ILS: Inverse Least Square (parte 1ª)

Hemos visto en CLS: Classical Leat Square (parte 2ª) la fórmula:

K=A.C^T.(C.C^T)^-1

basada en la fórmula de la ley de Lambert-Beer. De esta misma Ley y despejando los datos de diferente forma podemos llegar a otra fórmula distinta:

P=C.A^T.(A.A^T)^-1

 En este caso la matriz de coeficientes es distinta, por lo que la llamamos P en vez de K, pero se tratan de constantes en ambos casos, pero en CLS se calcula la inversa de C, mientras que en ILS se calcula la inversa de A.

Uno de los problemas que aquí surge, es que en espectroscopia las longitudes de onda están  correlacionadas entre sí, lo que es un problema a la hora de calcular la matriz inversa.

Aparecen los problemas de overfitting,....

Es importante la selección de las longitudes de onda,....

Esto ya nos va sonando,...., efectivamente se trata de las regresiones también conocidas como MLR que ya hemos hablado de ellas y continuaremos haciendo.