定量分析方法PPT课件
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《定量分析基础》课件
特点
客观性、精确性、预测性、决策优化 性。
定量分析的重要性
提高决策的科学性和准确性
定量分析能够提供客观、准确的数据支 持，帮助决策者做出科学、合理的决策
。
预测和预防风险
定量分析可以通过数据模型预测事物 的发展趋势，帮助企业和政府提前预
防风险。
优化资源配置
通过定量分析，可以对资源进行合理 分配，提高资源利用效率和效益。
，通过建立回归模型来预测因变量的取值。
线性回归
02
线性回归是最常见的回归分析形式，通过建立线性回归模型来
预测因变量的取值。
多元回归
03
多元回归是研究多个自变量与因变量之间关系的一种回归分析
形式。
决策理论
决策理论
决策理论是用来解决不确定条件下决策问题的一种方法，通过 选择期望效用最大的方案作为最优方案。
推断性分析
根据研究目的，选择合适的统计方法进行推断性分 析，如回归分析、方差分析、卡方检验等。
解释与解读
对分析结果进行解释和解读，探究数据背后的规律 和意义。
模型建立与验证
模型选择
根据研究目的和数据特征，选择合适的数学 模型或统计模型。
模型建立
根据选定的模型，建立相应的数学表达式或 统计模型。
模型验证
06
定量分析案例研究
案例一：消费者行为研究
总结词
通过数据分析探究消费者行为模式
详细描述
利用问卷调查、在线行为追踪等方法收集数据，运用 统计分析方法探究消费者偏好、购买决策过程以及市 场细分等，为企业制定营销策略提供依据。
案例二：股票市场预测
总结词
利用历史数据预测股票市场走势
详细描述
收集股票价格、成交量、财务数据等，通过 时间序列分析、回归分析等方法预测股票价
客观性、精确性、预测性、决策优化 性。
定量分析的重要性
提高决策的科学性和准确性
定量分析能够提供客观、准确的数据支 持，帮助决策者做出科学、合理的决策
。
预测和预防风险
定量分析可以通过数据模型预测事物 的发展趋势，帮助企业和政府提前预
防风险。
优化资源配置
通过定量分析，可以对资源进行合理 分配，提高资源利用效率和效益。
，通过建立回归模型来预测因变量的取值。
线性回归
02
线性回归是最常见的回归分析形式，通过建立线性回归模型来
预测因变量的取值。
多元回归
03
多元回归是研究多个自变量与因变量之间关系的一种回归分析
形式。
决策理论
决策理论
决策理论是用来解决不确定条件下决策问题的一种方法，通过 选择期望效用最大的方案作为最优方案。
推断性分析
根据研究目的，选择合适的统计方法进行推断性分 析，如回归分析、方差分析、卡方检验等。
解释与解读
对分析结果进行解释和解读，探究数据背后的规律 和意义。
模型建立与验证
模型选择
根据研究目的和数据特征，选择合适的数学 模型或统计模型。
模型建立
根据选定的模型，建立相应的数学表达式或 统计模型。
模型验证
06
定量分析案例研究
案例一：消费者行为研究
总结词
通过数据分析探究消费者行为模式
详细描述
利用问卷调查、在线行为追踪等方法收集数据，运用 统计分析方法探究消费者偏好、购买决策过程以及市 场细分等，为企业制定营销策略提供依据。
案例二：股票市场预测
总结词
利用历史数据预测股票市场走势
详细描述
收集股票价格、成交量、财务数据等，通过 时间序列分析、回归分析等方法预测股票价
第四章定量分析方法概述
1.波长：常用汞灯中的较强谱线、氘灯的谱 线、钬玻璃尖锐吸收峰、高氯酸钬溶液
2.吸光度的准确度：重铬酸钾的硫酸溶液，
规定波长处测定并计算
E 1% 1cm
，应符合下表规
定
波长（nm） 吸收系数的规定值 吸收系数的许可范围
235（最小） 257(最大)
124.5 123.0～126.0
144.0 142.8～146.2
药品标准中规定的色谱条件，固定相种类、 流动相组成、检测器类型不得任意改变，其他均 可适当改变，以适应系统适用性实验的要求。
调整流动相组分比例时，当小比例组分 的百分比例X≤33%时，允许改变范围为 0.7 X~1.3 X，当X＞33%时，允许改变 范围为X-10% ~ X+10%
