第六章_绘制回归曲线[1]
如何用excel做回归曲线的教程
如何用excel做回归曲线的教程
在Excel中录入好数据以后经常需要数据统计，其中回归曲线比较常用。
接下来是店铺为大家带来的如何用excel做回归曲线的教程，希望对你有用。
如何用excel做回归曲线的教程：
制作回归曲线步骤1：首先，我们打开excel，输入想要处理的数据。
如下图，一般x轴数据在上，y轴数据在下。
制作回归曲线步骤2：我们选中这些数据，在菜单栏找到插入--散点图。
制作回归曲线步骤3：点击散点图，选中最常见的散点图即可，软件就会根据我们的数据绘制出想要的图表。
制作回归曲线步骤4：接下来，就到了比较重要的一步，我们在图表上画好的点上右击，跳出的菜单中有一个“添加趋势线”的选项。
制作回归曲线步骤5：选择“添加趋势线”，就会跳出下图小窗口，我们可以根据散点图的趋势来选择添加相应的趋势线，即回归分析类型。
制作回归曲线步骤6：此外，还可以选择添加回归方程和方差。
制作回归曲线步骤7：点击关闭后，我们可以看到，图标中出现了线性趋势线，而且还有回归方程和方差值，无需我们计算即可得到,非常方便。
统计学06第六章相关与回归分析
-5.3339 -21.2729 -20.0669
0.02111209 -58.5559
0.0675121 -201.421
2019/11/7
第六章 相关与回归分析
20
2.2 相关系数的特征及判别标准
解法 1
n x y
Lxx
L yy
Lxy
2
xx
2
y y
xx
3559.59
22
2.2 相关系数的特征及判别标准
解法 2
n x y x2 y2 x y
10 6470 5.813 4814300 3.446609 3559.59
r
10 3559.59 6471 5.813
10 4814300 64702 10 3.446609 5.8132
第六章 相关与回归分析
第二节 简单线性相关分析
2.1 相关系数的计算公式 2.2 相关系数的特征及判别标准 2.3 相关系数的检验
2.1 相关系数的计算公式
相关系r数与计ρ算公式： X 、Y 的协方差
相总关样 系体数本：相关 系V数Caor是 vXX一，Va个 YrY统
计量。可以证明，样本相
y y
10 6470 5.813 628210 0.0675121 -201.421
r
201 .421
628210 0 .0675121
0 .978051034 0.9781
2019/11/7
第六章 相关与回归分析
21
2.2 相关系数的特征及判别标准
x
280 320 390 530 650 670 790 880 910 1050
第六章相关与回归分析
• 总体相关系数ρ——根据总体数据计算的，
• 样本相关系数 r ——根据样本数据计算的。
6 - 12
统
计
相关关系的计算பைடு நூலகம்式
学
rSxy
(xx)y (y)
SxSy
(xx)2 (yy)2
或化简为
r
nx yxy
nx2x2 ny2y2
6 - 13
统
计
相关系数取值及其意义
相关图——也称为散点图。一对数据对应坐标图 上一个点，将成对的观察数据表现为坐标图 的散点而形成的图。
编制相关表、图的意义——有助于分析者判断 相关的有无、方向、形态、密切程度。
6 - 10
统
计
相关关系的图示
学
完全正线性相关
正线性相关
完全负线性相关
负线性相关
非线性相关
不相关
2. 一元线性（总体）回归方程的形式如下：
3.
E( y ) = α + b x
▪ 方程的图示是一条直线，因此也称为直线回归方程
▪ α 是回归直线在 y 轴上的截距，是当 x=0 时 y 的期 望值，是回归直线是起始值；
▪ b 是直线的斜率，表示当 x 每变动一个单位时，y
的平均变动值。
6 - 22
统
6 - 11
统
计 学
（二）相关系数和判定系数
1. 都是对变量之间关系密切程度的度量； 2. 判定系数=相关系数的平方； 3. 不同类型的相关,相关系数的计算方法也不同.
对两个变量之间线性相关程度的度量称为简单相 关系数（也称直线相关系数）,常简称相关系数.
