Comprehensive chemometrics : chemical and biochemical data analysis

Series page......Page 3
Title page......Page 4
Copyright \rPage......Page 5
Contents of Volume 1\r......Page 6
Contributors to Volume 1......Page 8
Preface......Page 10
Editors in Chief......Page 11
Contents of All Volumes......Page 12
Section Editors......Page 16
1.01 An Introduction to the Theory of Sampling: An Essential Part of Total Quality Management......Page 20
1.02 Quality of Analytical Measurements: Statistica lMethods for Internal Validation......Page 36
1.01.2 Scope......Page 21
1.01.4 Dividing a Complex Problem into its Basic Components......Page 22
1.01.5 Exercises Challenging the Reader......Page 25
1.01.6 The Critical Importance of Sampling Courses......Page 28
1.01.8 Large-Scale Variability......Page 29
1.01.10 Recommendations......Page 32
References......Page 34
1.02.1 Introduction......Page 37
1.02.2 Confidence and Tolerance Intervals......Page 42
1.02.3 Hypothesis Test......Page 50
1.02.4 One-Way Analysis of Variance......Page 64
1.02.5 Statistical Inference and Validation......Page 73
Appendix......Page 84
References......Page 91
Symbols......Page 96
1.03.1 Overview of Proficiency Testing in Analytical Chemistry......Page 97
1.03.2 z-Scoring......Page 98
1.03.3 Validation of Test Materials......Page 109
1.03.4 Further Information from Proficiency Testing Results......Page 112
References......Page 113
Symbols......Page 116
1.04.1 Introduction: Basics of Process Monitoring......Page 119
1.04.3 Shewhart Control Charts......Page 121
1.04.4 CUSUM Control Charts......Page 123
1.04.5 EWMA Control Charts......Page 124
1.04.6 Performance Measures of Control Charts......Page 125
1.04.7 Control Charts for Autocorrelated Processes......Page 127
1.04.8 Integration of SPC and Engineering Process Control......Page 130
1.04.9 Multivariate Control Charts......Page 131
Acknowledgments......Page 142
References......Page 143
1.05 Quality of Analytical Measurements: Univariate Regression......Page 146
1.05.1 Introduction......Page 147
1.05.2 Linear Regression in Calibration: Elements and Procedure......Page 148
1.05.3 Statistical Validation of a Calibration Model......Page 153
1.05.4 Confidence Intervals and Hypothesis Testing......Page 159
1.05.5 The Design of a Calibration......Page 167
1.05.6 The Capability of Detection, the Decision Limit, and the Capability of Discrimination Computed from a Regression Model......Page 170
1.05.7 Standard Addition Method......Page 172
1.05.8 Weighted Least Squares and Generalized Least Squares......Page 173
1.05.9 Robust Regression in Calibration......Page 178
1.05.10 Errors in Both Variables......Page 182
1.05.11 Final Remark......Page 183
References......Page 184
1.06.1 Introduction to Bootstrap......Page 190
1.06.2 Bootstrap Resampling Methods for Regression......Page 192
1.06.3 Generalized Additive Models......Page 193
1.06.4 Constructing CIs in GAMs......Page 195
1.06.5 Generalized Additive Model with Interactions......Page 198
1.06.6 Bootstrap-Based Methods for Testing Interactions......Page 199
References......Page 203
Symbols......Page 208
1.07.2 Location and Scale Estimation......Page 209
1.07.3 Correlation and Covariance......Page 214
1.07.4 Regression......Page 216
1.07.5 Investigation Dependence Structures......Page 222
1.07.6 Bibliographic Notes......Page 227
References......Page 228
1.08 Bayesian Methodology in Statistics......Page 232
1.08.1 Introduction and Notation......Page 233
1.08.2 Axiomatic Foundations......Page 235
1.08.3 Bayesian Methodology......Page 238
1.08.4 Reference Analysis......Page 247
1.08.5 Inference Summaries......Page 255
1.08.6 Discussion......Page 261
References......Page 262
1.09 Experimental Design: Introduction......Page 266
1.09.4 Mixtures or Formulations......Page 267
1.09.5 Nonclassical Strategies......Page 268
1.10.1 Introduction......Page 270
1.10.2 Screening Saturated Designs......Page 273
1.10.3 Supersaturated Designs......Page 283
1.10.4 Screening Designs at More than Two Levels......Page 295
1.10.5 Multilevel Supersaturated Designs......Page 300
1.10.6 Applications of Supersaturated Designs......Page 310
1.10.7 Composite Samples and Group Screening......Page 311
1.10.8 Sequential Bifurcation......Page 315
References......Page 316
1.11 The Study of Experimental Factors......Page 320
1.11.1 Introduction......Page 321
1.11.2 Factorial Designs......Page 329
1.11.3 Fractional Factorial Designs......Page 348
1.11.4 Concluding Remarks......Page 361
References......Page 362
1.12 Response Surface Methodology......Page 364
1.12.2 Elements and Notation......Page 365
1.12.3 Optimality of the Variance of the Estimates......Page 369
1.12.4 Some Aspects of the Statistical Validation of the Model......Page 373
1.12.5 Experimental Design for Fitting Response Surfaces......Page 385
1.12.6 Analysis of a Quadratic Response Surface......Page 394
1.12.7 Final Remark......Page 406
References......Page 407
1.13.1 Introduction......Page 410
1.13.2 Mixture Domain......Page 412
1.13.3 Mixture Design for Simplex (-Shaped) Regions......Page 428
1.13.4 Designs for Constrained Mixtures......Page 433
1.13.5 Analysis and Optimization......Page 449
References......Page 468
1.14.1 Introduction......Page 472
1.14.2 Methodological Approach......Page 474
1.14.3 Criteria......Page 476
1.14.4 Combined Designs......Page 490
1.14.5 Final Remark......Page 513
References......Page 516
1.15 Experimental Designs: Conclusions, Terminology, andSymbols......Page 520
1.15.1 Terminology......Page 521
1.15.2 Symbols......Page 522
Symbols......Page 526
1.16.1 Introduction......Page 527
1.16.2 Numerical Optimization......Page 528
1.16.3 Optimization in Chemometrics......Page 530
1.16.4 Unconstrained Optimization Methods......Page 531
1.16.5 Globalization Strategies......Page 543
1.16.6 Constrained Optimization Methods......Page 550
1.16.7 Discussion......Page 561
References......Page 562
Symbols......Page 566
1.17.1 Introduction......Page 568
1.17.2 Sequential Optimization Methods......Page 570
1.17.3 Mixed Sequential–Simultaneous Optimization Methods......Page 588
References......Page 591
1.18.1 Introduction......Page 596
1.18.2 Method......Page 599
1.18.3 Examples......Page 603
References......Page 608
1.19.1 Introduction......Page 610
1.19.2 Basic Notation......Page 613
1.19.3 Illustrative Example......Page 614
1.19.4 Multi-Criteria Decision Making Methods......Page 615
References......Page 644
1.20.1 Introduction......Page 650
1.20.2 The Evolution Theory......Page 651
1.20.4 The Problem of Coding......Page 652
1.20.5 Steps of the GAs......Page 654
1.20.6 Comments about the Parameters of the GAs......Page 658
1.20.7 Hybrid Algorithms......Page 659
1.20.9 Applications......Page 660
1.20.10 A Specific Application: Variable Selection in Spectral Data Sets......Page 661
References......Page 670
Index to Volume 1......Page 674