SEMINARIO SOBRE MODELOS DE REGRESIÓN MULTIVARIADA

 Bajo el nombre: “Modelos de regresión multivariada. Un caso de aplicación en la industria farmacéutica” se desarrollará en la FCyT y bajo modalidad virtual, un seminario que socializará los resultados obtenidos en su tesis doctoral por el Dr. Fabricio Chiappini.

El encuentro, organizado por el Laboratorio de Análisis, Procesamiento, Almacenamiento y Control de Datos (LAPACDa) de la FCyT se realizará de manera virtual el viernes 21 de octubre a partir de las 17.
Es una actividad gratuita, abierta al público interesado, que no requiere inscripción previa.
 
Enlace para participar: https://meet.google.com/kpn-ghxg-wak

SOBRE EL DISERTANTE
Dr. Fabricio Chiappini
Becario Posdoctoral del CONICET en el Laboratorio de Desarrollo Analítico y Quimiometría (Cátedra de Química Analítica, FBCB-UNL)
JTP Depto. de Matemática (FBCB-UNL)
Directores: Dr. Alejandro Olivieri (Inv. Superior CONICET, IQUIR-UNR-CONICET); Dr. Héctor Goicoechea (Inv. Superior CONICET, FBCB-UNL)

RESUMEN DEL SEMINARIO
Este seminario tiene como objetivo la presentación de uno de los principales resultados obtenidos durante la Tesis doctoral titulada “Desarrollo se nuevas herramientas quimiométricas y su aplicación en la Tecnología Analítica de Procesos”, llevada a cabo en el Laboratorio de Desarrollo Analítico y Quimiometría (LADAQ) de la Facultad de Bioquímica y Cs. Biológicas de la UNL. Este trabajo se realizó en colaboración con la empresa de base biotecnológica santafesina Zelltek SA y estuvo orientada al desarrollo de estrategias analíticas para el monitoreo de bioprocesos, a partir de la generación y modelado estadístico de datos de alta dimensión. Para este seminario, se propone un breve recorrido conceptual sobre el tema de investigación, haciendo hincapié en las metodologías de análisis multivariado de datos empleadas y su relación con el contexto de aplicación. En particular, se presentarán en forma comparativa los diferentes enfoques de análisis de datos utilizados para abordar un problema de regresión no lineal (técnicas paramétricas y no paramétricas).

Mas información y consultas: vaira.stella@uader.edu.ar