Regressão Linear PLS Aplicada ao NIR: Conceitos e Boas Práticas

A regressão linear por mínimos quadrados parciais (PLS) é uma das técnicas mais utilizadas para calibração em espectroscopia no infravermelho próximo (NIR).

Essa metodologia é essencial para lidar com dados espectrais de alta dimensionalidade, permitindo a extração de informações relevantes e minimizando os efeitos da multicolinearidade entre as variáveis preditoras.

Ao realizar uma regressão PLS, um dos primeiros pontos críticos é a seleção adequada do número de componentes latentes. Escolher um número excessivo pode levar a um modelo superajustado, enquanto um número insuficiente pode resultar em baixa capacidade preditiva. Normalmente, técnicas como validação cruzada são utilizadas para encontrar o balanço ideal.

Outro aspecto fundamental é o pré-processamento dos espectros. Ruídos, dispersão de luz e variabilidade instrumental podem impactar significativamente a qualidade do modelo. Dessa forma, técnicas como derivação de Savitzky-Golay, normalização e remoção de outliers são frequentemente aplicadas para garantir melhor robustez ao modelo.

A avaliação da performance também é essencial. Métricas como erro quadrático médio (RMSE), coeficiente de determinação (R²) e erros de predição são utilizadas para validar a qualidade do modelo antes de sua aplicação em amostras desconhecidas.

Por fim, a interpretação dos resultados deve ser realizada com cuidado. A regressão PLS não apenas permite uma predição quantitativa eficiente, mas também ajuda a entender quais regiões espectrais são mais influentes na predição de determinada propriedade. Isso permite a otimização de modelos futuros e o aprimoramento das metodologias analíticas.