En la primera gráfica se observa una recta de regresión desarrollada con un equipo (NIR A) para humedad en harina de ave (ESP), y en la siguiente los estadísticos de otro conjunto de validación del mismo producto, pero pertenecientes a una población totalmente distinta (U.S.A), y pasados por un equipo del mismo modelo, pero distinto número de serie (NIR B),y los datos de laboratorio, por supuesto de otro diferente.
Obviamente observamos un Bias, y podíamos actuar de diferentes formas:
a) Poner la ecuación del equipo A en el equipo ajustando el Bias.
b) Mezclar los datos de los dos y desarrollar una ecuación para ambos.
c) Estandarizar el NIR B respecto al A.
d) Usar ficheros de repetibilidad
e) Hacer una ecuación con variables indicadoras.
Por supuesto, depende de las circunstancias, hay que tener en cuenta que los equipos estan a mucha distancia y realizar la estandarización o la calibración con los ficheros de repetibilidad resulta complicado. De una manera provisional podríamos aplicar la opción "a", pero la "e" me parece interesante, pues podemos generar una ecuación adaptada al NIR A que aplique la nueva variabilidad de la base de datos del NIR B, o viceversa, o ir a un término medio.
Las ecuaciones con variables indicadoras son bastante desconocidas, pero pienso que este es un buen caso para aplicarlas.
¿Que opináis vosotros?,¿Añadir vuestros comentarios?
Opción a) o c). Repetibilidad resulta algo farragoso.
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