Refinamento da célula unitária a partir de dados de difração em pó: o uso de diagnósticos de regressão

Resumo Discutimos o uso de diagnósticos de regressão combinados com mínimos quadrados não lineares para refinar os parâmetros da célula a partir de dados de difração em pó, apresentando um método que minimiza os resíduos na quantidade determinada experimentalmente (geralmente 2θ hkl ou energia, E hkl). Os diagnósticos de regressão, particularmente os diagnósticos de exclusão, são inestimáveis para a detecção de outliers e dados influentes que podem ser prejudiciais aos resultados da regressão. A prática usual de inspeção simples apenas dos resíduos calculados muitas vezes falha em detectar os outliers prejudiciais em um conjunto de dados, porque resíduos simples não fornecem informações sobre a alavancagem (sensibilidade) do dado em questão. Os diagnósticos de regressão que preveem a mudança esperada em cada constante de célula ao excluir cada observação (reflexão hkl) são particularmente valiosos na avaliação da sensibilidade dos resultados calculados a reflexões individuais. Um novo programa de computador, que implementa métodos de regressão não lineares e fornece a saída diagnóstica, é descrito.