CHEMIOMETRIA

A.A. di erogazione 2020/2021
Insegnamento opzionale

Laurea Magistrale in CHIMICA
 (A.A. 2020/2021)
Anno di corso: 
1
Tipologia di insegnamento: 
Caratterizzante
Settore disciplinare: 
CHIMICA ANALITICA (CHIM/01)
Crediti: 
6
Ciclo: 
Secondo Semestre
Ore di attivita' frontale: 
48
Dettaglio ore: 
Lezione (48 ore)

Il corso si propone di presentare le principali tecniche statistiche di analisi univariata e multivariata dei dati chimici. L’obiettivo è quello di fornire le basi per poter utilizzare tali tecniche nei seguenti contesti: progettazione sperimentale, analisi esplorativa dei dati, costruzione di modelli predittivi, gestione di dati di processo.
Il corso è strutturato in lezioni teoriche ed esercitazioni pratiche al computer a frequenza obbligatoria.

Al termine dell’insegnamento, lo studente sarà in grado di progettare esperimenti di laboratorio (o di processo) seguendo la logica dell’Experimental Design e di analizzarne i risultati, di analizzare un insieme di dati dal punto di vista qualitativo attraverso le tecniche di visualizzazione più comuni, e di costruire modelli predittivi lineari multivariati.

Conoscenza della chimica generale e della chimica analitica e in particolare delle principali tecniche di analisi strumentali.

Introduzione alla chemiometria: il concetto di dato multivariato (4 ore)
Raccolta dei dati e preparazione dei dati (4 ore)
Analisi esplorativa dei dati univariata e multivariata (4 ore)
Metodi di proiezione (8 ore)
Tecniche di raggruppamento (4 ore)
Tecniche di classificazione (4 ore)
Metodi di regressione (8 ore)
Basi del trattamento dei dati spettroscopici (4 ore)
Introduzione alla progettazione sperimentale: principali disegni di screening e di ottimizzazione (8 ore)

48 ore di lezione frontale e esercitazioni al computer
Le lezioni frontali saranno supportate da materiale elettronico che verrà fornito allo studente e da articoli di letteratura che verranno anch’essi messi a disposizione dello studente. Le esercitazioni al computer si svolgeranno singolarmente e con l’utilizzo di un software open-source, pertanto lo studente potrà esercitarsi anche a casa con il proprio PC personale (ed utilizzare poi quel software in progetti futuri come la tesi di laurea). Esse verteranno sull’uso pratico della modellazione multivariata: verranno forniti data set di esempi reali sui quali lo studente potrà esercitare le competenze acquisite durante le lezioni teoriche.

L’esame scritto sarà suddiviso in due parti: una parte teorica, con voto massimo di 15/30, e una parte pratica al computer in cui lo studente dovrà sviluppare in autonomia un modello chemiometrico, con voto massimo di 15/30. L’esame verrà considerato sufficiente se entrambe le parti avranno raggiunto un minimo di 8/15. Il voto globale dell’esame sarà quindi calcolato come la somma dei voti ottenuti nelle due parti.
Qualora lo studente voglia migliorare il voto dello scritto (questo vale solo per gli studenti che abbiano raggiunto la sufficienza nello scritto), potrà presentarsi per un esame orale che consiste in due brevi domande con punteggio massimo complessivo di 5/30. Il punteggio ottenuto all’esame orale verrà sommato a quello ottenuto nell’esame scritto per ottenere il voto finale.

Chemometrics: a practical guide, K. R. Beebe, R. J. Pell, M. B. Seasholtz
Introduzione alla Chemiometria, R. Todeschini
Chemometrics: data analysis for the laboratory and chemical plant, P. Brereton
Introduction to multivariate statistical analysis in chemometrics, K. Varmuza, P. Filzmoser
Chemometrics: a textbook, D.L. Massart and B. Vandeginste

Il docente riceve previo appuntamento nel suo ufficio o mediante piattaforma Teams.

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A.A. 2019/2020

Anno di corso: 1
Curriculum: PERCORSO COMUNE

A.A. 2018/2019

Anno di corso: 1
Curriculum: PERCORSO COMUNE

A.A. 2017/2018

Anno di corso: 1
Curriculum: PERCORSO COMUNE

A.A. 2016/2017

Anno di corso: 1
Curriculum: PERCORSO COMUNE

A.A. 2015/2016

Anno di corso: 1
Curriculum: PERCORSO COMUNE

A.A. 2014/2015

Anno di corso: 1
Curriculum: PERCORSO COMUNE