数据分析和化学计量学
先进的化学计量学方法,例如实验设计(DOE)和多变量数据分析(MVDA),既确保了工艺的可靠性和稳健性,也节省了成本。DOE是一种标准技术,以少量的实验来加速工艺开发任务,并获得额外的工艺信息。MVDA技术可用于规模和批次间比较研究,助力实现持续的实时质量控制和保证。
目前,在常规的分析化学工作中,使用PCA甚至更复杂的化学计量学工具的因素之一是:在很多研究关于这方面的经验几乎是一片空白,也就是说我们无从借鉴。就像让你使用一种你之前没有用过的工具,你不知道如何用它,你肯定会感到茫然。
我见过许多统计学家对不能保证处理这种数据的PCA应用不屑一顾。所以,你必须知道何时用何种工具。也就是说,如果有一个现成的指导规程,告诉我们什么情况应该借助什么辅助工具,那将大大优化工作流程,这将开启探索数据集的全新途径。
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