Francisco Javier del Río Bocio
La presente tesis doctoral profundiza sobre diferentes aspectos de la regresión lineal considerando los errores en las variables predictora y respuesta, utilizada en el campo de la química analítica tanto en procesos de comparación de métodos analíticos como de calibración lineal.Debido a la gran cantidad de técncias de regresión que consideran los errores en las dos variables, la tesis se inicia con una revisión crítica de las diferentes aproximaciones existentes.
Con el objetivo de poder realizar tests individuales sobre los coeficientes de regresión de la recta de BLS, se ha llevado a cabo un estudio de la distribución que siguen la ordenada en el origen y en la pendiente, tras el que se puede concluir que la distribución de dichos coeficientes puede ser asimilado a una distribución normal.
Debido a la importancia de la predicción utilizando regresión lineal en análisis químicos, se planteó como segundo objetivo, el desarrollo de las expresiones para el cálculo de las varianzas asociadas a la prediccion tanto de la variable predictora a partir de un valor dado de la variable respuesta como de la variable respuesta a partir de un valor dado de la variable predictora utilizando los errores cometidos en ambas variables, así como la posterior representación de los intervalos de predicicón.
En muchos casos es importante concoer, no solo la concentración de un determinado analito, sino poder decidir si su concentración se haya dentro de unos límites determinados. En el caso de analitos cuyas concentraciones son muy pequeñas puede haber problemas a la hora de cuantificar pues los valores de las concentraciones pueden estar muy cerca del límite de detección.
Por este motivo es importante concoer el límite de detección de un método antes de hacer una cuantificación, y se planteó la búsqueda del límite de detección cuando los errores en los dos ejes son tenidos en cuenta.
La aplicación sobre casos rea
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