线性回归标准曲线法不确定度(检验检疫)
测量误差与精度分析方法详解
测量误差与精度分析方法详解引言:在现代科学和工程技术领域,测量是不可或缺的一环。
无论是生产制造中的质量控制,还是科学研究中的实验数据,精确的测量都是基石。
然而,在测量过程中,由于各种各样的原因,会产生测量误差。
本文将详细解析测量误差的产生原因以及精度分析的方法。
一、测量误差的产生原因1. 装置和仪器的设计和制造问题:装置和仪器自身的设计和制造质量直接影响了测量的准确性。
例如,传感器的灵敏度不一致、仪器的线性度问题、装置的稳定性等都会引入测量误差。
2. 环境条件和外界干扰:环境条件和外界干扰对测量结果的准确性有着重要影响。
例如,温度的变化会导致测量装置的漂移,而电磁辐射也会干扰信号的传输。
3. 操作人员的技术水平和操作方式:操作人员的技术水平和操作方式会直接影响测量的准确性。
正确的操作方法、仔细的操作态度以及充足的经验都是确保测量结果准确的重要因素。
4. 测量对象的特性及其变化:测量对象本身的特性以及其可能的变化也会对测量结果产生影响。
例如,物体的形状、表面粗糙度等,都会影响测量结果的准确性。
二、测量误差的分类与表示方法测量误差可以分为系统误差和随机误差。
1. 系统误差:系统误差是由于测量装置、仪器或环境等因素的固有性质而产生的误差。
系统误差具有一定的规律性,通常是一整个数据序列偏离真实值的方向一致。
系统误差可通过校正或调整仪器来消除或降低。
2. 随机误差:随机误差是由于测量对象的变化、环境干扰、操作方式等不确定因素引起的误差。
随机误差通常是在一系列测量中,结果分散在真实值的周围。
随机误差可使用统计方法进行处理和分析。
测量误差的表示方法主要有绝对误差和相对误差。
1. 绝对误差:绝对误差是指测量结果与真实值之间的差异。
通常用∆表示,可以是正值也可以是负值,其绝对值越小,代表测量结果越接近真实值。
2. 相对误差:相对误差是绝对误差与测量结果的比值。
通常用百分比表示,可以衡量测量结果的准确程度。
相对误差越小,代表测量结果越准确。
线性回归的各种检验
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回归分析的任务就是揭示出呈因果关系 的相关变量间的联系形式,建立它们之 间的回归方程,利用所建立的回归方程, 由自变量(原因)来预测、控制依变量 (结果)。
以上计算也可在回归计算表中进行。
回归方程计算表1(一级数据)
序号k
Xk
Yk
Xk2
XkYk
Yk2
1
1.0 15.0 1.00 15.0 225.00
2
3.0 18.0 9.00 54.0 324.00
3
4.0 19.0 16.00 76.0 361.00
4
5.5 21.0 30.25 115.5 441.00
第六章 直线回归与相关
客观事物在发展过程中是相互联系、相 互影响,常常要研究两个或两个以上变 量间的关系。
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1 回归与相关的概念
确定性关系
各种变量间的关系大致可分为两类:
非确定性关系
一类是完全确定性的关系,又称函数关系,可以 用精确的数学表达式来表示,即当变量x的值取 定后,变量y有唯一确定的值与之对应。
2 直线回归
2.1 直线回归方程的建立
2.1.1数学模型
对于两个相关变量,一个变量用x表示,另 一个变量用y表示,如果通过试验或调查获得两 个变量的n对观测值:(x1,y1),(x2, y2),……,(xn,yn)
为了直观地看出x和y间的变化趋势,可将 每一对观测值在平面直角坐标系中描点,作出散 点图 (见图6-1)。
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函数关系 有精确的数学表达式
浅谈食品检测实验室的方法验证和方法确认
食品科技浅谈食品检测实验室的方法验证和方法确认刘艳霞,梁文文,卢 仑,刘建洋(山东标准检测技术有限公司,山东济南 250101)摘 要:食品检验检测机构实验室为了更高效、准确地开展实验,常会采用标准方法和非标准方法。
使用标准方法需要方法验证,使用非标准方法需要方法确认。
为了让检验检测机构更好地认识方法验证和方法确认的重要性,确保检测方法的科学性与可靠性,更清楚地分辨方法验证和方法确认的不同,本文对方法验证和方法确认的定义、区别和参数进行阐述,为食品检测实验室开展方法验证和方法确认提供参考。
关键词:实验室;方法验证;方法确认Discussion on Method Verification and Method Confirmationin Food Testing LaboratoryLIU Yanxia, LIANG Wenwen, LU Lun, LIU Jianyang(Shandong Standard Test Technology Co., Ltd., Jinan 250101, China)Abstract: In order to carry out experiments more efficiently and accurately, the laboratories of food inspection and testing institutions often adopt standard methods and non-standard methods. Method validation is required when using standard methods and method verification is required when using non-standard methods. In order to let inspection and testing organizations better understand the importance of method validation and verification, to ensure the