66295 - CHEMIOMETRIA

Scheda insegnamento

Anno Accademico 2017/2018

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso, lo studente ha le basi teoriche e pratiche della Chemiometria per la Chimica Analitica. In particolare, lo studente sa progettare gli esperimenti mediante design of experiments e sa elaborare dati multivariati, utilizzando moderni pacchetti software matematici, statistici e chemiometrici. Lo studente sa infine applicare le abilità acquisite a problemi chimico-analitici reali sia applicativi che di ricerca.

Programma/Contenuti

Prerequisiti: lo studente che accede a questo insegnamento deve essere in possesso di una buona preparazione nei fondamenti della chimica analitica, dai concetti teorici di base alle tecniche analitiche strumentali di base. Lo studente deve inoltre conoscere i concetti di base di statistica classica (univariata) per la chimica analitica.

Programma:

ESPLORAZIONE DEI DATI.

Struttura multivariata dei dati. Matrici: dimensione, trasposizione, centratura, covarianza, correlazione. Pretrattamento dei dati. Trasformazione delle variabili. Gestione dei dati mancanti.

Analisi delle componenti principali. Grafici dei loadings. Grafici degli scores. Scelta delle componenti principali (rank analysis), per via numerica e per via grafica mediante scree plot.     

Analisi dei clusters. Matrice delle distanze, matrice di similarità. Metodi gerarchici agglomerativi per l'analisi dei clusters. Dendrogrammi.

MODELLI E VALIDAZIONE

Modelli. Ordine e linearità di un modello. Parametri di controllo. Validazione di un modello.

Classificazione: modelli qualitativi. Matrice di confusione. Matrice delle perdite. Parametri di valutazione della classificazione. Rischio di errore di classificazione (MR%). Il metodo di classificazione K-NN. Analisi discriminante (DA). Il metodo di classificazione SIMCA. Il metodo di classificazione CART.

Calibrazione: modelli quantitativi. Regressione lineare: metodo MLR. Leverages. Coefficienti di regressione. Parametri di valutazione di un modello di regressione. Coefficiente di correlazione. Coefficiente di predizione. Errore standard della stima. Metodi diagnostici per un modello di regressione. Metodo di Regressione in Componenti Principali (PCR). Metodo Partial Least Squares (PLS). Esempi pratici di calibrazione mediante regressione PLS: spettrofotometria, voltammetria pulsata di ridissoluzione, cromatografia-spettrometria di massa.

PROGETTAZIONE DI ESPERIMENTI

Metodi multivariati per la scelta dei campioni standard e delle variabili per la costruzione dei modelli. Full Factorial Design. Fractional Factorila Design. Progettazione in caso di miscele.

ANALISI DI PROCESSO (PAT)

Uso dei modelli PCA per il controllo di processo. Carte di controllo multivariate.

Testi/Bibliografia

-       Roberto Todeschini, Introduzione alla chemiometria, Edises, 1998.

-       J.C. Miller, J.N. Miller, Statistics and Chemometrics for Analytical Chemistry, Pearson Education, 2010.

-       Richard G. Brereton, Applied Chemometrics for Scientists, Wiley, 2007.

-       Richard Kramer, Chemometric techniques for quantitative analysis, Marcel Dekker, 1998.

Metodi didattici

Il corso prevede lezioni frontali (32 ore) ed esercitazioni nel laboratorio informatico (24 ore).

Le lezioni frontali sono dedicate all'acquisizione dei concetti di base della Chemiometria ed all'acquisizione di strumenti informatici specifici (software per applicazioni matematiche e statistiche).

Le esercitazioni nel laboratorio informatico hanno lo scopo di rendere lo studente autonomo nell'utilizzare gli strumenti della Chemiometria e capace  di applicare nozioni e software alla soluzione di problemi reali di analisi chimica multivariata.

Fondamentale sarà l'utilizzo di materiale distribuito dal docente reso disponibile in rete (http://campus.unibo.it/) e degli appunti di lezione.

Modalità di verifica dell'apprendimento

Lo studente a fine corso è tenuto a consegnare una relazione che verte sull'elaborazione chemiometrica di un dataset fornito dal Docente. I problemi sono individuali: ogni studente lavora su set di dati diversi rispetto agli altri studenti. L'elaborazione chemiometrica richiesta è analoga a quella che viene trattata durante lo svolgimento del corso in esercitazioni guidate su un dataset-modello. La relazione deve essere sotto forma di un documento di testo. NON è richiesto di consegnare file corrispondenti alle elaborazioni numeriche, mentre è richiesto che gli output numerici o grafici ottenuti dai software utilizzati siano inseriti nella corrispondente relazione. Il Docente assegna un voto alla relazione finale.

L'esame consiste in un'interrogazione orale che verte sulla discussione della relazione finale e sulla teoria spiegata in aula (definizioni e dimostrazioni contenute nelle dispense di lezione). Il Docente assegna un voto all'esame orale.

Il voto finale è la media tra il voto assegnato alla relazione ed il voto assegnato all'orale

Strumenti a supporto della didattica

Lavagna per le spiegazioni teoriche. Videoproiettore per la spiegazione dei fogli di calcolo. Laboratorio informatico per le esercitazioni.

Per le lezioni ed esercitazioni il Docente utilizza i seguenti programmi, installati nei PC del laboratorio informatico e nei PC del laboratorio di ricerca:       Microsoft Excel e The Unscrambler.

Per svolgere gli esercizi individuali e i calcoli per la relazione finale gli studenti possono utilizzare i PC dell'aula informatica. Fuori dalle ore di lezione del corso, gli studenti possono accedere al laboratorio informatico in presenza del Docente.

Link ad altre eventuali informazioni

http://campus.unibo.it

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Dora Melucci