1.高效液相色谱图：信号---时间曲线
（三）对溶剂的要求
含有杂原子的有
（一）奥沙西泮片含量测定
20片，精密称定 研细 片粉，W
200ml量瓶
5ml续滤液 过滤 定容，摇匀
奥沙西泮溶解
150ml甲醇
乙醇
100ml量瓶
稀释，定容
UV
检测波长：229nm 吸收系数：1252
吸收系数法
三、实例
(一)测定方法
1. 选吸光度最大的波长作为测定波长。 2. 调节供试品溶液的浓度，使吸光度读数在
0.3-0.7之间。
1）对照品比较法：
供试品溶液的吸光度
AX CX AR CR
对照品溶液的吸光度
供试品溶液的浓度
CXCRA AX R
对照品溶液的浓度
A. 待测物与对照品在相同条件下测定（同种物质，
朗伯-比尔定律
吸收系数，溶液浓度为1% （g/m1），液层厚度为lcm时 的吸光度值；
定量分析方法ppt正式完整版
二、霍尔和切克兰德的系统方法论
霍尔的“三维结构”模式
实质：将专家群体、数据和各种信息与计算机仿真有机结合，把各种学科的理论和人的经验与知识结合起来，发挥整体优势。 了解领导对目标的偏好，喜欢什么模型和评价标准 WSR系统方法论中常用的方法 综合集成（Meta-Synthesis）工程是从整体上考虑并解决复杂问题的方法论。 协调，有效，尽可能平滑 将各种术语变为用户能懂和喜欢的语言 头脑风暴法，讨论分析会，认知图等 较难用数学模型描述，因其加入了人的直觉和判断，往往只能用半定量、半定性或者只能用定性的方法来处理问题。 协调各方面的利益、观点、关系，即利益协调 基于还原论的西方科学体系经过几百年的发展已经非常庞大和完整，在它的基础上诞生的工程技术，创造了空前繁荣的人类文明。 协调所有模型、软硬件、数据的关系，即技术协调 协调模型和知识的合理性，即知识协调 了解领导对目标的偏好，喜欢什么模型和评价标准
定量分析方法
第2章 系统方法论
主要内容 一、系统思想的产生 二、霍尔和切克兰德的系统方法论 三、综合集成方法学 四、物理-事理-人理（WSR）系统方法论 五、“5W1H”方法
第2章 系统方法论
重点问题 ●还原论与整体论 ●霍尔的三维结构模式 ●切克兰德的“调查学习”模式 ●WSR系统方法论 ●解决问题的“5W1H” ●从定性到定量的综合集成方法
✓ 整体的运动特征只有在比其部分（要素）所处 层次更高的整体层次上才能进行描述；
✓ 整体与部分（要素）遵从不同描述层次上的规 律。
二、霍尔和切克兰德的系统方法论
霍尔的“三维结构”模式
•时间维：六个阶段，按时间顺序 •逻辑维：每一阶段分为七个步骤，思维程序 •专业维：完成各阶段的思维程序时所需的专业知识 •三维结构的理论基础：
《定量分析方法》课件
01
消费者行为分析
通过定量分析方法，研究消费者的购买行为、消费习惯和偏好，为企业制定营销策略提供依据。
02
市场细分
利用定量分析方法对市场进行细分，识别不同消费群体的特征和需求，帮助企业找到目标市场。
社会问题研究
运用定量分析方法对社会问题进行深入调查和研究，了解问题的性质、程度和原因，为政策制定提供科学依据。
THANKS
样本选择的偏见
在选择样本时，可能会因为各种偏见导致样本不具有代表性。这会导致定量分析的结果偏离实际情况。
定量分析的未来发展
03
未来定量分析将更加注重隐私保护和伦理问题，确保数据分析的合法性和公正性。
01
未来定量分析将更加注重跨学科融合，结合其他领域的知识和方法，以解决更为复杂的问题。
02
随着技术的发展和数据的积累，定量分析将更加注重数据可视化，以直观的方式呈现数据分析结果。
适用于各种领域，如经济学、社会学、生物学等。
03
02
01
提供客观、准确的决策依据
定量分析方法能够提供客观、准确的数据和信息，帮助决策者做出科学、合理的决策。
1
2
3
定量分析方法可以追溯到古代数学和统计学的起源，如中国的算术和西方的几何学。
早期发展
随着科学技术的进步和计算机的普及，定量分析方法得到了迅速发展，广泛应用于各个领域。
《定量分析方法》ppt课件
Contents
目录
定量分析方法概述定量分析的基本步骤定量分析的主要方法定量分析的实践应用定量分析的局限性定量分析的未来发展
