Cree modelos predictivos para datos espectrales utilizando análisis de datos funcionales y diseño de experimentos.En los últimos años, se han utilizado mínimos cuadrados parciales (PLS) para construir modelos predictivos de datos espectrales. Un enfoque más nuevo que utiliza el Explorador de datos funcionales y el diseño de covariables experimental permite el uso de menos espectros en un modelo predictivo con buena previsibilidad. Este enfoque utiliza entre un cuarto y un tercio de los datos que de otro modo se utilizarían para construir modelos predictivos basados en datos espectrales. También se demostrarán nuevas plataformas multivariadas, como los gráficos de control multivariado basados en modelos (MDMCC), como formas de mejorar el análisis de datos espectrales.
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