此外还有复相关系数、非线性相关系数、偏相关系 数
第六章-相关与回归
间相关程度的比较。
（2）1≤r≤1，0≤|r|≤1。 |r|越接近于1，说明两变量的相关程度越强； |r|越接近于0，两变量的相关程度越差。
（3）r=0表示x与y无相关， r＜0表示负相关， r＞0表示正相关， |r|=1为完全相关。
二、样本相关系数的计算
（x1，y1），（x2，y2），…，（xn，yn）。
前面已经指出，要研究两种变量间的关系，最简单的方 法是把一系列观测数据在坐标中用散点图表示，如果散点 大致分布在一条直线附件，就可以判断两者为直线回归关 系。这种关系可用直线回归方程表示。则总体直线回归方 程为：
yi xi i （i=1，2，…，n） i服 N 0 从 ，2，且相互独
相关变量间的关系一般分为两种: 一种是平行关系，是研究变量间关系的强弱程度，此
时我们不关心在它们之间是谁影响了谁，谁是因，谁是果， 变量间的地位是平等的。如黄牛的体长和胸围之间的关系， 猪的背膘厚度和眼肌面积之间的关系等都属于平行关系。
另一种是因果关系，即一个变量的变化受另一个或几 个变量的影响。如仔猪的生长速度受遗传特性、营养水平、 饲养管理条件等因素的影响，子代的体高受亲本体高的影 响。
N 1N 1 (XX X)Y ( Y Y)
(XX)Y (Y) (XX)2 (YY)2
r SP xy
xy(x)n(y)
SSxSSy
x2(nx)2y2(ny)2
其中：
SPxy— 变量x和变量y的离均差乘积和简称乘积和 SSx — 变量x 的离均差平方和 SSy — 变量y 的离均差平方和
相关系数r 的特点:
变量。
例如，进行药物疗效试验 时，应用不同的剂量 （x），分析疗效（y）如 何受到药物剂量的影响及 其变化规律。这里规定的
回归曲线计算
回归曲线计算
回归曲线的计算涉及到多个步骤。
以下是计算回归曲线的一般步骤：
收集数据：首先需要收集与回归变量相关的数据。
这些数据可以是通过实验、调查或其他方式获得的。
数据清洗和预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，以去除异常值、缺失值和其他不准确的数据。
确定自变量和因变量：确定用于回归分析的自变量和因变量。
自变量是预测变量，而因变量是响应变量。
绘制散点图：将自变量和因变量的数据绘制成散点图，以直观地观察它们之间的关系。
选择合适的回归模型：根据散点图的形状和自变量与因变量之间的关系，选择合适的回归模型。
常见的回归模型包括线性回归、多项式回归、逻辑回归等。
拟合回归模型：使用选定的回归模型对数据进行拟合，以得到回归曲线的参数。
这通常需要使用统计软件或编程语言中的相关函数。
评估回归模型：使用统计量（如R平方值、残差图等）来评估回归模型的拟合效果。
如果模型拟合良好，则可以使用该模型进行预测或解释因变量的变化。
应用回归模型：根据回归模型的参数和预测范围，对新的数据进行预测或解释。
需要注意的是，回归分析是一种探索性方法，需要根据具体情况进行调整和改进。
此外，对于复杂的实际问题，可能需要使用更高级的统计方法和技术。
第6章逻辑斯蒂回归模型
–其中probit变换是将概率变换为标准正态分布的 z −值， 形式为：
Logistic回归模型
–双对数变换的形式为：
f ( p ) = ln(− ln(1 − p ))
• 以上变换中以logit变换应最为广泛。 • 假设响应变量Y是二分变量，令 p = P(Y = 1) ,影响Y 的因素有k个 x1 ,L xk ，则称：
β • 其中， 0 , β1 ,L , β k 是待估参数。根据上式可以得到 优势的值： p β + β x +L+ β x
1− p
=e
0
1 1
k k
• 可以看出，参数 βi是控制其它 x 时 xi 每增加一个 单位对优势产生的乘积效应。 • 概率p的值： e β + β x +L+ β x
p=
0 1 1 k k
含有名义数据的logit