定量分析方法概述
定量分析方法是一种基于数学模型和统计分析手段，对数据和信息进行量化和预测的方法。
定义
定量分析基本操作(共79张PPT)
37
1、滴定操作
38
滴定管的使用
❖ 1、用前检查：酸式滴定管，塞子涂凡士林油，检 漏(等2min)；聚四氟乙烯活塞不需涂油
❖ 2、洗涤：自来水洗净后，蒸馏水洗2～3次； ❖ 3、润洗：用少量滴定液润洗2～3次(约10mL)； ❖ 3、装液：装液到0刻度以上，赶气泡，使液面位于
0.00刻度以下；
❖ 4、滴定：连续滴加，间隙式滴加，溶液悬而不 落，半滴加入；
将称量瓶放入秤盘中央，显示的质量减少量即为试样质量。
1、4d法：也称“4乘平均偏差法”
容量瓶不可在烘箱中烘烤，也不能用任何加热的办法来加速瓶中物料的溶解。
待溶液流毕，等15s后，取出移液管。
离子选择电极，流动注射法（B）；
COU
点数功能
0141 —氯化钠标准溶液的浓度（mol/L）。
容量瓶不可在烘箱中烘烤，也不能用任何加热的办法来加速瓶中物料的溶解。
加入，最后半滴加入，以防过量。
40
碱式滴定管
41
酸式滴定管
42
滴定操作姿势及读数
一般称量使用普通托盘天平即可。
水质氯化物的测定（硝酸银滴定法），要求在规定时间内完成分析方法全过程。
4乘平均偏差法仅适用于测定4-8个数据的检验分析。
预热：接通电源，预热20~30 min以获得稳定的工作温度。
运算过程中，为减少舍入误差，可多保留一位有效数字（不修约），算出结果后，再修约至应有的有效数字位数。
2
基本内容
一、天平的使用及称量操作 二、滴定分析基本操作（滴定管、容量瓶、移液管
与吸量管的使用）
三、滴定法（以水质氯化物的测定为例） 四、有效数字及运算规则
6
一、天平的使用及称量操作
1、滴定操作
38
滴定管的使用
❖ 1、用前检查：酸式滴定管，塞子涂凡士林油，检 漏(等2min)；聚四氟乙烯活塞不需涂油
❖ 2、洗涤：自来水洗净后，蒸馏水洗2～3次； ❖ 3、润洗：用少量滴定液润洗2～3次(约10mL)； ❖ 3、装液：装液到0刻度以上，赶气泡，使液面位于
0.00刻度以下；
❖ 4、滴定：连续滴加，间隙式滴加，溶液悬而不 落，半滴加入；
将称量瓶放入秤盘中央，显示的质量减少量即为试样质量。
1、4d法：也称“4乘平均偏差法”
容量瓶不可在烘箱中烘烤，也不能用任何加热的办法来加速瓶中物料的溶解。
待溶液流毕，等15s后，取出移液管。
离子选择电极，流动注射法（B）；
COU
点数功能
0141 —氯化钠标准溶液的浓度（mol/L）。
容量瓶不可在烘箱中烘烤，也不能用任何加热的办法来加速瓶中物料的溶解。
加入，最后半滴加入，以防过量。
40
碱式滴定管
41
酸式滴定管
42
滴定操作姿势及读数
一般称量使用普通托盘天平即可。
水质氯化物的测定（硝酸银滴定法），要求在规定时间内完成分析方法全过程。
4乘平均偏差法仅适用于测定4-8个数据的检验分析。
预热：接通电源，预热20~30 min以获得稳定的工作温度。
运算过程中，为减少舍入误差，可多保留一位有效数字（不修约），算出结果后，再修约至应有的有效数字位数。
2
基本内容
一、天平的使用及称量操作 二、滴定分析基本操作（滴定管、容量瓶、移液管
与吸量管的使用）
三、滴定法（以水质氯化物的测定为例） 四、有效数字及运算规则
6
一、天平的使用及称量操作
定量分析方法-课件
定量分析
果
二、量化分析的步骤
确 定
构 建 指
选 取
确 定 采 集
进 行 量
数
问
标
量
据
化
题
体 系
纲
的 方 法
分 析
三、定量分析方法的主要内容：
第一部分 社会调查与统计分析； 第二部分 定量预测方法； 第三部分 决策方法；
第一部分 社会调查与统计分析
第一章 基本概念
第一节 统计的含义 第二节 统计的研究对象 第三节 统计的基本概念
族”进行 平行分组：
▪ 1.人口按性别分为：女 男性 性
▪ 2, 人口按民族分为：少汉数族民族
小学
男性
▪
汉族 少数民族
3.人口按文化程度分为:
初中 高中
大学
女性
2．复合分组： 对总体用两个或两个以上的标志结合起来
进行的分组称复合分组.