scientificity and reliability of the detection method, and more clearly distinguish the difference between method validation and verification, this paper compared method validation and verification based on definition,difference, parameter, which provided reference for the food testing laboratory to carry out the method validation and verification.Keywords: laboratory; method validation; method verification食品检验检测机构的重点工作是保障实验室的正常运转,食品检测实验室的检验检测方法有标准方法和非标准方法(包含自制方法、改进方法等)[1]。
线性回归中被测样不确定度评定的几种方法及其分歧根源
线性回归引入的不确定度
一般化学检测中,是通过观察激励值(例如浓
度)戈和响应值(信号)),之间的关系,来实现被测样 戈。。。的间接检测的。在大多数情况下,菇和y认为是 线性关系(限于直线线性段),即
y=口+k
(1)
前,对拟合直线中的参数,斜率6和截距口的不确 定度公式基本无分歧,但对线性回归结果不确定 度M(石。。)的评定,分歧较大,也是本文讨论的
[8]龚思维,等.分光光度法测定磷的测量不确定度的评定[J].化
学分析计量,2004,13(6) [9]郭兰典,等.仪器分析中线性回归标准曲线法分析结果不确定 度评估[J].检验检疫科学,200l(4) [10]罗颖.一元线性回归系数比值不确定度的评定[J].赣南师范 学院学报,2011(6) [11]唐象能,戴俭华.数理统计[M].北京:机械工业出版 社,1994 [12]宋妲音,等.化学检测实验室线性最小二乘法校准的不确定度 评定[J].环境监测管理与技术,2003(6) [13]金正一,李风岐.一元线性参数最小二乘法中斜率及截距的不 确定度.沈阳工业学院学报,2000,19(1)
(o,6)=一1。
由于方法I中截距口和斜率6的相关性是通过 统计学推导得出的,由式(7)得到的线性回归不确 定度也更为科学合理,为《指南》等权威参考资料所 采用。而方法Ⅱ和方法Ⅲ中,在缺乏理论依据的基 础上,为了方便计算分别直接采用截距口和斜率6 为正强相关或不相关,这是不科学的,需要摒弃。
・65・
简化为:
方法I
《化学分析中不确定度评估指南(CNAS・GL 的被测样戈删的不确定度Ⅱ(z删)为[1’3]:
2:
2006)》(下文简称《指南》)指出,由线性回归引人
线性回归的不确定度问题
r
c0VL d f acid f time f temp aV
-2
式中: r ---每单位面积镉溶出量 (mg﹒dm )
c 0 ---浸取液中镉含量
d ---稀释系数 V L ---浸取液体积
(mg﹒l )
-1
(l)
2
aV
----容器的表面积 (dm ) ----酸浓度的影响 ----浸泡时间的影响
3
中,溶液高度距陶瓷器皿上口 1mm;; ③ 记录 4%醋酸溶液的量,本例 VL=332ml; ④ 样品在(22±2)℃的条件下放置 24h(黑暗中) ⑤ 搅拌溶液使其均匀。取一部分溶液稀释,稀释系数为 d。 ⑥ 选用适当的波长在 AAS 上进行分析。校准直线已事先建立; 。 ⑦ 计算结果,报告在总浸取液中镉的含量(mg/dm ) 3 数学模型
ˆ ˆ) / b x0 ( y0 a s 1 1 ( x0 x ) 2 uc ( x0 ) n ˆ b p n ( x x )2
i 1 i
n为测量次数,s为标准偏差 p和u本别是什么?
1 1 ( x0 x ) 2 u c ( y0 ) s n p n ( x x )2
第 j 个响应值(观测值)
y1.m
y2.m
y3.m y
ym
y4 y2 y1
yn.m
y a b x
x1
x2
x3
xn
x
散点图(说明:由于本人在计算机上作图的能力有限,所以此 图有很多信息未表达甚至有误,请注意。 ) 用这一系列输入值与观测值, 根据最小的乘法原理可以回归出一 条最佳直线:
ˆx ˆa ˆb y
s余 ˆi )2 ( yi y s n2 n2
检测中标准曲线相关问题探讨!(包含标准曲线制作、检验、使用中问题等)
检测中标准曲线相关问题探讨!(包含标准曲线制作、检验、使用中问题等)分析检测的首要任务是定性和定量,定性可以说是有和无的问题,定量是提供待测物质含量范围的一个过程,这当中包含了任何定性定量都有不确定度的含义。
而普遍采用的标准曲线已然是分析检测中的常规工作,本篇内容以讲解加问答的形式探讨标准曲线使用过程中的难点和误区,结合数据处理版面关于标准曲线的问题交流,以期答疑解惑、共同精进。
内容提要本文内容共分为【四个部分】1、标准曲线的本质:系列浓度待测物质与响应的关系,用以推算样品含量。
2、标准曲线的做法:3点以上,至少重复2次,浓度均匀设置。
3、标准曲线的检验:拟合检验、失拟检验和斜率、截距检验。
4、标准曲线使用中的问题。
标准曲线的本质分析检测中的标准曲线是指一系列已知含量(浓度/量)的物质与仪器响应/信号之间的关系,数学处理就是曲线方程,图形表示就是标准曲线。
标准曲线的目的是可以根据标准曲线查出待测物质的含量。
当我们得到一系列已知含量的物质的响应后,就会去建立函数关系,数学上称曲线拟合,由于直线最为简单,所以常常用直线方程加以拟合,当然会用到多项式拟合等其他方式。
标准曲线的核心问题要解决:1、能找到确切浓度的标准物质或标准品。
2、标准系列和待测物质一定要有相同和一致的基体,因为样品基体可能会干扰仪器的响应,从这个意义上讲,样品的前处理实际就是提供标准和样品同样的基体环境,尽量祛除干扰基体。
所以最好的标准系列应该是样品基体匹配的标准系列。