• 前例中的协变量为定量数据，logistic回归模型的 协变量可以是定性名义数据。这就需要对名义数 据进行赋值。 • 通常某个名义数据有k个状态，则定义个变量 M 1 ,L , M k −1 代表前面的k-1状态，最后令k-1变量均 为0或-1来代表第k个状态。 • 如婚姻状况有四种状态：未婚、有配偶、丧偶和 离婚，则可以定义三个指示变量M1、M2、M3， 用(1,0,0)、 (0,1,0) 、(0,0,1) 、(0,0,0)或(-1,-1,-1) 来对以上四种状态赋值。
G 2 = −2 ∑ 观测值[ln(观测值/拟合值)]
• 卡方的df应等于观测的组数与模型参数的差，较小的统计量的 值和较大的P-值说明模型拟合不错。 • 当至多只有几个解释变量且这些解释变量为属性变量，并且所 有的单元频数不少于5时，以上统计量近似服从卡方分布。
excel绘制标准曲线回归方程
在Excel中绘制标准曲线回归方程是一项非常重要的数据分析技能。
通过绘制曲线回归方程，我们可以更好地理解数据之间的关系，并进行更准确的预测和分析。
在本文中，我将详细介绍如何在Excel中进行标准曲线回归方程的绘制，并共享一些个人观点和理解。
1. 准备数据在开始绘制标准曲线回归方程之前，首先需要准备好相关的数据。
这些数据可以是实验数据、调查数据或者其他类型的数据。
在Excel中，将数据整理成表格的形式，每一列代表一个变量，每一行代表一个观测值。
确保数据的准确性和完整性对于后续的分析非常重要。
2. 绘制散点图一般情况下，我们会先绘制散点图来直观地展示数据的分布情况。
在Excel中，选择数据并使用插入功能中的散点图选项即可快速绘制出散点图。
通过对散点图的观察，我们可以初步判断数据之间是否存在相关性，并决定是否需要进行曲线回归分析。
3. 计算曲线回归方程在Excel中，通过数据分析工具包中的回归分析功能，我们可以很方便地计算出曲线回归方程。
该方程通常采用一次或者二次多项式的形式，通过最小二乘法来拟合出最符合数据分布的曲线。
得到曲线回归方程之后，我们可以利用该方程对未来的数据进行预测，并对数据之间的关系进行进一步的分析。
4. 分析回归方程结果得到曲线回归方程之后，通过对方程中的参数、R方值等进行分析，我们可以更深入地理解数据之间的关系。
还可以利用得到的方程进行预测，这对于一些实际问题的解决非常有帮助。
5. 个人观点和理解在我看来，Excel是一款非常强大的数据分析工具，通过简单的操作就可以完成复杂的数据分析工作。
绘制标准曲线回归方程只是Excel功能中的一个小部分，但却是非常重要的一环。
掌握这项技能可以让我们更好地理解数据，提高数据分析的准确性和深度。
总结回顾通过本文的介绍，我希望读者能够更全面、深入地理解在Excel中绘制标准曲线回归方程的重要性以及具体的操作步骤。
从准备数据到计算曲线回归方程再到分析结果，每一步都至关重要。
SPSS统计分析_第六章_回归分析1
进行共线性论断常用的参数有
（l）容许度（Tolerance） 在只有两个自变量的情况下，自变量X1与X2之间共 线性体现在两变量间相关系数r12上。精确共线性时
对应r122＝1，当它们之间不存在共线性时r122＝0。
r122越接近于1，共线性越强。 多于两个自变量的情况， Xi与其他自变量X之间的复
线形趋势：自变量与因变量的关系是线形的，如果不 是，则不能采用线性回归来分析。 独立性：可表述为因变量y的取值相互独立，它们之 间没有联系。反映到模型中，实际上就是要求残差间 相互独立，不存在自相关。 正态性：自变量x的任何一个线形组合，因变量y均服 从正态分布，反映到模型中，实际上就是要求随机误 差项εi服从正态分布。 方差齐性：自变量的任何一个线形组合，因变量y的 方差均齐性，实质就是要求残差的方差齐。
2、一元线性回归方程的检验
检验的假设是总体回归系数为0。另外要检验回归方 程对因变量的预测效果如何。 （1）回归系数的显著性检验
对斜率的检验，假设是：总体回归系数为0。检验该
假设的t值计算公式是；t=b/SEb,其中SEb是回归系 数的标准误。
对截距的检验，假设是：总体回归方程截距a=0。检
2.多元线性回归分析中的参数
（l）复相关系数 R 复相关系数表示因变量 xi 与他的自变量y之间
线性相关密切程度的指标，复相关系数使用
字母R表示。 复相关系数的取值范围在0－1之间。其值越 接近1表示其线性关系越强，越接近0表示线 性关系越差。
（2）R2判定系数与经调整的判定系数
