ahora es ingeniera en análisis en una empresa DAX. Nota de contenido: Advantages of Correlation Loadings for MVA of ToF-SIMS Spectra -- Required Number of Replicate Measurements in an Industrial Context -- Selection of Suitable Data Pre-processing in Root Cause Analysis Including the Selection of an Efficient Peak List, Scaling, Normalization and Centering -- New Presentation of PCA Results in Order to Simplify Data Analysis. Tipo de medio : Computadora Summary : Danica Heller-Krippendorf develops concepts and approaches optimizing the applicability of MVA on data sets from an industrial context. They enable more time-efficient MVA of the respective ToF SIMS data. Priority is given to two main aspects by the author: First, the focus is on strategies for a more time-efficient collection of the input data. This includes the optimal selection of the number of replicate measurements, the selection of input data and guidelines for the selection appropriate data preprocessing methods. Second, strategies for more efficient analysis of MVA results are presented. Contents Advantages of Correlation Loadings for MVA of ToF-SIMS Spectra Required Number of Replicate Measurements in an Industrial Context Selection of Suitable Data Pre-processing in Root Cause Analysis Including the Selection of an Efficient Peak List, Scaling, Normalization and Centering New Presentation of PCA Results in Order to Simplify Data Analysis Target Groups Scientists and students in the field of surface analysis, data evaluation, ToF-SIMS and methods of multivariate data analysis Practitioners, especially in industry, in the field of surface and error analysis About the Author Danica Heller-Krippendorf did her research and dissertation at the University of Siegen, Germany, in collaboration with a German analytical service company. Now she is engineer in analytics at a DAX company. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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