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Cattaldo, Marco (2018) Impact of measurement error in Bayesian design space determination for pharmaceutical processes. [Magistrali biennali]

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Abstract

The aim of this thesis is to propose a systematic approach for the incorporation of measurement uncertainty in the Bayesian identification of the DS of a new pharmaceutical product. Specifically, the proposed approach extends a joint Bayesian/latent variable methodology for DS identification recently proposed by Bano et al. (2018). A step-by-step methodology is proposed to handle measurement uncertainty in the calibration dataset, and three case studies are used to test its performance.

Item Type:Magistrali biennali
Uncontrolled Keywords:design space, DS, Bayesian statistics, QbD
Subjects:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-IND/25 Impianti chimici
Codice ID:60881
Relatore:Barolo, Massimiliano
Correlatore:Bano, Gabriele
Data della tesi:06 July 2018
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca Centrale di Ingegneria
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text
Tesi sperimentale (Si) o compilativa (No)?:Yes

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