(untitled) (Revista Ifes Ciência, 2024)
O constante avanço tecnológico, instrumental e o aumento na capacidade de gerar dados resultou em um novo desafio para os químicos: como lidar com conjuntos de dados complexos, extensos e multidimensionais. Neste cenário, surgiu a quimiometria, um ramo da química especializado na aplicação de técnicas estatísticas e matemáticas para análise de dados analíticos de origem multivariada, resultando em conclusões científicas mais precisas e confiáveis. Por ser uma área relativamente nova, ainda há uma carência de recursos educacionais sobre o assunto e as abordagens quimiométricas estão, majoritariamente, confinadas a cursos de pós-graduação. Destarte, este artigo oferece um tutorial que pode ser usado em diversas instâncias acadêmicas – porém com o foco na graduação – para ensinar a regressão por mínimos quadrados parciais (PLS, do inglês Partial Least Squares). Considerado um dos métodos mais essenciais e comuns da quimiometria, destaca-se pela sua capacidade de lidar eficientemente com conjuntos de dados complexos e altamente correlacionados, cuja importância é evidente na análise de regressão quando há multicolinearidade significativa entre as variáveis independentes. Além disso, o PLS é conhecido por sua facilidade de uso, tornando-se uma ferramenta valiosa para profissionais que buscam uma abordagem eficaz na modelagem estatística complexa. Detalhamos todas as etapas para criar um modelo completo de PLS, desde a instalação do software gratuito GNU Octave até a produção das figuras finais. Também fornecemos todos os algoritmos desenvolvidos para a leitura e tratamento dos dados. Por fim, interpretamos os resultados obtidos, de forma que as discussões e conclusões sejam facilmente compreendidas por todos.