男性 女性
例2：对某大学在校学生按标志“学科”、“学制”、“性
三、分组的种类 (一)按分组标志的性质分类 1．品质标志分组;例如: 人口按性别、文化程度、民族、职业分组；工业企 业按所有制属性、经济部门分组等. 2，数量标志分组;例如: 企业按工人数、企业按计划完成程度、学生按成绩 分组等. (二)按分组标志的多少分类 1．简单分组： 对总体只按一个标志进行的分组叫 简单分组. 例1：对人口按标志“性别”、“文化程度”、“民
四、抽样调查 抽样调查是按随机原则，在统计总体中抽取一小部 分单位进行调查，并运用调查结果的指标数值来推 算全部总体指标数值的一种非全面调查. 抽样调查的特点： 1，按随机原则抽取样本 2，从数量方面推算主体 抽样调查的组织方式 1．简单随机抽样 2．系统随机抽样又称机械抽样或等距抽样 3．分层随机抽样 4．整群抽样
第三章5节定量定性分析PPT课件
过程 配： 制标 固 准 定 系 条 分 件 列 别 A测 C~ 定 A曲 样 品 同 上 条 测 件A 定 样 查C 得 样
示例
✓ 芦丁含量测定 分别 0.2移 0 m0 /m g 取 标 L0~ 样 5m L2m 5
样3.0 品 m g2m 5 L
0.710mg/25mL
续前
You Know, The More Powerful You Will Be
Thank You
在别人的演说中思考，在自己的故事里成长
Thinking In Other People‘S Speeches，Growing Up In Your Own Story
讲师：XXXXXX XX年XX月XX日
ma ， xma ， xE 1 1 c % m sh， min
续前
3．对比吸光度或吸光系数的比值：
✓ 例： 药典规V定B12定性鉴别：
278，361，550三处最大吸收
A3611.70~1.88，A3613.15~3.45
A278
A550
二．有机化合物结构辅助解析
structure determination of organic compounds
（一）分析紫外吸收光谱的的几个经验规则
➢如果在200-700nm区间无吸收峰，该化合物 无共轭双键系统，或为饱和的有机化合物
➢在220~250nm范围有强吸收带，表示有α，β 不饱和酮或共轭烯烃结构存在。
➢在200~250nm范围有强吸收带，结合250～ 290nm的中强吸收带（显示或不显示精细结 构），说明该化合物具有芳香结构。
导数阶数1即n110ppm苯的乙醇液1ppm苯的乙醇液纯乙醇1ppm苯的乙醇溶液一阶导数光谱基本光谱1ppm苯的乙醇溶液四阶导数光谱苯的导数信号同样大小的气缸容积可以发出更大的指示功气缸工作容积的利用程度越佳
示例
✓ 芦丁含量测定 分别 0.2移 0 m0 /m g 取 标 L0~ 样 5m L2m 5
样3.0 品 m g2m 5 L
0.710mg/25mL
续前
You Know, The More Powerful You Will Be
Thank You
在别人的演说中思考，在自己的故事里成长
Thinking In Other People‘S Speeches，Growing Up In Your Own Story
讲师：XXXXXX XX年XX月XX日
ma ， xma ， xE 1 1 c % m sh， min
续前
3．对比吸光度或吸光系数的比值：
✓ 例： 药典规V定B12定性鉴别：
278，361，550三处最大吸收
A3611.70~1.88，A3613.15~3.45
A278
A550
二．有机化合物结构辅助解析
structure determination of organic compounds
（一）分析紫外吸收光谱的的几个经验规则
➢如果在200-700nm区间无吸收峰，该化合物 无共轭双键系统，或为饱和的有机化合物
➢在220~250nm范围有强吸收带，表示有α，β 不饱和酮或共轭烯烃结构存在。
➢在200~250nm范围有强吸收带，结合250～ 290nm的中强吸收带（显示或不显示精细结 构），说明该化合物具有芳香结构。
