Хемометрия. В выходных сигналах большинства измерительных систем для проведения химических анализов содержится очень много информации, поэтому здесь не удается обходиться единичными измерениями. Для обработки таких данных и учета характерных особенностей разнообразных химических датчиков были разработаны методы хемометрии. По существу, хемометрия является комплексом методов обработки данных, основанных на математическом и статистическом моделировании химических систем. В общем виде эти методы могут быть разделены на два раздела: исследование данных и анализ данных.
Обе группы методов основаны на моделировании выходных данных. Модели могут быть параметрическими и непараметрическими. Все статистические модели строятся на предположении, что все переменные распределены по закону Гаусса. Поэтому любые эмпирические данные могут быть описаны предполагаемой математической зависимостью. Погрешность измерений при этом определяется по отклонению экспериментальных данных от этой зависимости. Статистические методы, дающие довольно точные предположения о распределении экспериментальных данных, относятся к параметрическим методам.
В непараметрических моделях речь идет об аппроксимациях и не делается никаких предположений о распределении полученных данных. Такие модели обычно проще параметрических и их легче применять. Они, как правило, основываются на простых предположениях, справедливых только для конкретных применений.
Статистические робастные модели являются альтернативой строгим параметрическим и непараметрическим методам. Такие модели описывают исследуемую систему, используя критерий наилучшего соответствия всему объему экспериментальных данных. Для этого определяются выбросы и значимые точки, оказывающие сильное влияние на регрессионные зависимости. Робастная статистика направлена на поиск корреляционных зависимостей серийных испытаний и на определение отклонений от этих зависимостей.
Измерения при помощи нескольких датчиков.Обработка результатов серии измерений, полученных при помощи одного датчика или нескольких независимых датчиков, позволяет уменьшить статистическую ошибку и улучшить как избирательность, так и чувствительность химических датчиков и аналитических систем.
