Exploração da regressão por mínimos quadrados parciais em nanoemulsão

A análise multivariada de dados (MVDA) é uma forma de estatística que ajuda a compreender as relações entre variáveis observações e a sua relevância entre si utilizando a análise de componentes principais (PCA) bem como as relações entre variáveis independentes e respostas utilizando os mínimos quadrados parciais (PLS). Quando associados ao conhecimento do processo e à compreensão da criticidade os modelos PLS e /PCA podem ser utilizados para construir gráficos de controlo estatístico multivariado do processo (MSPC) a fim de identificar desvios do comportamento pretendido. A criticidade é determinada pela avaliação da magnitude do impacto que uma variável (parâmetro/atributo de material) tem numa resposta (CQA). Por conseguinte é necessário compreender a relação entre o parâmetro e a CQA. O MVDA utiliza algoritmos estabelecidos para criar modelos lineares que incluem uma função de aproximação e um nível de ruído concomitante. Os modelos MVDA são concebidos para avaliar e assegurar que a progressão do produto está a evoluir dentro do espaço de conceção definido durante o processamento produzindo assim em última análise material que satisfaz atributos de qualidade críticos predefinidos. Com esta metodologia os parâmetros do processo são resumidos