导数阶数1即n110ppm苯的乙醇液1ppm苯的乙醇液纯乙醇1ppm苯的乙醇溶液一阶导数光谱基本光谱1ppm苯的乙醇溶液四阶导数光谱苯的导数信号同样大小的气缸容积可以发出更大的指示功气缸工作容积的利用程度越佳
《定量分析》课件
案例二：股票市场的回归分析
01
使用回归分析方法，建立预测模型，探究自变量与因
变量之间的关系。
02
对模型进行评估和检验，确保模型的准确性和可靠性
。
03
根据模型预测结果，制定投资策略和决策。
案例三：人口迁移的时间序列分析
• 总结词：通过时间序列分析方法，探究人口迁移的动态变化和趋势。
案例三：人口迁移的时间序列分析
R语言
总结词
R语言是一种开源的编程语言，主要用于数据分析和统计 计算。
详细描述
R语言拥有庞大的社区和丰富的扩展包，可以轻松实现各 种复杂的统计分析。R语言支持多种编程范式，包括函数 式编程和面向对象编程，具有高度的灵活性和可扩展性 。R语言的语法相对简单，易于学习和掌握，特别适合进 行数据探索和可视化。此外，R语言还可以与其他编程语 言进行集成，方便进行大规模的数据处理和分析。
使用各种指标评估聚类的质量和效果。
03
定量分析的应用领域
经济学
总结词
在经济学中，定量分析常用于研究经济现象、预测经济趋势、评估政策效果等。
详细描述
通过收集、整理和分析经济数据，运用数学模型和统计方法，定量分析能够揭示经济规律、解释经济现象，为政 策制定提供科学依据。
社会学
总结词
在社会学中，定量分析用于研究社会结构、社会变迁、社会问题等。
模型简化
通过简化模型或使用更简单的模型来降低过 拟合的风险。
早停法
在模型训练过程中，根据验证集的表现提前 停止训练，以避免过拟合。
06
定量分析案例研究
案例一：消费者购买行为的统计分析
• 总结词：通过统计分析消费者购 买行为，探究消费者偏好、消费 习惯和消费趋势。
定量分析方法ppt课件
随机变量 y 与 x1,x2, ,xk之间的线性关系
y 0 1 x 1 2 x 2 k x k
其中 ~N0,2
0 ,1 ,2 ,,k , 未知
则上式称为多重线性回归模型。
精选课件ppt
30
多重线性回归模型的矩阵形式
y 1
记：
Y
y
2
y
n
1 x 11 x 1k
X
1
收 益 (Y) 收 益 (Y)
下作面线分别性为回直归线拟拟合合和对数拟合的结果做，对从结数果拟中合可以看出，对数
拟合更合适
收益与产量线性拟合结果
50
y = 0.0196x - 2.0861
45
R2 = 0.8482
40
35
30
25
20
15
收益(Y)
10
收益估计值
5
0
0
500
1000
1500
2000
2500
通过变量替换把问题转化为一元或多元线性回归问题后，用线性回 归分析的方法建立回归模型，并进行预测(即化非线性回归为线性回 归) 对于更复杂的情况，现在有很多拟合工具可以使用，如Origin、 Matlab等
精选课件ppt
20
2.1.4.1 幂函数曲线拟合
设Y：aXb （ UlnX、 VlnY） lnY lna(Xb)lnablXn (两边取 ) 对数 V lnabU
注意趋势的延续性。
精选课件ppt
11
2.1 回归分析法
1 回归分析方法概述 2 一元线性回归分析 3 多元线性回归分析 4 一元非线性回归分析 5 多重线性回归 6 Excel的函数使用
精选课件ppt
《LCMS定量分析》课件
面临的挑战与解决方案
基质效应
基质对LCMS分析的影响是一个重要挑战。通过开发新型的基质匹配标准品、优化样品处理和稀释方法等手段，可以 降低基质效应的影响。
复杂样品分析
对于生物体、环境等复杂样品中的化合物分析，LCMS需要面临样品前处理、背景干扰和低丰度化合物检测等挑战。 通过优化样品前处理方法、采用内标校正和背景消除技术等手段，可以提升复杂样品中化合物的定量准确性。
《LCMS定量分析》PPT课件
contents
目录
• LCMS定量分析概述 • LCMS定量分析的原理 • LCMS定量分析的实验技术 • LCMS定量分析的实例 • LCMS定量分析的展望与挑战
01 LCMS定量分析概述
定义与特点
定义
LCMS定量分析是一种基于液相色谱 -质谱联用技术的方法，用于对样品 中的化合物进行定性和定量分析。