而方法建立过程中首先要考虑的当然是基体干扰的问题,推荐用标准加入曲线和Youden曲线分别考察样品基体所带来的乘积性干扰和加和性干扰。
标准加入曲线就是在样品中加入一系列标准,然后考察该标准加入曲线和标准曲线斜率的统计学差异,若有差异需考虑用标准加入法定量;而Youden 曲线就是对样品做一系列稀释,然后用稀释倍数如1/10,1/5,1/2,1对仪器响应做曲线,考察该Youden曲线的截距与0的差别,若有差别则提示有加和性干扰,此时测定值要减去该截距才是真实值。
标准曲线线性范围
标准曲线线性范围标准曲线线性范围是指在实验室分析中,所测定的物质浓度与其对应的检测信号之间的线性范围。
在实验室分析中,我们常常需要确定样品中某种物质的浓度,而标准曲线线性范围的确定对于准确测定物质浓度至关重要。
首先,我们需要明确标准曲线的概念。
标准曲线是指在一定条件下,用一系列已知浓度的标准溶液进行测定,得到一系列浓度与检测信号的对应关系曲线。
而线性范围则是指在这个曲线上,浓度与检测信号之间呈线性关系的范围。
在这个范围内,浓度与检测信号的关系是可靠的,可以用来准确测定未知样品的浓度。
确定标准曲线线性范围的方法有很多种,其中比较常用的是利用线性回归分析。
通过对一系列标准溶液进行测定,得到它们的浓度与检测信号的对应关系后,可以利用线性回归分析来确定线性范围。
线性回归分析可以通过计算相关系数、斜率、截距等参数来确定标准曲线的线性范围,从而保证测定的准确性和可靠性。
在实际操作中,确定标准曲线线性范围还需要考虑一些因素。
首先,需要确保所选取的标准溶液浓度分布均匀,覆盖所需测定的范围。
其次,需要根据实际情况选择合适的检测方法和仪器,以确保测定的准确性。
另外,还需要考虑到样品的性质和测定条件等因素,以避免因外界因素的影响而导致测定结果的偏差。
确定标准曲线线性范围对于实验室分析至关重要。
只有在确定了线性范围后,我们才能准确地测定样品中物质的浓度,从而保证实验结果的可靠性和准确性。
因此,在进行实验室分析时,务必要认真确定标准曲线的线性范围,以确保实验结果的准确性和可靠性。
总之,标准曲线线性范围的确定是实验室分析中至关重要的一步。
通过合理选择标准溶液、合适的检测方法和仪器,以及考虑到样品的性质和测定条件等因素,我们可以准确地确定标准曲线的线性范围,从而保证实验结果的准确性和可靠性。
希望本文可以帮助大家更好地理解标准曲线线性范围的重要性,提高实验室分析的准确性和可靠性。
标准曲线的不确定度
标准曲线的不确定度标准曲线是实验室常见的一种曲线,用于测定未知物质浓度。
在实际应用中,我们需要计算标准曲线的不确定度,以确保实验结果的准确性和可靠性。
本文将介绍标准曲线不确定度的计算方法及其重要性。
首先,我们需要了解标准曲线的构建过程。
通常情况下,我们会使用已知浓度的标准溶液,通过一系列实验测定其吸光度或荧光强度,然后绘制出标准曲线。
标准曲线通常是一条直线或曲线,其方程可以表示为y=ax+b,其中y表示吸光度或荧光强度,x表示浓度,a和b为拟合参数。
在实际操作中,我们往往会进行多次实验,得到多条标准曲线。
为了确定标准曲线的不确定度,我们需要进行统计分析。
首先,我们可以计算各个浓度点对应的吸光度或荧光强度的平均值和标准偏差。
然后,利用这些数据进行线性回归分析,得到拟合参数a和b的平均值及其不确定度。
接下来,我们需要计算标准曲线上各个浓度点的不确定度。
一般来说,标准曲线上每个浓度点的不确定度包括两部分,由拟合参数引起的不确定度和由实验测量引起的不确定度。
前者可以通过线性回归的结果直接得到,而后者则需要考虑实验测量的误差以及仪器的精密度。
在实际计算中,我们可以利用传递误差的方法来确定标准曲线上各个浓度点的不确定度。
首先,我们可以计算出拟合参数a和b的不确定度对浓度的传递函数,然后将其与实验测量的不确定度相结合,得到最终的结果。
标准曲线的不确定度是实验结果的重要组成部分,它直接影响到最终浓度的确定性和可靠性。
在实际操作中,我们需要根据实验条件和仪器精密度进行合理的设计和选择,以最大限度地减小标准曲线的不确定度。
总之,标准曲线的不确定度是实验室工作中一个重要而复杂的问题。
通过合理的设计、精确的实验操作和严格的数据分析,我们可以有效地确定标准曲线的不确定度,从而保证实验结果的准确性和可靠性。
希望本文的介绍能够对您有所帮助,谢谢阅读!。
线性回归标准曲线法不确定度(检验检疫)
仪器分析中线性回归标准曲线法分析结果不确定度评估一、前言对测试方法制定不确定度评估程序是ISO/IEC 17025对实验室的要求[1],也是检验工作的需要。
由ISO 等7个国际组织联合发布的《测量不确定度表达指南》[2]采用当前国际通行的观点和方法,使涉及测量的技术领域和部门可以用统一的准则对测量结果及其质量进行评定、表示和比较,满足了不同学科之间交往的需要[3]。
采用《测量不确定度表达指南》对测试结果不确定度进行评估,也是检验工作同国际标准接轨的需要。
线性回归标准曲线法是仪器分析中最常用的方法,这类仪器包括原子吸收分光光度计、发射光谱仪、分光光度计、气相(液相)色谱仪等。
这类分析测定结果的不确定度都有相似的来源,可概括为仪器精密度、标准物质不确定度及溶液制备过程中带来的不确定度等。
因此,可用相似的方法对它们进行评估。
本文以ICP-AES 法测定钢铁中磷为例,推导了仪器分析中线性回归标准曲线法测定不确定度的计算方法,并提供了计算过程所需的各参数的采集和计算方法,评估了标准不确定度、自由度和扩展不确定度的数值。
二、测定过程和数学模型仪器分析中线性回归标准曲线测定方法,利用被测物质相应的信号强度与其浓度成正比关系,通过测定已知浓度的溶液(即标准溶液)的信号强度,回归出浓度-信号强度标准曲线,从标准曲线上得到被测定溶液信号强度相应的浓度。