与一元回归方程相同，在多元回归中也使用判定系数
验该假设的t值计算公式是： t=a/SEa,其中SEa是截 距的标准误。
（2） R2判定系数
第六章绘制回归曲线
第六章 绘制回归曲线----标准物的方法校正第一节 操作步骤第一步：选择积分方法及参数1、 选择“方法”页签中“积分”，2、 选择积分参量“高度”或“面积”、“积分方法”3、 编辑好“积分参数表”（详见第 章“积分参数表设置”）单 击此处选择‘积分’选择积分参量及方法积分参数 表时间程序表编辑时间程序表4、编辑好“时间程序表”：单击“插入”，系统将跳出“时间程序表”窗口，如图所示(此步骤为非必选，你可以省略)1）在时间程序表中，起始时间不能设为“0”；2）后一个时间程序表的起始时间不能和前一个时间程序表的终止时间重叠；3）“锁定标记”：在前面划上，则在此时间段内所有峰将被锁定；4）“拖尾标记”：在前面划上，则在此时间段内所有峰将以拖尾峰形式处理5）“保持标记”：在前面划上，则在此时间段内所有峰积分将与基线保持一致；第二步：编辑组分表1、调出标样谱图：选择“组分表”页签，单击右侧的“”按扭，则跳出打开窗口，如图所示，找到标样相应路径，并打开我们所要处理的标样谱图；1）文件类型有三种形式：原始处理结果（*.ORG）、修改后结果（*.MDY）及谱图数据（*.dat）三种文件，标样谱图以*.dat组标样路径分表页签文件显示框下拉可以选择文件类型谱图预览2、 选择组分峰：打开标样谱图后，可以通过组分表页签右侧的“”及“”来编辑组分表，如图所示：1）“”：单个峰逐个插入，按下SHIFT 键用鼠标选中所需要的峰，单击插入，即弹出请输入组分的一个对话框，您只要输入组分名时间宽度。
2）“”：单击全选，系统将所有已积分的峰全部选中，您只要找到所需要的峰，并输入组分名即可，单击采用后可将空白的组分清除。
采用后，系统会跳出“提交成功”窗口。
组分表编辑按扭谱图预览区组分表编辑区谱图调节3、 单击“校正”第三步：输入标准品组分含量单击“组分含量”，弹出组分含量输入窗口，如图所示：第四步：运行校正1、 采集标样:实时联机进标样，按下摇控开关，待所有峰出完后，按下停止采集，即自动完成一次校正，如需多次校正，只需重复以上步骤。
第六章相关分析与回归分析
+
-
x+x0
+yy0
+
Ⅳ
－
0
x
x
第六章 相关分析与回归分析
STAT
coxv,y()0则r>0，说明x和y之间为正线性
相关；
coxv,y()0则r<0，说明x和y之间为负线性
相关；
coxv,y()0则r=0，说明x和y之间不存在线
性相关。
第六章 相关分析与回归分析
2、标准差 x 和 y 的作用
第六章 相关分222470， 64098 y26383 .48 ， 7 5x7y1114.448633 STAT
r
nxyxy
nx2(x)2 ny2(y)2
1011144.486133371.785276.127
三、相关表和相关图
STAT
相关表
将某一变量x按其数值大小顺序排 列，然后再将与其相关的另一个变量y 对应值平行排列，观察x由小到大变化 时，y的变化情况。
第六章 相关分析与回归分析
八个同类工业企业的月产量与生产费用
企业编号
1 2 3 4 5 6 7 8
月产量（千吨）X
1.2 2.0 3.1 3.8 5.0 6.1 7.2 8.0
联系
STAT
（1）有函数关系的变量间，由于有测 量误差及各种随机因素的干扰，可表 现为相关关系；
（2）对具有相关关系的变量有深刻了 解之后，相关关系有可能转化为或借 助函数关系来描述。
第六章 相关分析与回归分析
• 例：判断下列关系是什么关系？ • 1）物体体积随温度升高而膨胀，随压力加大而STAT
第六章 相关分析与回归分析
正相关
第6章线性回归与曲线拟合ppt课件
1
线性回归
n y与x之间是一种相关关系，即当自变量x变化时，因变 量y大体按某规律变化，两者之间的关系不能直观地看出 来，需要用统计学的办法加以确定，回归分析就是研究 随机现象中变量间关系的一种数理统计方法，相关关系 存在着某种程度的不确定性。 身高与体重；矿物中A组 分含量与B组分含量间的关系；分析化学制备标准工作曲 线，浓度与吸光度间的关系。
n 合成纤维强度与拉伸倍数的关系， 24组实验。