高效分离技术
随着色谱技术的不断发展，LCMS 将进一步提高分离效率和分辨率 ，为复杂样品分析提供更好的分 离效果。
高灵敏度检测技术
随着检测器技术的进步，LCMS的 检测灵敏度将得到进一步提升， 能够检测更低浓度的化合物，满 足更严格的分析要求。
多维度联用技术
未来LCMS将与多种检测技术联用 ，如CE、GC、NMR等，实现多 维度的分离和检测，提供更全面 的化合物信息。
应用拓展
将LCMS定量分析技术拓展到更多领域，如药物代谢、环境监测、 食品安全等，为各领域提供可靠的化合物定量分析方法。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
液相色谱与质谱通过接口技术联接， 实现样品的分离与检测的连续进行。
质谱原理
通过电离源将样品分子转化为带电离 子，然后在电场和磁场的作用下，使 离子发生空间和能量聚焦，从而实现 样品的分离和检测。
定量分析方法验证PPT课件
验证方法
可以通过绘制标准曲线来验证检测限和定量限。在标准曲线上，各点应呈线性分布，且响应 值与浓度之间的线性相关系数（r）应接近于1。同时，可以通过比较空白样品和低浓度样品 的响应值来评估检测限和定量限的实际效果。
特异性
特异性
指在特定条件下，一种分析方法能够区 分不同物质的能力。在定量分析中，特 异性要求待测物质与其他物质能够完全 分离，且不受干扰物质的影响。
精密度
精密度
指在相同条件下多次重复测定结果之间的接近程度。在定量分析中，精密度通常用 相对标准偏差（RSD）来表示，计算公式为：RSD = [SD / 平均值] × 100%。精密 度要求越低越好，一般要求RSD≤±5%。
影响因素
精密度受到仪器性能、操作过程中重复性的影响。为了提高精密度，需要定期对 仪器进行维护和校准，同时加强操作规范，减少人为误差。
定量分析方法验证ppt课件
目录
• 引言 • 定量分析方法验证概述 • 验证的参数和标准 • 验证的实际操作 • 验证的挑战和解决方案 • 案例研究
01 引言
目的和背景
目的
确保定量分析方法的准确性、可靠性 和可重复性，为科学研究、工业生产 和质量控制等领域提供可靠的测量数 据。
背景
随着科技的发展和测量需求的增加， 定量分析方法在各个领域得到广泛应 用，但方法的准确性、可靠性和可重 复性是至关重要的，需要进行验证。
结果解读
对分析结果进行解读，解释其意义和 影响，并提出相应的建议或改进措施。
结果呈现
采用图表、表格等形式，清晰地呈现 分析结果，以便更好地理解和交流。
结果评估
对分析结果进行评估，判断其准确性 和可靠性，并提出进一步改进和完善 的方法。
05 验证的挑战和解决方案
可以通过绘制标准曲线来验证检测限和定量限。在标准曲线上，各点应呈线性分布，且响应 值与浓度之间的线性相关系数（r）应接近于1。同时，可以通过比较空白样品和低浓度样品 的响应值来评估检测限和定量限的实际效果。
特异性
特异性
指在特定条件下，一种分析方法能够区 分不同物质的能力。在定量分析中，特 异性要求待测物质与其他物质能够完全 分离，且不受干扰物质的影响。
精密度
精密度
指在相同条件下多次重复测定结果之间的接近程度。在定量分析中，精密度通常用 相对标准偏差（RSD）来表示，计算公式为：RSD = [SD / 平均值] × 100%。精密 度要求越低越好，一般要求RSD≤±5%。
影响因素
精密度受到仪器性能、操作过程中重复性的影响。为了提高精密度，需要定期对 仪器进行维护和校准，同时加强操作规范，减少人为误差。
定量分析方法验证ppt课件
目录
• 引言 • 定量分析方法验证概述 • 验证的参数和标准 • 验证的实际操作 • 验证的挑战和解决方案 • 案例研究
01 引言
目的和背景
目的
确保定量分析方法的准确性、可靠性 和可重复性，为科学研究、工业生产 和质量控制等领域提供可靠的测量数 据。
背景
随着科技的发展和测量需求的增加， 定量分析方法在各个领域得到广泛应 用，但方法的准确性、可靠性和可重 复性是至关重要的，需要进行验证。
结果解读
对分析结果进行解读，解释其意义和 影响，并提出相应的建议或改进措施。
结果呈现
