Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
270275 VO Chemometrie und Datenanalyse in der Multidimensionalen Analytik (2020W)
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Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
Details
max. 6 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Prüfungstermine
- Freitag 15.01.2021
- Freitag 05.02.2021
- Montag 08.02.2021
- Freitag 12.02.2021
- Dienstag 02.03.2021
- Mittwoch 03.03.2021
- Mittwoch 24.03.2021
- Donnerstag 22.04.2021
- Donnerstag 17.06.2021
- Mittwoch 21.07.2021
- Montag 29.11.2021
- Donnerstag 02.12.2021
- Dienstag 07.12.2021
Lehrende
Termine
Vorlesung wird ab Mitte November aufgezeichnet und online auf Moodle gestellt und nach Vereinbarung mit BBB-Sessions kombiniert.
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Mündliche Prüfung nach Vereinbarung. Der positive Abschluss ist mit mindestens 50% richtig beantworteter Fragen möglich. Die Skala der positiven Noten ist linear (dh 50-62% "genügend", 62,5-75% "befriedigend", 75,5-88% "gut", darüber "sehr gut").
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Hörerinnen und Hörer sollen nach Ende der Vorlesung mit den wichtigsten modernen Datenbehandlungsstrategien in der Theorie vertraut sein. Damit sind Sie nach Abschluß der Prüfung befähigt sich schnell in die konkrete Umsetzung mit Hilfe von Standardsoftware (z.B. MatLab o. ä.) einzuarbeiten.
Prüfungsstoff
nach Vorlesungsunterlagen: Digitales Filtern, Zeitreihenanalysen, Hauptkomponentenanalyse, Clusteranalysen, Experimental Design, Multivariate Regression
Literatur
- pdf der Verwendeten PowerPoint-Präsentation
- Matthias Otto, Chemometrie, ISBN 978-3527288496
- Richard G. Brereton, Chemometrics: Data Analysis for the Laboratory and Chemical Plant, ISBN: 978-0-471-48978-8
- Matthias Otto, Chemometrie, ISBN 978-3527288496
- Richard G. Brereton, Chemometrics: Data Analysis for the Laboratory and Chemical Plant, ISBN: 978-0-471-48978-8
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
AN-1, AN-4, BC-1, CHE II-1, 2 LA-Ch 32-34, LMC-C1, LMC C1
Letzte Änderung: Sa 08.07.2023 00:22
- Mustererkennung: (Hierarchische) Clusteranalyse, Hauptkomponentenanalyse (engl.: principal component analysis)
- Modellierung von Daten: Regressionsmethoden in einer und mehreren Variablen, Principal Component Analysis, Neuronale Netze.
- Zeitreihenanalysen: Autokorrelationsfunktionen
- Qualitätssicherung und Gute Laborpraxis
- Versuchsplanung und -optimierung.
Die Chemometrie ermöglicht nicht nur die simultane Analyse von Vielkomponentengemischen, sondern auch die Klassifizierung von Proben nach nicht direkt quantifizierbaren Kriterien, wie beispielsweise die Unterscheidung verschiedener Weine voneinander anhand ihres Geschmacks bzw. Geruchs mit sogenannten "Künstlichen Nasen" bzw. "Künstlichen Zungen". Das Hauptaugenmerk der Vorlesung liegt in der Anwendung der einzelnen Methoden für konkrete analytische Fragestellungen. Auf tiefgehende mathematische Herleitungen soll daher größtenteils verzichtet werden.