3
某合成纤维拉伸倍数和强度的关系
4
5
6
பைடு நூலகம்
9
6.3 曲线拟合
n 在化工实验数据处理中，我们经常会遇到 这样的问题，即已知两个变量之间存在着函数 关系，但是，不能从理论上推出公式的形式， 要我们建立一个经验公式来表达这两个变量之 间的函数关系。
n 二元溶液的溶解热与浓度的函数关系 n 反应物的浓度与反应时间的函数关系 n 做散点图，选经验方程，曲线变直，相关
系数对比，求出常数
10
11
12
n 求回归方程的方法，通常是用最小二乘法，其基本思想 就是从并不完全成一条直线的各点中用数理统计的方法 找出一条直线，使各数据点到该直线的距离的总和相对 其他任何线来说最小，即各点到回归线的差分和为最小， 简称最小二乘法。
2
6.1 散点图
n 要研究两个变量之间是否存在相关 关系，自然要先作实验，拥有一批实验 数据，然后，作散点图，以便直观地观 察两个变量之间的关系。
回归曲线方程
回归曲线方程一、引言回归分析是一种统计学方法，用于研究自变量与因变量之间的相关关系，并通过对自变量的已知值来预测因变量的未知值。
回归曲线方程是回归分析中常用的数学模型，用于描述因变量如何随自变量的变化而变化。
本文将介绍回归曲线方程的种类、参数估计以及应用。
二、回归曲线方程的种类1.线性回归方程：线性回归方程是最简单的回归模型，其形式为y=ax+b，其中a是斜率，b是截距。
线性回归方程假设因变量y与自变量x之间存在线性关系。
2.多项式回归方程：当线性回归方程不能很好地拟合数据时，可以考虑使用多项式回归方程。
多项式回归方程的一般形式为y=a0+a1x+a2x2+…+anxn，其中an是最高次项的系数。
3.非线性回归方程：非线性回归方程的形式与线性回归方程类似，但关系不是线性的。
常见的非线性回归方程包括对数回归方程、指数回归方程等。
三、回归曲线方程的参数估计在建立回归曲线方程后，需要估计方程中的参数。
最小二乘法是最常用的参数估计方法，其基本思想是通过最小化预测值与实际观测值之间的平方误差来估计参数。
最小二乘法能够给出参数的“最佳”估计值，使得预测值与实际观测值之间的差距最小。
四、回归曲线方程的应用1.生物医学研究：在生物医学领域中，回归曲线方程常被用来分析生物标志物与疾病之间的关系，或者评估治疗效果与药物剂量的关系。
通过建立回归曲线方程，可以更好地理解生物系统的复杂性和动态性。
2.社会科学调查：在社会科学调查中，回归曲线方程可以用于研究各种社会问题，例如收入水平、教育程度、性别等因素对就业的影响。
通过回归分析，能够深入了解各种因素之间的相关关系和因果关系。
3.工程领域：在工程领域中，回归曲线方程可以用于分析工程数据，例如机械性能、材料强度等。
通过建立回归曲线方程，可以更好地了解工程系统的性能和行为，优化设计并提高产品质量。
4.环境监测：在环境监测中，回归曲线方程可以用于分析环境因素与生态系统之间的关系。
实验数据分析方法_回归分析
0.10
0.9877 0.9000 0.8054 0.7293 0.6694 0.6215 0.5822 0.5494 0.5214 0.4973 0.4762 0.4575 0.4409 0.4259 0.4124 0.4000 0.3887 0.3783 0.3687 0.3598 0.3233 0.2960 0.2746 0.2573 0.2428 0.2306 0.2108 0.1954 0.1829 0.1726 0.1638
上式右边第二项是回归值ŷ与平均值 y 之差的平方和，我们
称它为回归平方和，并记为U： U (y ˆ k y ) 2 ( b 0 b x k b 0 b x ) 2
k
b2 (xkx)2.
— 可以看出，回归平方和U是由于x的变化而引起的。因
此U反映了在y的总的变化中由于x和y的线性关系而引起
解之可得:
b
xkyk
xk yk N
(xk x)(yk y)
xk2N 1( xk)2
(xk x)2
b0N 1( ykb xk)ybx,
实验数据分析方法_Chap.6
8
其中 1 N
1N
xNk1xk,
y Nk1
yk.
在给定参数估计值b, b0后，可得到相应的回归方程 (或回归函数)为: yˆ b0 bx.