计算过程的数学模型如下:用y i 和y t 分别表示标准溶液和被测溶液的信号线强度,以x i 和x t 分别表示第i 个标准溶液和被测样品溶液的浓度,i=1~n ,n 表示标准溶液个数,则:y a bx t t =+ (1)其中,b xx y y xx ii i nii n=---==∑∑()()()121(2)a y bx =- (3) (1)式也可表示成:x y abt t =- (4) 把式(2)、(3)代入式(4)得:x y y xx xx y y x t t ii nii i n=----+==∑∑()()()()211(5)式(5)表明了被测量x t 与输入量x 1,x 2...x n 和y 1,y 2...y n 、y t 的函数关系,可简写成:x t f x x x n y y y n y t=(,...,,...,)1212 由上式可知,样品溶液浓度测定结果不确定度可分成标准溶液浓度不确定度分量及其信号强度不确定度分量和被测定溶液信号强度不确定度分量,其中标准溶液浓度不确定度分量可由标准样品标称含量不确定度和配制过程引入的不确定度合成得到,而信号强度不确定度分量是由仪器测量的误差引起的,可从仪器的精密度数据得到。
利用回归方程进行不确定度评定
利用回归方程进行不确定度评定黄焕钧 张晋东莞市荣昌化工有限公司摘要本实验通过ICP法测定油漆样品中Ba元素为例,应用数理统计学中的最小二乘法建立其回归方程,同时针对校准曲线引入的不确定度进行评定。
该评定方法在实际工作中可以作为利用回归方程计算检测结果这一类型的不确定度评定的参考。
一切测量结果都不可避免的具有不确定度,一份完整的检测报告应包括对其不确定度的评定。
利用回归方程计算检测结果是分析化学中最常用的计算方法。
本文根据国家技术监督局发布的《测量不确定度评定和表示》(JJF1059-1999),以使用ICP法测定考核样品中Ba元素为例,利用数理统计学中的最小二乘法进行直线回归计算。
同时由于实验中产生不确定度的因素通常包括检测仪器、实验环境、标准物质、人员操作和分析方法,而本次主要对校准曲线的非线性引起输出值得不确定度U(C)进行评定与评估。
1 实验部分1.1 主要仪器和试剂岛津ICPE-9000,德国利曼的微波消解系统,HNO3(AR)。
浓度为1000μg/mL的Ba单元素标准溶液(从国家有色金属及电子材料分析测试中心购买)。
1.2 标准使用液的配制用2mL移液管吸取浓度为1000μg/mL的Ba标准溶液到100 mL量瓶中,加入3%(v/v)的HNO3介质定容至刻度线,从而得到20μg/mL单元素标准溶液;用13%(v/v)的HNO3分别稀释100、50、33、25和20倍,分别得到浓度为0.2、0.4、0.6、0.8与1.0μg/mL的标准溶液。
1.3 实验方法及过程简述将湿的油漆样品喷在玻璃板上,烘干,用小刀刮取,称量0.1g左右,然后加入约8mL HNO3放入微波消解系统进行消解。
消解完成待冷却后,将其过滤定容于50mL容量瓶中。
然后利用ICPE-9000光谱仪,对标准使用溶液进行测试,测出Ba标准系列的强度值A,计算强度值A与浓度关系的回归方程,然后测量样品溶液中的强度值,由回归方程可计算出样品溶液中被测组分中Ba的浓度。
线性回归的不确定度问题
6.2 计算合成标准不确定度
uc (r)
[u(c0 ) ]2 [u(VL )
]2
[u(aV
) ]2
[u(
f acid ) ]2
[u(
f time ) ]2
u( [
f temp ) ]2
r
c0
VL
aV
f acid
f time
f temp
0.0692 0.00542 0.0252 0.0082 0.0012 0.062 0.095
虑,故而:
u(
f time
)
0.003 3
0.5
0.001
5.1.4 酸浓度影响
一个研究表明:酸浓度每变化 1%, facid 约有 0.1 的变化;另一个 研究表明:当酸浓度约为 4%时,酸浓度的不确定度为 0.008%。所
以:
u( facid ) 0.008 0.1 0.0008
5.2 面积测量的不确定度
0.0050
B0
0.0087
0.0029
用 AAS 测量浸泡陶瓷容器的溶液两次,得到浓度 c0 0.26 mgl-1, 而标准不确定度:
u(c0 )
s B1
1 1 (c0 c)2 0.005486 1 1 (0.26 0.5)2 0.018 mgl-1
PN
sxx
0.241 2 15
用原子吸收光谱法测定,并用校准溶液事先校准。
c0
A0 B0 B1
A0 ----浸取液中金属的吸光度 B0 ----校准直线的截距 B1 ----校准直线的斜率 校准直线在拟合时有不确定度,浸泡时间、溶液浓度、温度对浸取
液中镉含量 c0 均有影响。 4.2 体积VL 浸取液体积测量,受浸泡液体高度、温度、校准、读数影响。 4.3 容器的表面积 aV 容器的表面积测量,受长度测量影响及浸泡深度影响。 4.4 稀释系数 d 本例无须稀释浸取液,故可不考虑其影响。
测量不确定度内训-线性拟合的不确定度
1 r 2 相关系数r的不确定度: ur sr n2 2 x s y a和b的协方差: Covar(a, b) S xx
s y 响应yS的不确定度: u yS p
s y 1 1 xS x 浓度xS的不确定度:u xS a p n S xx
2
实际浓度xx xS x0 的不确定度: s y 1 1 x 2 u x a p k S xx
s y 1 1 x0 x 浓度x0的不确定度:u x0 a k n S xx
2
若采用标准加入法测试样品浓度,对样品加 标并处理成一组g个浓度(xi,i=1…g,其中, x1为未加标样,x2为第1个加标样...) 等精度对这组样品进行h次测量得一系列响应 (yi,j,i=1…g ,j=1…h,n=g×h) 以上述数据计算得校准曲线( )。 y a x b 由校准曲线得到样品其平均浓度为 。
0.028 0.029 0.029 0.029 -0.005 -0.004 -0.004 2.30E-05 1.44E-05 1.44E-05 0.084 0.083 0.081 0.083 0.003 0.002 0.135 0.131 0.133 0.133 0.006 0.002 0.180 0.181 0.183 0.181 0.003 0.004
b xs a
s y 1 xS x 浓度xS的不确定度:u xS a n S xx
