Grupo de Ingeniería Estadística Multivariante GIEM

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    Determination of phytoplankton composition using absorption spectra
    (Elsevier, 2009) Martínez Guijarro, Mª Remedios; Romero Gil, Inmaculada; Pachés Giner, María Aguas Vivas; González del Rio Rams, Julio; Martí Insa, Carmen Mª; GIL SEGUÍ, GERMA; Ferrer Riquelme, Alberto José; FERRER, J.; Dpto. de Ingeniería Hidráulica y Medio Ambiente; Dpto. de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad; Instituto Universitario de Ingeniería del Agua y del Medio Ambiente; Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial; Grupo de Ingeniería Estadística Multivariante GIEM; Generalitat Valenciana
    Characterisation of phytoplankton communities in aquatic ecosystems is a costly task in terms of time, material and human resources. The general objective of this paper is not to replace microscopic counts but to complement them, by fine-tuning a technique using absorption spectra measurements that reduces the above-mentioned costs. Therefore, the objective proposed in this paper is to assess the possibility of achieving a qualitative determination of phytoplankton communities by classes, and also a quantitative estimation of the number of phytoplankton cells within each of these classes, using spectrophotometric determination. Samples were taken in three areas of the Spanish Mediterranean coast. These areas correspond to estuary systems that are influenced by both continental waters and Mediterranean Sea waters. 139 Samples were taken in 7–8 stations per area, at different depths in each station. In each sample, the absorption spectrum and the phytoplankton classes (Bacyllariophyceae (diatoms), Cryptophyceae, Clorophyceae, Chrysophyceae, Prasynophyceae, Prymnesophyceae, Euglenophyceae, Cyanophyceae, Dynophyceae and the Synechococcus sp.) were determined. Data were analysed by means of the Partial Least Squares (PLS) multivariate statistical technique. The absorbances obtained between 400 and 750 nm were used as the independent variable and the cell/l of each phytoplankton class was used as the dependent variable, thereby obtaining models which relate the absorbance of the sample extract to the phytoplankton present in it. Good results were obtained for diatoms (Bacillarophyceae), Chlorophyceae and Cryptophyceae. © 2009 Elsevier B.V. All rights reserved.
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    PLS: A versatile tool for industrial process improvement and optimization
    (John Wiley & Sons, 2008-12) Ferrer Riquelme, Alberto José; Aguado García, Daniel; Vidal Puig, Santiago; Prats Montalbán, José Manuel; Zarzo Castelló, Manuel; Dpto. de Ingeniería Hidráulica y Medio Ambiente; Dpto. de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad; Instituto Universitario de Ingeniería del Agua y del Medio Ambiente; Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y del Medio Natural; Grupo de Ingeniería Estadística Multivariante GIEM; European Commission; Ministerio de Ciencia y Tecnología
    [EN] Modern industrial processes are characterized by acquiring massive amounts of highly collinear data. In this context, partial least-squares (PLS) regression, if wisely used, can become a strategic tool for process improvement and optimization. In this paper we illustrate the versatility of this technique through several real case studies that basically differ in the structure of the X matrix (process variables) and Y matrix (response parameters). By using the PLS approach, the results show that it is possible to build predictive models (soft sensors) for monitoring the performance of a wastewater treatment plant, to help in the diagnosis of a complex batch polymerization process, to develop in automatic classifier based on image data, or to assist in the empirical model building of a continuous polymerization process.
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    Statistical methods for time course microarray data
    (Universitat Politècnica de València, 2009-09-02T12:09:07Z) Nueda Roldán, María José; Ferrer Riquelme, Alberto José; Conesa Cegarra, Ana; Dpto. de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial; Grupo de Ingeniería Estadística Multivariante GIEM
    La tesis aborda el análisis estadístico de series simples y múltiples de experimentos de "Time Course Microarray" (TCM). El trabajo se centra en el desarrollo, aplicación y evaluación de métodos estadísticos específicos que consideran la problemática de este tipo de datos, tanto desde el punto de vista de selección de genes como del análisis funcional. Las técnicas desarrolladas se comparan con otros métodos del estado del arte actual evaluando las diferentes metodologías en términos de eficiencia y significado biológico de los resultados. En la tesis se incluye la descripción del funcionamiento de la tecnología de "microarrays" así como una revisión crítica de los métodos estadísticos aplicados a este tipo de datos mostrando los inconvenientes que surgen al aplicar métodos generales a series temporales de "microarrays" y justificando la necesidad de desarrollar nuevas técnicas para el análisis de TCM. La primera técnica desarrollada es maSigPro ("microarray Significant Profile") que usa análisis de regresión lineal para modelar la expresión génica y lleva a cabo una estrategia en dos pasos para seleccionar los genes diferencialmente expresados. La aplicación de la técnica multivariantes ASCA (ANOVA "Simultaneous Component Analysis") a datos de TCM da como resultado el método ASCA-genes que combina la exploración multivariante de datos con un procedimiento de selección para identificación de genes con cambios relevantes. El método ASCA es también usado para crear una estrategia de filtrado de datos de gran utilidad para eliminar el alto nivel de ruido estructural de los datos de microarrays. Por último, se desarrollan métodos estadísticos para una evaluación directa e integrada de las alteraciones que pueden sufrir las funciones génicas en TCM. Para este propósito, se ha adaptado las técnicas maSigPro, ASCA y PCA incorporándoles información funcional obteniendo las metodologías maSigFun, PCA-maSigFun y ASCA-functional.