0.05
0.9969 0.9500 0.8783 0.8114 0.7545 0.7067 0.6664 0.6319 0.6021 0.5760 0.5529 0.5324 0.5139 0.4973 0.4821 0.4683 0.4555 0.4438 0.4329 0.4227 0.3809 0.3494 0.3246 0.3044 0.2875 0.2732 0.2500 0.2319 0.2172 0.2050 0.1946
(整理)第六章绘制回归曲线1
第六章绘制回归曲线----标准物的方法校正第一节操作步骤第一步：选择积分方法及参数1、选择“方法”页签中“积分”，2、选择积分参量“高度”或“面积”、“积分方法”编辑好“积分参数表”单击此处选择‘积分’4、 编辑好“时间程序表”：单击“插入”，系统将跳出“时间程序表”窗口，如图所示(此步骤为非必选，你可以省略)1） 在时间程序表中，起始时间不能设为“0”；2） 后一个时间程序表的起始时间不能和前一个时间程序表的终止时间重叠； 3） “锁定标记”：在前面划上，则在此时间段内所有峰将被锁定； 4） “拖尾标记”：在前面划上，则在此时间段内所有峰将以拖尾峰形式处理 5） “保持标记”：在前面划上，则在此时间段内所有峰积分将与基线保持一致；第二步：编辑组分表1、 调出标样谱图：选择“组分表”页签，单击右侧的“”按扭，则跳出打开窗口，如图所示，找到标样相应路径，并打开我们所要处理的标样谱图；1）文件类型有三种形式：原始处理结果（*.ORG ）、修改后结果（*.MDY ）及谱图数据（*.dat ）三种文件，标样谱图以*.dat 文件形式保存。
2、 选择组分峰：打开标样谱图后，可以通过组分表页签右侧的“”及“”来编辑组分表，如图所示：1）“”：单个峰逐个插入，按下SHIFT 键用鼠标选中所需要的峰，单击插入，即弹出请输入组分的一个对话框，您只要输入组分名时间宽度。
2）“”：单击全选，系统将所有已积分的峰全部选中，您只要找到所需要的峰，并输入组分名即可，单击采用后可将空白的组分清除。
采用后，系统会跳出“提交成功”窗口。
3、 单击“校正”组分表编辑按扭谱图预览区组分表编辑区谱图调节第三步：输入标准品组分含量单击“组分含量”，弹出组分含量输入窗口，如图所示：在表中输入各组分标准品含量，可以是百分含量，也可以是是浓度等。
第四步：运行校正1、采集标样:实时联机进标样，按下摇控开关，待所有峰出完后，按下停止采集，即自动完成一次校正，如需多次校正，只需重复以上步骤。
怎么在excel表格中制作回归方程曲线
怎么在excel表格中制作回归方程曲线
很多朋友在做回归方程的数据处理时都会用到excel工具，excel 中可以制作回归曲线，更方便让我们去了解一个函数公式。
以下是店铺为您带来的关于excel表格制作回归方程曲线，希望对您有所帮助。
excel表格制作回归方程曲线
1、首先在excel表格中输入要处理的数据，像图上这样
2、然后用鼠标选中选中数据区域，在工具栏上方选择插入
3、选择插入表格，接着选择图表类型为x.y散点图，图形选择第一种
4、单击确定就看到了生成的表格，现在你可以对表格的外观做些基本的美化
5、接着，单击表上任意一个小圆点，你会发现，这些小圆点变成了星状，然后单击右键，会弹出一个选择框
6、然后选择添加趋势线项，就会生成一条回归曲线，这是继续右键单击表格，看到设置表格后，点进去，选择线性、显示方程、r的平方，就完成了。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第六章 绘制回归曲线----标准物的方法校正第一节 操作步骤第一步：选择积分方法及参数1、 选择“方法”页签中“积分”，2、 选择积分参量“高度”或“面积”、“积分方法”编辑好“积分参数表”单 击此处选择‘积分’4、 编辑好“时间程序表”：单击“插入”，系统将跳出“时间程序表”窗口，如图所示(此步骤为非必选，你可以省略)1） 在时间程序表中，起始时间不能设为“0”；2） 后一个时间程序表的起始时间不能和前一个时间程序表的终止时间重叠； 3） “锁定标记”：在前面划上，则在此时间段内所有峰将被锁定； 4） “拖尾标记”：在前面划上，则在此时间段内所有峰将以拖尾峰形式处理 5） “保持标记”：在前面划上，则在此时间段内所有峰积分将与基线保持一致；第二步：编辑组分表1、 调出标样谱图：选择“组分表”页签，单击右侧的“”按扭，则跳出打开窗口，如图所示，找到标样相应路径，并打开我们所要处理的标样谱图；1） 文件类型有三种形式：原始处理结果（*.ORG ）、修改后结果（*.MDY ）及谱图数据（*.dat ）三种文件，标样谱图以*.dat 文件形式保存。