2
b u xS u a
2 2
f f f 2 f 2 u b u a 2 uc a, b a b b a b 1 1 2 b 2 2 u b 2 u a 2 Covara, b 2 a a a a
品检中的标准曲线与校正方法
品检中的标准曲线与校正方法在品质检测过程中,标准曲线和校正方法被广泛应用于确保产品质量的准确性和一致性。
标准曲线和校正方法可以帮助实验室确定测试结果的准确性,并验证使用的仪器是否准确工作。
在本文中,我们将探讨品检中的标准曲线和校正方法的作用以及常见的实施步骤。
让我们了解什么是标准曲线。
标准曲线是通过一系列已知浓度的样品制备得到的,它与样品中的分析物浓度之间存在着确定的数学关系。
标准曲线通常是由浓度作为X轴,测定结果作为Y轴绘制出来的。
实验室可以使用这条曲线来确定未知样品的分析物浓度。
要制备标准曲线,首先需要选取一系列已知浓度的标准样品。
这些样品的浓度应覆盖分析所需的浓度范围。
使用适当的分析方法对这些标准样品进行测定,并记录测定结果。
接下来,将这些浓度值作为X轴,对应的测定结果作为Y轴,绘制成标准曲线。
通常,标准曲线是通过线性回归拟合得到的,使得浓度与测定结果之间的关系达到最佳拟合。
标准曲线的制备是为了校正测试结果,确保测试过程准确不偏离预期。
这种校正过程被称为校正方法。
校正方法在实验室中经常进行,以提高实验的准确性和可重复性。
它可以更好地控制仪器的偏差,并减小人为误差的影响。
校正方法的实施步骤包括:进行仪器零点校正。
这是通过将仪器设置为零点状态来消除基线偏移。
使用标准样品进行仪器校正。
校正过程中,将已知浓度的标准样品与未知样品一起进行分析。
通过比较已知样品的测定结果和标准曲线上相应浓度处的测定结果,可以确定仪器的准确性和误差。
还有其他校正方法可以应用于不同的测试需求。
例如,内标法是一种常用的校正方法,它通过添加已知浓度的内标物到样品中来确定分析物的浓度。
内标物是与分析物具有相似性质的物质,但其浓度已知。
通过测定内标物和分析物之间的响应比例,可以计算出分析物的浓度。
标准曲线和校正方法在品检中扮演着重要的角色。
它们可以确保测试结果的准确性和可靠性,并为产品质量控制提供有效的工具。
通过正确实施标准曲线和校正方法,实验室可以获得一致性的测试结果,并及时发现和解决测试过程中的偏差和误差。
直线回归计算及其测量不确定度
直线回归计算及其测量不确定度(2009-04-07 16:36:12)1. 直线回归方程和相关系数的计算理化分析测试常用仪器分析法,且大多数仪器分析法都是相对分析法。
因此,在分析试样时,要求先用标准物质绘制标准曲线(工作曲线),才能测定试样中的被测物含量。
其中直线回归是最常用且最简单的一种。
用实验数据拟合直线,要求所观测的点与线上相应点的垂直距离之差的平方和最小,即最小二乘法。
呈直线的标准曲线用下式表示:(1)式中b是直线的斜率(回归系数),a是截距。
各实验数据点可表示为(xi,yi)i=1,2,…,N。
用以下各式分别计算斜率b、截距a和相关系数r:1.1 斜率 (2)1.2 截距 (3)1.3 相关系数 (4)以上各式中,是x值的平均值,是y值的平均值。
相关系数r的绝对值通常大于0.99而很少小于0.90。
相关系数r接近于+1和-1时,一般应给出三位以上的有效数字。
1.4 y对x的回归直线用计算得到的斜率和截距绘制的直线就是拟合得到的最佳直线,称为y对x的回归直线。
显然,实验中测得的各实验点(xi,yi)并不完全落在该回归直线上,除非相关系数r=1。
y对x的回归直线可表示为:(5)【例1】用分光光度法在某一波长下测定一系列的被测物品标准溶液,被测物品的浓度x和吸光度y如表1中第2栏和第3栏所示。
求回归直线方程和相关系数r。
为便于计算,将有关中间计算结果列于表1中。
用式(2)和表1的数据计算斜率b:(6)用式(3)和表1的数据计算截距a:(7)用式(4)和表1的数据计算相关系数r:0.998 9 (8)2. 斜率b和截距a的不确定度评定用上述方法计算得到的标准曲线(工作曲线)可用于分析被测试样中的未知物含量,因此必须对其斜率b和截距a的不确定度进行评定。
2.1 回归的标准偏差s(9)式中yi是相对于xi的测得值;是当x = xi时用式(5)计算得到的值,即从回归直线上取得的与xi对应的y值;N为数据对(x,y)的数目。
回归分析的直线拟合不确定度探讨
回归分析的直线拟合不确定度探讨
极权回归分析(extreme regression analysis)是数据挖掘的重要方法,用
于确定给定的变量具有的相关性,可以有效预测和分析已有数据之间的相关性。
由于极权回归分析可以得到一条直线,因此被称为“拟合”,事实上它的结果是一条经过若干个数据点的穿越折线或直线。
而由此得出的直线有一个重要参数——拟合不确定度(Fitting Uncertainty),它反映着回归分析拟合结果的确定性,也就
是当前拟合出来的直线能够有多少精度地表示给定数据之间的相关性。
拟合不确定度的计算方法有若干种,但最常用的是拟合的相关系数,即用来衡
量数据之间的相关程度,一般而言,其取值范围介于-1和1之间。
当拟合出来的
直线靠近数据点时,说明给定的变量之间的相关性较强,拟合结果的不确定度较小,相关系数较接近1;反之则较低,相关系数较接近-1。
另外,还有一些从技术或行业角度出发的因素也影响拟合不确定度,例如考虑
到数据采样率,数据的准确性和可靠性,以及被拟合的直线的形状等。
通过考虑这些因素,可以更准确地估计拟合出来的结果,从而更好地探讨数据之间的相关性和结构性分析。
总之,拟合不确定度是极权回归分析拟合结果的重要参数,可以用来评估给定
变量之间的相关程度,借此分析大规模数据的相关性,从而更明晰地掌握用户行为和被研究对象之间的联系。
标准曲线不确定度的分析
标准曲线不确定度的分析曹涛(深圳市通量检测科技有限公司,广东深圳 518102)摘要:本文阐述了标准曲线不确定度分析的通用方法,讲解了标准曲线不确定度的分析步骤和方法。