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    Aplicación de métodos estadísticos multivariantes para la modelación y la monitorización de un reactor discontinuo secuencial para el tratamiento de aguas residuales
    (Universitat Politècnica de València, 2008-05-06T12:39:48Z) Aguado García, Daniel; Ferrer Polo, José; Seco Torrecillas, Aurora; Ferrer Riquelme, Alberto José; Dpto. de Ingeniería Hidráulica y Medio Ambiente; Dpto. de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad; Instituto Universitario de Ingeniería del Agua y del Medio Ambiente; Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial; Grupo de Ingeniería Estadística Multivariante GIEM
    Como consecuencia del incremento de los problemas de eutrofización en ríos, lagos y costas, se ha producido en las últimas décadas un notable aumento del interés por la eliminación de nutrientes en las aguas residuales previamente a su vertido en los sistemas naturales. Inicialmente, la eliminación de la materia orgánica y el nitrógeno presente en el agua residual se realizaba por medio de procesos biológicos mientras que el fósforo se eliminaba mediante procesos químicos. Sin embargo, las ventajas que presenta la eliminación biológica de fósforo han contribuido a que gradualmente este proceso haya sido implantado cada vez en más estaciones depuradoras de aguas residuales (EDARs). El control de un proceso tan complejo como es el tratamiento de las aguas residuales con eliminación biológica de fósforo, exige conocer las variables de calidad que definen la eficacia del mismo (concentración de ortofosfatos, de amonio, demanda química de oxígeno, ...). Los métodos existentes para la medición de estas variables en tiempo real suponen fuertes inversiones y elevados costes de mantenimiento. Por otro lado, existen otras variables (variables de proceso: pH, conductividad, ...) que se pueden medir en tiempo real por medio de sensores robustos, de bajo coste y que requieren poco mantenimiento, pero que no suministran de forma directa información del funcionamiento del proceso. El elevado número de variables de proceso que actualmente se registran en tiempo real en EDARs modernas, hace necesaria la utilización de técnicas que permitan extraer la información contenida en la gran cantidad de datos registrados. El objetivo principal de la presente tesis ha sido estudiar las posibilidades de utilización de las variables de proceso para obtener información acerca de la evolución de las variables de calidad, así como sobre la evolución del proceso a lo largo del tiempo, mediante la aplicación de métodos estadísticos multivariantes. De esta forma, se pretende detectar cualquier ano
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    Study on the optimum pheromone release rate for attraction of Chilo suppressalis (Lepidoptera: Pyralidae)
    (Oxford University Press, 2009-06) Vacas González, Sandra; Alfaro Cañamás, Cristina; Navarro Llopis, Vicente; Zarzo Castelló, Manuel; Primo, J.; Primo Millo, Jaime; Dpto. de Ecosistemas Agroforestales; Dpto. de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad; Instituto Agroforestal Mediterráneo; Dpto. de Química; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y del Medio Natural; Grupo de Ingeniería Estadística Multivariante GIEM
    Traditional chemical control against Chilo suppressalis Walker is currently being replaced in Spain by new methods based on pheromones. A key step to improve the efficacy of these methods is the determination of the optimum pheromone release rate, which is still uncertain for this pest. In this work, the pheromone release profile and the field performance of a new mesoporous dispenser was compared with a standard commercial dispenser. For this purpose, pheromone loads were extracted from field-aged dispensers and quantified by gas chromatography with flame ionization detector. In addition, a field trial was carried out with traps baited with one, two, or three mesoporous dispensers per trap, as well as with traps containing one standard dispenser. We found that the highest number of field catches did not correspond to the highest pheromone emission rate, which suggests a repellent effect of the insect if the emission is excessive. The results suggest that the attractant activity was maximized by emitting similar to 34 mu g/d. The efficacy of the mesoporous dispenser and its possible improvements are discussed.