2、 选择组分峰：打开标样谱图后，可以通过组分表页签右侧的“”及“”来编辑组分表，如图所示：1）“”：单个峰逐个插入，按下SHIFT 键用鼠标选中所需要的峰，单击插入，即弹出请输入组分的一个对话框，您只要输入组分名时间宽度。
2）“”：单击全选，系统将所有已积分的峰全部选中，您只要找到所需要的峰，并输入组分名即可，单击采用后可将空白的组分清除。
采用后，系统会跳出“提交成功”窗口。
组分表编辑按扭谱图预览区组分表编辑区谱图调节3、 单击“校正”第三步：输入标准品组分含量单击“组分含量”，弹出组分含量输入窗口，如图所示：第四步：运行校正1、 采集标样:实时联机进标样，按下摇控开关，待所有峰出完后，按下停止采集，即自动完成一次校正，如需多次校正，只需重复以上步骤。
直至单击完成校正。
2、 加入标样：只需将已经采集好并保存在硬盘中的标样谱图直接打开进行依次校正即可。
编辑校正按扭在表中输入各组分标准品含量，可以是百分含量，也可以是是浓度等。
第五步：预览校正曲线单击校正完毕后，系统将弹出如图所示窗口：峰信息表组分表校正曲线预览校正因子及相关系数要查看各组分校正曲线，只须单击右侧各组分名，如下图所示：第二节 典型示例一、校正归一法（单点多次校正）该样品所采用的方法为“面积校正归一”，且已对该标样进行了2次平行进样(重复进样)。
现要求对方法进行单点二次的校正归一法校正。
参照本章第一节的叙述，其校正步骤如下： 1、选择方法和积分参数，在此例中我们使用“面积校正归一法”，如图所示：2、编辑组分表，调开标样谱图，在本例中我们采用“全选”方式套用各组分保留时间及时间宽度，在峰名一栏中输入组分名“A ”、“B ”、“C ”、“D ”，然后单击“采用”，工作站将跳出提交成功窗口：点击OK ，工作站将加亮“校正”按扭，单击“校正”，工作站将跳出此栏中输入组分名采用按扭一旦加亮，先按此处才能被系统采用！校正窗口。
3、 输入标准品含量:单击“组分含量”，在组分含量表中输入A 、B 、C 、D 的浓度，如图所示：注：在输入组分含量时，请将输入法切换成英文形式，在中文输入法下，很容易将小数点“.”输成句号“。
”。
这是软件不能接受的格式，还则系统将提示您“请输入正确的数值”。
4、校正：在本例中我们采用“加入标样”来运行校正，单击“加入标样”，工作站将跳出“打开谱图文件”窗口，选择标样hplc1.dat，单击“打开”，以完成一次校正；重复第一次校正步骤，即再点击一次“加入标样”，打开标样谱图增加平行校正次数样品重量也可输入实际重量或体积hplc2.dat 文件，并“确定”，单击“校正完毕”用以完成本次平行两点校正。
5、预览校正曲线：单击“另存”，输入方法文件名“面积校正归一法（平行两次校正）测样.MTD ”，用以保存校正曲线，以便分析样品使用。
二、高度内标法（单组分单点二次校正）例：标准样品的配制：精密称取98.54mg VE 标准品(含量为99.3%)于100ml 容量瓶，用含1mg/ml 内标物C32的正已烷稀释至刻度。
可算出VE 标准品的浓度(即标浓度1)为0.9785mg/ml ；样品1的配制：精密称取96.13mg 样品于100ml 容量瓶，用含1mg/ml 内标物C32的正已烷稀释至刻度。
可算出VE 样品的浓度(即样品量)为0.9613mg/ml样品2的配制：精密称取90.10mg 样品于100ml 容量瓶，用含1mg/ml 内标物C32的正已烷稀释至刻度。
可算出VE 样品的浓度(即样品量)为0.9010mg/ml标准品连续进两针，做平行二次校正。
标准品组分浓度：单击此查看校正曲线待测样品浓度：该样品所采用的方法为“高度内标法”，且已对该标样进行了2次平行进样(重复进样)。
现要求对方法进行单组分单点二次的校正归一法校正。
参照本章第一节的叙述，其校正步骤如下：1、选择方法和积分参数，在此例中我们使用“高度内标法”，如图所示：2、编辑组分表，调开标样谱图，在本例中我们采用“插入”方式套用各组分保留时间及时间宽度，先按住键盘上的SHIFT键，再用鼠标单击所需要的峰，单击“组分表”页签中的分别插入NB，VE组分峰，如图所示：注：时间宽度也可采用绝对数值，在此也可输入0.5（MIN）做为时间宽度。
以同样的方式插入VE组分峰，组分峰不需要作内标峰标记，不需要输入内标量及含量。
如图所示：选中的NB峰中国分析仪器网( ) 第6- 10页 (绘制回归曲线) 创建时间：2010-9-10然后单击“采用”，工作站将跳出提交成功窗口：点击OK ，工作站将加亮“校正”按扭，单击“校正”，工作站将跳出校正窗口。
