Experimental design and multiple response optimization: Using the desirability function in analytical methods development
- Autores
- Vera Candioti, Luciana; de Zan, María Mercedes; Cámara, María Silvia; Goicoechea, Hector Casimiro
- Año de publicación
- 2014
- Idioma
- inglés
- Tipo de recurso
- artículo
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- A review about the application of response surface methodology (RSM) when several responses have to be simultaneously optimized in the field of analytical methods development is presented. Several critical issues like response transformation, multiple response optimization and modeling with least squares and artificial neural networks are discussed. Most recent analytical applications are presented in the context of analytLaboratorio de Control de Calidad de Medicamentos (LCCM), Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas, Universidad Nacional del Litoral, C.C. 242, S3000ZAA Santa Fe, ArgentinaLaboratorio de Control de Calidad de Medicamentos (LCCM), Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas, Universidad Nacional del Litoral, C.C. 242, S3000ZAA Santa Fe, Argentinaical methods development, especially in multiple response optimization procedures using the desirability function.
Fil: Vera Candioti, Luciana. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas. Departamento de Química. Cátedra de Química Analítica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; Argentina
Fil: de Zan, María Mercedes. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; Argentina
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-
Experimental Desing
Response Transformation
Multiresponse Optimization
Desirability Function - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
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