并且通过检测过程中经典的几个项目的标准曲线的不确定度实例分析,来论证影响不确定度分析的因素;通过实验数据证明:参与标准曲线的点的个数和样品测定的次数越多,标准不确定度越小;并且样品测定的结果越靠近标准曲线的重点,标准不确定度越小;标准曲线的线性越好,斜率越高,标准不确定度越好;关键词:标准曲线,不确定度中图分类号:R155.5文献标识码:A文章编号:作者简介:曹涛(1987-06-04),男,汉族,陕西省汉中市,中山大学本科毕业,研究食品中营养成分、添加剂、农兽药残留的检测分析;E-mail:Analysis of Standard Curve’s UncertaintyCao Tao(Shenzhen Total-Test Technology Co., Ltd, Shenzhen 518102)Abstract: This paper expounds a general method of the analysis of standard curve’s uncertainty and explains the steps of the analysis of standard curve’s uncertainty. Prove the effect of the factors of uncertainty analysis through the testing process in classical several items of standard curves of uncertainty analysis. Experiments demonstrate: Improving the test’s times of the standard curve and sample can make the standard’s uncertainty small. And The results of sample are more close to the center of the standard curve, the standard’s uncertainty is smaller. T he standard curve is linear in the better, and the slope is higher, the standard uncertainty can be smaller.Key word: the standard curve. uncertainty前言:仪器分析中线性回归标准曲线测定方法,利用被测物质相应的信号强度与其浓度成正比关系,通过测定已知浓度的溶液(即标准溶液)的信号强度,通过最小二乘法将响应值和浓度的对应的线性关系拟合成一条直线,再根据未知样品的响应值推算出对应的浓度;然而测得的所有点未必全部都落在标准曲线上(除非线性相关系数r=1),因此得到的标准曲线本身具备相应的不确定性,而通过标准曲线去计算得到的浓度值就不可避免的具备不确定性,而且这个不确定性往往是整个实验不确定度的最大来源;因此对标准曲线计算不确定度非常有必要;1 标准曲线不确定度分析的概念和计算1.1 标准曲线的不确定度忽略标准溶液的不确定度的引入用线性最小二乘法拟合曲线程序的前提是假定横坐标(标准溶液的浓度)量的不确定度远小于纵坐标的量的不确定度,因此通常的C 0不确定度计算程序仅仅与响应值不确定度有关,而与校准溶液不确定度无关,也不与从同一溶液中逐次稀释产生必然的相关性[1]。
标准曲线拟合不确定度评估 ppt课件
• 样品含量数学模型: x = (y-b)/ a • 前提是标准溶液浓度的不确定度的影响可以忽略
标准曲线拟合不确定度评估
11
直线拟合方法
•
•
• n1-被测溶液测量次数(平行样 即为2次)
• n2-标准溶液测量次数,(拟合 总点数,如果5个浓度每个浓度测 3次,应为15次)
• 质量(两次称量)
– uc ud(m) = s=0.0028 g – 系统误差合成为0 – uc ud rel(m)=0.028
• 体积
– 100mL容量瓶MPE±0.05 mL, u(V1)= 0.05×0.6=0.03 mL – 重复性 u(V2)= s(v)= 0.12 mL – 温度5℃,u(T)= 5×2.1×10-4×0.6×100 = 0.06 mL – uc(V)=0.137mL – Uc rel(V)=0.00137
标准曲线拟合不确定度评估
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利用证书上的扩展不确定度计算标 准不确定度
• uB=U/k 或 uB=U95/k95
• 标准物质证书上标准参考值=0.200±0.002 mg/kg,求u(m)。
解: u(m) =0.002/2=0.001 mg/kg
• 如果0.002是2倍或3倍标准偏差,换算为1倍 标准偏差即可
标准曲线拟合不确定度评估
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• 标准物质的称量(固体)
– 考虑称量方式(两次还是一次)
– 天平检定证书(MPE)(两次系统效应的不确 定度为0)
– 天平重复性标准偏差(两次随机效应不确定度 合成为 s)
标准曲线拟合不确定度评估
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标准溶液稀释及配制
• 考虑配制次数及配制过程中的相关性 • 刻度吸管MPE • 容量瓶MPE • 温度对体积的影响 • 重复性标准偏差
测量不确定度内训线性拟合的不确定度ppt课件
b
1 a2
s
2
y
1 n
x2 Sxx
xS2 a2
s2y
Sxx
2xS a2
x s2y
Sxx
s
2y
a2
1 n
xS x 2
Sxx
11
计算对象 符号 Excel公式
举例
平均值
x y
AVERAGE
AVERAGE(A1:A5) AVERAGE(B1:B5)
1 h
h j 1
yi, j
总响应平均值:y
1 g
g i1
yi
1 n
g i1
h
yi, j
j 1
响应残差: vy,i, j yi, j y
