Exploración de la regresión por mínimos cuadrados parciales en nanoemulsión

CALIDAD POR DISEÑO - CONCEPTO PARA EL DESARROLLO DE FÁRMACOS El análisis multivariante de datos (MVDA) es una forma de estadística que ayuda a comprender las relaciones entre variables, observaciones y su relevancia mutua mediante el análisis de componentes principales (PCA), así como las relaciones entre variables independientes y respuestas mediante mínimos cuadrados parciales (PLS). Cuando se combinan con el conocimiento del proceso y la comprensión de la criticidad, los modelos PLS y /PCA pueden utilizarse para construir gráficos de control estadístico multivariante del proceso (MSPC) con el fin de identificar desviaciones del comportamiento objetivo. La criticidad se determina evaluando la magnitud del impacto que una variable (parámetro/atributo del material) tiene sobre una respuesta (CQA). Por lo tanto, es necesario comprender la relación entre el parámetro y el CQA. MVDA utiliza algoritmos establecidos para crear modelos lineales que comprenden una función de aproximación y un nivel de ruido concomitante. Los modelos MVDA están diseñados para evaluar y garantizar que la progresión del producto evoluciona dentro del espacio de diseño definido durante el procesamiento, con lo que en última instancia se obtiene un material que cumple unos atributos de calidad críticos predefinidos. Con esta metodología, los parámetros del proceso se resumen