Untersuchung der partiellen Regression der kleinsten Quadrate in Nanoemulsionen [German]

By Asha Patel

QUALITY BY DESIGN-KONZEPT F R DIE ENTWICKLUNG VON ARZNEIMITTELN Die multivariate Datenanalyse (MVDA) ist eine Form der Statistik, die dabei hilft, die Beziehungen zwischen Variablen, Beobachtungen und deren Relevanz zueinander mithilfe der Hauptkomponentenanalyse (PCA) sowie die Beziehungen zwischen unabh ngigen Variablen und Antworten mithilfe der partiellen kleinsten Quadrate (PLS) zu verstehen. In Verbindung mit Prozesswissen und dem Verst ndnis der Kritikalit t k nnen PLS- und/oder PCA-Modelle verwendet werden, um multivariate statistische Prozesskontrollkarten (MSPC) zu erstellen, um Abweichungen vom Sollverhalten zu ermitteln. Die Kritikalit t wird durch die Bewertung des Ausma es der Auswirkung einer Variablen (Parameter/Materialattribut) auf eine Antwort (CQA) bestimmt. Daher muss die Beziehung zwischen dem Parameter und der CQA verstanden werden. MVDA verwendet etablierte Algorithmen, um lineare Modelle zu erstellen, die eine N herungsfunktion und den Grad des begleitenden Rauschens umfassen. MVDA-Modelle dienen dazu, zu bewerten und sicherzustellen, dass sich das Produkt w hrend der Verarbeitung innerhalb des definierten Designraums weiterentwickelt, wodurch letztendlich Material entsteht, das vordefinierte kritische Qualit tsmerkmale erf llt. Mit dieser Methode werden die Prozessparameter zusammengefasst.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 6208615577
• ISBN13: 9786208615574
• Release Date: January 2025
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Length: 56 Pages
• Weight: 0.19 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 6.0" x 9.0"