拟合直线的响应残差: vi, j yi, j a xi b
g h
gh
响应残差平方和:Syy
拟合直线的残差标准偏差s(y)=0.005486
15
采用平均值计算
浓度 (mg/L) 1
0.1 0.028 0.3 0.084 0.5 0.135 0.7 0.180 0.9 0.215
2
0.029 0.083 0.131 0.181 0.230
3
0.029 0.081 0.133 0.183 0.216
14
=STEYX(G5:I9,D5:F09.0) 05486
采用原始值计算
浓度 (mg/L)
1
2
3
y v v v v v v 2
2
2
j y,i,1 y,i,2 y,i,3 y,i,1 y,i,2 y,i,3
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仪器分析中线性回归标准曲线法分析结果不确定度评估一、前言对测试方法制定不确定度评估程序是ISO/IEC 17025对实验室的要求[1],也是检验工作的需要。
由ISO 等7个国际组织联合发布的《测量不确定度表达指南》[2]采用当前国际通行的观点和方法,使涉及测量的技术领域和部门可以用统一的准则对测量结果及其质量进行评定、表示和比较,满足了不同学科之间交往的需要[3]。
采用《测量不确定度表达指南》对测试结果不确定度进行评估,也是检验工作同国际标准接轨的需要。
线性回归标准曲线法是仪器分析中最常用的方法,这类仪器包括原子吸收分光光度计、发射光谱仪、分光光度计、气相(液相)色谱仪等。
这类分析测定结果的不确定度都有相似的来源,可概括为仪器精密度、标准物质不确定度及溶液制备过程中带来的不确定度等。
因此,可用相似的方法对它们进行评估。
本文以ICP-AES 法测定钢铁中磷为例,推导了仪器分析中线性回归标准曲线法测定不确定度的计算方法,并提供了计算过程所需的各参数的采集和计算方法,评估了标准不确定度、自由度和扩展不确定度的数值。
二、测定过程和数学模型仪器分析中线性回归标准曲线测定方法,利用被测物质相应的信号强度与其浓度成正比关系,通过测定已知浓度的溶液(即标准溶液)的信号强度,回归出浓度-信号强度标准曲线,从标准曲线上得到被测定溶液信号强度相应的浓度。
计算过程的数学模型如下:用y i 和y t 分别表示标准溶液和被测溶液的信号线强度,以x i 和x t 分别表示第i 个标准溶液和被测样品溶液的浓度,i=1~n ,n 表示标准溶液个数,则:y a bx t t =+(1)其中,b xx y y xx ii i nii n=---==∑∑()()()121(2)a y bx =- (3)(1)式也可表示成:x y a bt t =- (4)把式(2)、(3)代入式(4)得:x y y xx xx y y xt t ii nii i n=----+==∑∑()()()()211(5)式(5)表明了被测量x t 与输入量x 1,x 2...x n 和y 1,y 2...y n 、y t 的函数关系,可简写成:x t f x x x n y y y n y t=(,...,,...,)1212 由上式可知,样品溶液浓度测定结果不确定度可分成标准溶液浓度不确定度分量及其信号强度不确定度分量和被测定溶液信号强度不确定度分量,其中标准溶液浓度不确定度分量可由标准样品标称含量不确定度和配制过程引入的不确定度合成得到,而信号强度不确定度分量是由仪器测量的误差引起的,可从仪器的精密度数据得到。
如果标准溶液是从各自不同的母标准物质配制,并且在配制过程使不同的器皿,则各标准溶液之间浓度估计值之间无关,因此x t 各输入量估计值之间无关,由文献[2]5.1款式10,得样品溶液浓度的合成标准不确定度如下:u x f x u x f y u y f y u y t i ni i i ni i t t ()()()()=⎡⎣⎢⎤⎦⎥+⎡⎣⎢⎤⎦⎥+⎡⎣⎢⎤⎦⎥==∑∑12212222∂∂∂∂∂∂ (6) 由式(5)得传播系数的表达式如下:nx x y y y y x x x x y y x x y y nn x f n j j i n j j j i n ji j j t i1)()())(()(2))(()(112121+⎥⎦⎤⎢⎣⎡------⎥⎦⎤⎢⎣⎡----=∑∑∑===∂∂(7)⎥⎦⎤⎢⎣⎡-------⎥⎦⎤⎢⎣⎡---=∑∑∑===))((1))((1))(()(12112x x y y nn y y x x n y y x x x xy fi t nj j j n j j j nj ji∂∂ (8)∂∂f y bt=1 (9)我们以测定钢铁中磷的浓度为例,选择5个标准钢铁样品,按SN/T0750-1999《进出口碳钢、低合金中铝、砷、铬、钴、铜、磷、钼、镍、硅、锡、钛、钒含量的测定-电感耦合等离子体原子发射光谱(ICP-AES )法》的方法制备标准溶液和被测样品溶液。
在ICP-AES上选用P213.6nm做分析谱线,分别测定标准溶液和被测溶液的分析谱线强度,用最小二乘线性回归法做出浓度-分析谱线强度标准曲线,从标准曲线上得到与被溶液分析谱线强度相应的浓度,再把被测溶液浓度转换成样品的百分比含量。
测试过程的各种量如表1所示。
表1 钢铁中磷的测定有关量值样品编号标称含量(%)称样量(g)溶液浓度(ug/ml)谱线强度(cps)BH0507-9A 0.011 0.4755 0.523 57.630#第39号0.022 0.4864 1.07 139.6GB01202 0.029 0.5167 1.39 190GB01203 0.038 0.5053 1.92 266.7BH0506-3A 0.063 0.4524 2.58 351.9被测样品0.4805 2.30 316.7三、各量值不确定度的计算如前所述,仪器分析中标准曲线法测定结果不确定度来源包括仪器精密度、标准物质不确定度及制备各种溶液过程中引入的不确定度,这些不确定度来源可从仪器说明书及其它有关文件中得到,通过这些数据及合适的合成方法,可得到测定结果的不确定度。
