Measurement Errors in Multivariate Chemical Data

Medidas analíticas modernas são comumente apresentadas na forma de vetores (e.g., espectros) ou estruturas de dados de ordem maior como matrizes, que são normalmente sujeitas a estratégias de análise multivariada de dados para a extração de informações. Um aspecto dessas medidas que normalmente é pouco compreendida é a natureza subentendida dos erros, e como eles afetam a obtenção da informação química. Este Account descreve alguns dos métodos que podem ser utilizados para caracterizar erros de medidas multivariadas e como esta informação pode ser usada para melhorar os resultados das análises de dados. A caracterização inclui classificações gerais de erros, representações de domínios Fourier e matriz da covariância dos erros. O cálculo e a interpretação da covariância dos erros e matrizes de correlação são ilustrados usando medidas experimentais e os métodos de análise de dados que fazem uso dessa informação do erro são brevemente resumidos. Um exemplo simples é apresentado para mostrar como a informação sobre medidas de erros permite uma extração bem-sucedida da variância química significativa dos dados.