4、 输入标准品含量:单击“组分含量”，在组分含量表中输入NB、VE的浓度，如图所示：注：在输入组分含量时，请将输入法切换成英文形式，在中文输入法下，插入VE 峰VE 峰分析结果将为（%）分析结果将为（mg/ml ）很容易将小数点“.”输成句号“。
”。
这是软件不能接受的格式，还则系统将提示您“请输入正确的数值”。
4、校正：在本例中我们采用“采集标样”来运行校正，进一针标准品，按下采集开关（或单击“采集数据”按扭），待所有组分出完峰后单击停止，以完成一次校正；重复第一次校正步骤，即再进一针标准品，再次按下采集开关,待样走完后,单击“停止采集”，单击“校正完毕”用以完成本次平行两点校正。
5、预览校正曲线：单击“另存”，输入方法文件名“高度内标法（平行两次校正）测样.MTD ”，用以保存校正曲线，以便分析样品使用。
单击此查看校正曲线三、面积外标法（单组分多点一次校正）本例是测定气体该样品所采用的方法为“面积外标法”，且已对该标样进行了5次不同浓度进样。
现要求对方法进行单点五次的面积外标法校正。
参照本章第一节的叙述，其校正步骤如下：1、选择方法和积分参数，在此例中我们使用“面积外标法”，如图所示：2、编辑组分表，调开标样谱图，在本例中我们采用“全选”方式套用各组分保留时间及时间宽度，在峰名一栏中输入组分名“CO2”，然后单击“采用”，工作站将跳出提交成功窗口：此栏中输入组分名采用按扭一旦加亮，先按此处才能被系统采用！点击OK ，工作站将加亮“校正”按扭，单击“校正”，工作站将跳出校正窗口。
3、输入标准品含量:单击“组分含量”，在组分含量表中输入CO2第一点的浓度（20），如图所示：注：在输入组分含量时，请将输入法切换成英文形式，在中文输入法下，很容易将小数点“.”输成句号“。
”。
这是软件不能接受的格式，还则系统将提示您“请输入正确的数值”。
4、校正：在本例中我们采用“加入标样”来运行校正，单击“加入标样”，工作站将跳出“打开谱图文件”窗口，选择标样CO2-20.dat ，单击“打开”，以完成一次校正；增加平行校正次数样品重量也可输入实际重量或体积重复第一次校正步骤（3-4步），即再点击一次“组分含量”，输入第二点浓度（40），打开标样谱图CO2-40.dat文件，并“确定”，用以完成本次校正。
重复第一次校正步骤（3-4步），即再点击一次“组分含量”，输入第三点浓度（60），打开标样谱图CO2-60.dat文件，并“确定”，用以完成本次校正。
第二点浓度加入第二点标样重复第一次校正步骤（3-4步），即再点击一次“组分含量”，输入第四点浓度（80），打开标样谱图CO2-80.dat文件，并“确定”，用以完成整个校正过程。
5、预览校正曲线：第三点浓度加入第三点标样单击“另存”，输入方法文件名“面积校正归一法（平行两次校正）测样.MTD”，用以保存校正曲线，以便分析样品使用。
四、面积外标法（两点二次校正）该样品所采用的方法为“面积外标法”，且已对该标样进行了4次2种浓度重复2次进样。
现要求对方法进行两点二次的面积外标法校正。
参照本章第一节的叙述，其校正步骤如下：1、选择方法和积分参数，在此例中我们使用“面积外标法”，如图所示：2、编辑组分表，调开标样谱图，在本例中我们采用“全选”方式套用各组分保留时间及时间宽度，在峰名一栏中输入组分名“甲醇”，“异戊醇”、“异丁醇”。
单击此查看校正曲线此栏中输入组分名采用按扭一旦加亮，先按此处才能被系统采用！然后单击“采用”，工作站将跳出提交成功窗口：点击OK，工作站将加亮“校正”按扭，单击“校正”，工作站将跳出校正窗口。
3、输入标准品含量:单击“组分含量”，在组分含量表中输入CO2第一点的浓度（20），如图所示：样品重量也可输入实际重量或体积增加平行校正次数注：在输入组分含量时，请将输入法切换成英文形式，在中文输入法下，很容易将小数点“.”输成句号“。
”。
这是软件不能接受的格式，还则系统将提示您“请输入正确的数值”。
4、校正：在本例中我们采用“加入标样”来运行校正，单击“加入标样”，工作站将跳出“打开谱图文件”窗口，选择标样白酒标样1.dat、白酒标样2.dat，单击“打开”，以完成一次校正；重复第一次校正步骤（3-4步），即再点击一次“组分含量”，输入第二点浓度，选择标样白酒标样1.dat、白酒标样2.dat，单击“打开”，以完成二次校正第二点浓度加入第二点标样重复第一次校正步骤（3-4步），即再点击一次“组分含量”，输入第三点浓度（60），打开标样谱图CO2-60.dat文件，并“确定”，用以完成本次校正。
第三点浓度加入第三点标样5、预览校正曲线：单击此查看校正曲线单击“另存”，输入方法文件名“面积校正归一法（平行两次校正）测样.MTD”，用以保存校正曲线，以便分析样品使用。