我们以上面测定钢铁中磷的例子,各种量值不确定度计算如下:1.标准溶液浓度不确定度u(x i)标准溶液溶度由下式得出:xc mvii ii(10)其中,x i为标准溶液浓度(单位为ug/ml),c i为标准样品质量比浓度(单位为1),m i为标样质量(单位为ug),v i为溶液体积(单位为ml)。
由此得出标准溶液浓度不确定度来自三个分量:第一,钢铁标样标值的不确定度u c(x i);第二,称量过程引入的不确定度u m(x i);第三,定容过程引入的不确定度u v(x i)。
由文献[3]公式10得:u x x c u x x m u x x v u x i i i c i i i m i i i v i ()()()()=⎛⎝ ⎫⎭⎪+⎛⎝ ⎫⎭⎪+⎛⎝ ⎫⎭⎪∂∂∂∂∂∂222222 (11) 式中传播系数:∂∂x c m v i ii i=(12) ∂∂x m c v i ii i=(13) ∂∂x v m c vi ii i i=-2 (14)(1)标值的标准不确定度u c (x i )标准钢铁采用国家标准,其相对扩展不确定度为1%,按正态分布95%置信概率计算,标准不确定度:u c (x i )=0.01/1.96c i =0.0051c i国标钢样由国家标准研究所提供,其标不准确定度可信度很高,自由度: v c =∞(2)称量过程引入的不确定度u m (x i )称量不确定度来自两个方面,第一,天平校正产生的不确定度,按检定证书上给出的在95%置信概率时为±0.1mg ,换算成标准偏差为u 1=0.1/1.96=0.052mg 自由度为∞;第二称量变动性,根据历史记录,在50g 以内,变动性标准偏差为u 2=0.07mg ,自由度为∞。
样品称量过程中,样品质量m=m G -m T 得出,其中,m G 是样品及容器总质量,m T是容器质量,由此得出样品质量不确定度的四个分量:第一,系统误差导致的毛重不确定度u G1=0.052mg ;第二,系统误差导致的皮重不确定度u t1=0.052mg ;第三,由随机误差导致的毛重不确定度u G2=0.007mg ;第四,由随机误差导致的皮重不确定度u T2=0.007mg 。
由于毛重和皮重由同一天平称出,因此,系统误差导致的毛重和皮重值不确定度是强相关的,即相关系数为1,而随机误差导致的不确定度是无关的,由此得:()u x m m u mm u m m u m m u m i G G G G T T T T ().....=+⎡⎣⎢⎤⎦⎥+⎡⎣⎢⎤⎦⎥+⎡⎣⎢⎤⎦⎥=-++=∂∂∂∂∂∂∂∂122121222200520052000700070010由文献[2]式(G2),自由度为:00100052007005200744444.....∞+∞+∞+∞=∞(3)定容过程引入的不确定度u v (x i )[4]使用100ml 容量瓶配制标准和样品溶液,其不确定度包括三部分:第一,容量瓶体积的不确定度,按制造商给定为±0.10ml ,按均匀分布换算成标准偏差为:01030058./.=ml ,自由度为:∞;第二,充满液体至容量瓶刻度的变动性,可通过重复称量进行统计,例如重复10次统计出标准偏差为0.012ml ,自由度:10-1=9;第三,容量瓶和溶液温度与校正时温度不同引起的体积不确定度,假设差3︒C ,水体积膨胀系数为2.1X10-4/︒C ,则95%置信概率时体积变化的区间为±100X3X2.1X10-4=0.063ml ,转换成标准偏差:0.063/1.96=0.032ml ,自由为:∞。
以上三项合成得出:u x ml v i ()....=++=0058001200320067222自由度为:v x i ()=∞把5点标准溶液体积、称样量和标称含量代入式(12)、(13)、(14),得各量值的不确定度传播系数。
对标准溶液浓度不确定度有贡献的量、其不确定度及传播系数如表2所示。
把表2中有关量值代入式(11),得第i 个标准溶液不确定度u(x i ),其自由度v(x i )=∞,列于表3中。
表2 标准溶液浓度不确定度u(x i)计算的有关量值量量值标准不确定度自由度传播系数不确定度分量(ug/ml)c10.00011 0.00000056 ∞4755ug/ml 0.00269 c20.00022 0.00000112 ∞4864ug/ml 0.005466 c30.000269 0.00000137 ∞5167ug/ml 0.00709 c40.00038 0.00000194 ∞5053ug/ml 0.00979 c50.00063 0.00000321 ∞4524ug/ml 0.0145m1475500ug 10ug ∞0.0000011ml-10.000011 m2486400ug 10ug ∞0.0000022ml-10.000022 m3516700ug 10ug ∞0.0000029ml-10.000030 m4505300ug 10ug ∞0.0000038ml-10.000038 m5452400ug 10ug ∞0.0000063ml-10.000063 v1100ml 0.067ml ∞-0.00523ug/ml -0.00035 v2100ml 0.067ml ∞-0.0107ug/ml -0.00072 v3100ml 0.067ml ∞-0.0150ug/ml -0.00093 v4100ml 0.067ml ∞-0.0192ug/ml -0.00129 v5100ml 0.067ml ∞-0.0285ug/ml -0.00191表3标准溶液浓度不确定度u(x i)及自由度v(x i)自由度v(x i)量x i量值标准不确定度u(x i)x10.523ug/ml 0.00269ug/ml ∞x2 1.07ug/ml 0.00551ug/ml ∞x3 1.39ug/ml 0.00716ug/ml ∞x4 1.92ug/ml 0.00989ug/ml ∞x5 2.58ug/ml 0.0147ug/ml ∞2.分析谱线强度的标准不确定度分析谱线强度标准不确定度来源于ICP-AES 仪器本身的长时间精密度。