Chemometrik - Werkzeug in der Analytischen Chemie

Grundlagen und Anwendungen

Nach einer einführenden Wiederholung der Grundlagen der Elementarstatistik wird auf die statistische Versuchsplanung und Optimierung eingegangen. Es folgen Ausführungen zu statistischen Aspekten der Probennahme. Anschließend werden wichtige Methoden der multivariaten Datenanalyse behandelt. Dazu erfolgen Ausführungen zu Datenvorbehandlung, Clusteranalyse, Klassifikationsverfahren sowie faktoriellen Methoden. Methoden des Soft Modeling wie genetische Algorithmen, neuronale Netze sowie die PLS-Regression – schwerpunktmäßig angewendet zur multivariaten Kalibration – schließen sich an.

Lernziele

Die Anwendung neuer Analysenprinzipien und der Einsatz immer komfortablerer und komplexerer Messmethoden ermöglichen es, zunehmend komplizierte analytisch-chemische Aufgabenstellungen zu untersuchen. Im Ergebnis der Messungen werden meist große unübersichtliche Datenmengen „produziert“. Ziel des Kurses ist es, die Grundlagen wichtiger chemometrischer, d. h. statistischer und mathematischer, Methoden zu vermitteln, die es ermöglichen, Experimente und Messungen optimal zu planen, durchzuführen und auszuwerten, um ein Maximum an problembezogener Information aus den Daten zu gewinnen.

Zielgruppen

Chemiker:innen, Lebensmittelchemiker:innen, Chemieingenieur:innen und andere Naturwissenschaftler:innen

Grundkenntnisse der Elementarstatistik und der instrumentellen Analytik sollten vorhanden sein.