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ESCUELA DE QUIMIOMETRÍA Y DISEÑO DE EXPERIMENTOS - Entorno Agroalimentario y Enológico

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Cursos (Matricula Cerrada)
ESCUELA DE QUIMIOMETRÍA Y DISEÑO DE EXPERIMENTOS - Entorno Agroalimentario y Enológico

Estructura y contenidos

PROGRAMA

Introducción

  • Características de la información procedente de análisis químicos, análisis sensoriales, cálculos teóricos.
  • Quimiometría: Extracción de información útil a partir de información original.
  • Optimización: procedimientos analíticos, síntesis, tratamientos, etc.
  • Problemas en ciencia de los alimentos: Interpretación (comprensión del fenómeno).
  • Caracterización (por origen, calidad, etc.).
  • Correlación (producción / tratamiento frente a calidad / composición; datos sensoriales frente a variables químicas, etc.).
  • Técnicas quimiométricas relacionadas: Análisis explorativo de datos (Clustering), Técnicas de modelado de clase, Técnicas de regresión.

Análisis en componentes principales

  • Espacio de la información – Estructura del espacio.
  • Álgebra matricial.
  • Rotaciones ortogonales.
  • Eigenvectores.
  • Escalado.
  • Componentes principales.
  • Número de componentes significativos.
  • Biplots.
  • Aplicaciones: visualización de conjuntos de datos complejos: vinos típicos italianos, cerveza, queso, algunos ejemplos químicos. 

Análisis para clasificación (clustering)

  • Métodos herárquicos.
  • Árbol de expansión mínima.
  • K-Medias.
  • Dendogramas.
  • Aplicaciones: aceites de oliva, datos clínico-químicos.

Técnicas de modelado de clase

  • Elementos básicos de estadística univariante (distribuciones, media, varianza, intervalos de confianza, test de hipótesis).
  • Técnicas probabilísticas (Análisis Lineal Discriminante, Gráficas sobre las variables canónicas, Análisis Discriminante Cuadrático, UNEQ, Método de las Funciones Potenciales).
  • Técnicas basadas en la distancia (KNN, SIMCA).

Técnicas de regresión

  • Regresión univariante sobre mínimos cuadrados – Intervalos de confianza – Leverage.
  • Regresión robusta (Mediana simple).
  • OLS (regresión sobre mínimos cuadrados multivariante).
  • Regresión sobre componentes principales (PCR).
  • PLS (Partial Least Squares).
  • Análisis procrustes generalizado.
  • ACE (Expectativas alternas condicionales).
  • Refinado de los modelos de regresión (selección de los predictores informativos, eliminación de objetos anómalos).
  • Aplicaciones (calibración multivariantes (NIRS), datos químicos frente a datos sensoriales, etc.).

Diseño de experimentos

  • Introducción a la Metodología de Investigación Experimental.
  • Selección de un buen diseño.
  • Evaluación de un diseño.
  • Diseños supersaturados.
  • Diseños uniformes.
  • Diseños no regulares.

Casos prácticos

  • Verificación de la autenticidad de origen declarado de un aceite.
  • Control de la concentración del ingrediente activo de un medicamento.
  • Detección y cuantificación de adulteraciones en muestras de vinagre.
  • Caracterización objetiva de productos de la industria agroalimentaria a partir de medidas espectroscópicas.
  • Detección y cuantificación de mezclas fraudulentas de café.
  • Predicción de la evaluación sensorial del color de un vino a partir de parámetros CIELAB.
  • Desarrollo de metodologías analíticas para la detección de defectos organolépticos en muestras de interés enológico (vino, corcho, madera, etc.).
  • Estudio de la eficiencia de una central fotovoltaica en función de los parámetros ambientales.
  • Monitorización de las fermentaciones alcohólica y acética en la obtención de vinagre.

Fundación de la Universidad de La Rioja

Dpto. de Posgrados y Formación Permanente
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26006 Logroño (La Rioja)
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teléfono: (34) 941 299 184
 

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