采用图表、表格等形式，清晰地呈现 分析结果，以便更好地理解和交流。
结果评估
对分析结果进行评估，判断其准确性 和可靠性，并提出进一步改进和完善 的方法。
05 验证的挑战和解决方案
定量分析法PPT
i 1
5
结论：新设备的坐标地点为（5,4），此时可 以使运输成本最小。
两点间的矩阵距离
B 设有两点 A( xa , ya ) 、 ( xb , yb ) ，这两点间的
欧基理德距离为 两点之间的直线长度， 即
d ( A, B ) ( xa xb ) 2 ( ya yb ) 2
而这两点之间的矩阵距离为
d ( A, B) xa xb ya yb
制造工艺系统的布局有时也可以用定量 的数学模型进行尝试。 定量分析法可用来解决如下之类的问题： 例5-4：在两维车间内已有一组设备Pi (ai , bi ) ， 其(ai , bi )为其坐标值，现需要增加一台新设备 X ( x, y ) ，假定新设备和现有设备之间的运 输成本与两者之间的距离成正比，权重系 数为 i 。问题是，新设备应该放在那里 可以使运输成本为最小？
对例5-4建立模型
根据分析可以建立如下模型：
min f ( X ) i d ( X , Pi )
i 1 m
将上式中的距离按距离计算，则模型将 m 改写为
min f ( X ) i x ai i y bi
i 1
求解模型可按如下两个定理：
定理1：优化的新设备坐标值 ( x, y ) 一定等于 已有的某一旧设备的坐标值。 定理2：将现有设备的坐标值按x或y从小到 大排列，然后求权重累计和，等于权重累
计和一半的那个点的坐标就是最优的新设
备的坐标点。
设现有设备为m=5台，各自坐标如 表5-10所示：
将现有设备按x坐标值大小排序成如表511所示，将现有设备按y坐标值大小排序 成如表5-设备的x
坐标应为x=5，y=4，其加权距离为
min f ( X ) i 5 ai 4 bi 105
5
结论：新设备的坐标地点为（5,4），此时可 以使运输成本最小。
两点间的矩阵距离
B 设有两点 A( xa , ya ) 、 ( xb , yb ) ，这两点间的
欧基理德距离为 两点之间的直线长度， 即
d ( A, B ) ( xa xb ) 2 ( ya yb ) 2
而这两点之间的矩阵距离为
d ( A, B) xa xb ya yb
制造工艺系统的布局有时也可以用定量 的数学模型进行尝试。 定量分析法可用来解决如下之类的问题： 例5-4：在两维车间内已有一组设备Pi (ai , bi ) ， 其(ai , bi )为其坐标值，现需要增加一台新设备 X ( x, y ) ，假定新设备和现有设备之间的运 输成本与两者之间的距离成正比，权重系 数为 i 。问题是，新设备应该放在那里 可以使运输成本为最小？
对例5-4建立模型
根据分析可以建立如下模型：
min f ( X ) i d ( X , Pi )
i 1 m
将上式中的距离按距离计算，则模型将 m 改写为
min f ( X ) i x ai i y bi
i 1
求解模型可按如下两个定理：
定理1：优化的新设备坐标值 ( x, y ) 一定等于 已有的某一旧设备的坐标值。 定理2：将现有设备的坐标值按x或y从小到 大排列，然后求权重累计和，等于权重累
计和一半的那个点的坐标就是最优的新设
备的坐标点。
设现有设备为m=5台，各自坐标如 表5-10所示：
将现有设备按x坐标值大小排序成如表511所示，将现有设备按y坐标值大小排序 成如表5-设备的x
坐标应为x=5，y=4，其加权距离为
min f ( X ) i 5 ai 4 bi 105
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通过变量替换把问题转化为一元或多元线性回归问题 后，用线性回归分析的方法建立回归模型，并进行预 测(即化非线性回归为线性回归)
20世纪40年代以后，开始引入运筹学，控制论 ，系统工程、系统分析、损益分析，计算机模 拟等定量分析方法。
定量分析的定义：借助于经济学，数学，计算 机科学、统计学，概率论以及帮助决策的决策 理论来进行逻辑分析和推论。
1.2 定量分析方法的分类
