Detección de almidón en leche en polvo basado en espectroscopia Raman y mínimos cuadrados parciales (Agroindustrial Science, 2019)
Esta investigación tuvo como objetivo establecer un modelo matemático, haciendo uso de información espectral Raman y el algoritmo regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS), para pronosticar el porcentaje de adulteración de la leche en polvo por almidón. El modelo de regresión obtenido puede ser usado para identificar muestras que presenten almidón en la leche en polvo en concentraciones en el rango del 5% al 40% (p/p). Se utilizó el método de la validación cruzada con la estrategia de dejar una muestra fuera. El intervalo que resultó optimo es el rango de numero de onda de 2170-2272 cm-1. El modelo de regresión lineal obtenido presenta coeficiente de correlación múltiple de 99,99%, valor mínimo de suma de cuadrados del error residual pronosticado (PRESS) de 237,4 y el valor del estadístico F (19210,29) nos permite establecer que si existe una relación lineal significativa entre las intensidades Raman y los valores de las concentraciones de almidón en la mezcla. El valor del nivel crítico p= 0,006 indica que, si existe una relación lineal significativa, y, por tanto, que el hiperplano definido por la ecuación de regresión ofrece un buen ajuste.