A regressão por Mínimos Quadrados Parciais (PLS) é uma técnica de análise de dados multivariados utilizada para relacionar uma ou mais variáveis resposta (Y) com diversas variáveis independentes (X), com base no uso de fatores. 

A calibração multivariada tem como princípio básico a utilização simultânea de muitas variáveis independentes x1, x2, ..., xn, para quantificar alguma variável dependente y.

Posto de uma matriz é o número de vetores linearmente independentes que compõem uma matriz, ou seja, são os vetores que não podem ser escritos como uma combinação linear de outros vetores que pertençam ao mesmo espaço vetorial.

O pré-tratamento dos dados é análogo às operações de pesagem, extração, secagem, centrifugação, precipitação, de uma análise química e, frequentemente, é a fase mais difícil, mais demorada e que determina a qualidade do método de calibração multivariada empregado.

A análise de componentes principais, ou Principal Components Analysis (PCA), foca em classificar os objetos baseando-se nas características quantitativas.