回归分析法 时间序列分析法 层次分析法 决策法 优化方法 投入产出分析法
数据整理与鉴别
经过数据搜集得到的数据通常是杂乱无章的，同时由于数据来源的广泛性、渠道的多样性， 使得其真实性和可靠性很难保证。这些数据还远远不能达到使用的要求，必须对其进行鉴别 和整理之后，才能在此基础上进行更深入的研究。
数据整理是属于数据的初加工，一般流程可用下图表示：
形式整理：将众多数据进行形式上的排序，不涉及数据具体内容，而是凭借某一外在依据进 行分门别类的处理。（外在依据：学科，使用方向，内容要点。）
多元线性回归预测步骤
第一步，获得候选自变量和因变量的观测值。 第二步，从候选自变量中选择合适的自变量。有几种常用的方法 ：
最优子集法（ R2最接近1） 向前增选法等
第三步，确定回归系数，判断回归方程的拟合优度。 第四步，根据回归方程进行预测。
2.1.4 一元非线性回归
用一条曲线来拟合因变量对于自变量的依赖关系
2.1.2 一元线性回归
【例5-1】 “阿曼德匹萨”是一个制作和外卖意大利匹 萨的餐饮连锁店，其主要客户群是在校大学生。为了 研究各店铺销售额与店铺附近地区大学生人数之间的 关系，随机抽取了十个分店的样本，得到的数据如下 ：
试根据这些数据建立回归模型。然后再进一步根据回归方程预测一个区 内大学生人数为1.6万的店铺的季度销售额。
二、定量分析的一般方法
1. 回归分析法 2. 时间序列分析法
3. 层次分析法 4. 决策法
5. 优化分析方法
2.1 回归分析法
回归分析法：是运用数理统计方法从事务已知状态预测未来状况的一种定量研究方法。它的 基本功能是从涉及多因素相互交织的复杂现象中寻找规律，推断出有意义的结论。
回归分析法着眼于研究变量之间的互相关系，把其中一些因素作为控制的变量，而把另一些 随机变量作为因变量，利用适当的数学模型尽可能趋向于趋势变化的均值描述它们的关系的 分析
2.1.2 一元线性回归
求回归系数a和b的方法
规划求解 斜率：SLOPE() 截距：INTERCEPT() LINEST()函数 回归分析报告 散点图添加趋势线
求判定系数R2的方法
拟合度：RSQ()函数 回归分析报告 趋势线
2.1.3 多元线性回归
多元线性回归模型的一般形式
YaaXaX aX 0 11 22 . . kk.
集中趋势的测度
找出一组数据的中心或中间位置。相关概念：众数（频此出现 最多的数，分单众数、复众数、无众数）、中位数（排序了的 顺序数据的中间那个数）、分位数（特殊的中位数）、平均数 、加权平均数；
离散趋势的测度
极差（全距，衡量一组数据跨度的系数）；平均差；方差和标 准差；
两者需要结合来看：数据的离散程度越大，集中趋势的测度值对 该组数据的代表性就越差；离散程度越小，其代表性越好。以两 组数据为例：0、50、100；48，50，52
如果对于某个自变量，其t统计量的P值小于显著水 平（或称置信度、置信水平），则可认为该自变量与因
变量是相关的。 F 统计
如果F统计量的P值小于显著水平（或称置信度、置 信水平），则可认为方程的回归效果显著。
2.1.1.3 回归预测的步骤
第一步，获取自变量和因变量的观测值。 第二步，绘制XY散点图。 第三步，写出带未知参数的回归方程。 第四步，确定回归方程中参数值 第五步，判断回归方程的拟合优度。 第六步，进行预测
基本步骤：
搜集数据是后续所有工作的基础。 设定回归方程就是明确自变量和因变量关系的过程。因变量是果，是我们待预测的因素；自
变量是因，它的发展规律将影响因变量的趋势，选择什么自变量，要能够代表预测对象的发 展变化，特征参数的选择将直接影响到预测结果的准确性。 注意趋势的延续性。
2.1 回归分析法
a. Y与Xk正线性相关
b. Y与Xk负线性相关
c. Y与Xk不相关
Y
Y
Xk
Xk
Xk
2.1.1.1 最小二乘法
原理：因变量估计值与观测值之间均方误差极小
(使残差平方和最小的方法)
MSE
1
n
n
(Yi'
i1
Yi)2
1
n
n
(a
i1
bXi
Yi)2
(极小)
a Mx bMy
b
n
(Xi
i1 n
Mx)(Yi
定量分析方法
一、定量分析方法概述 二、定量分析的一般方法 三、定量分析方法使用
2
一、定量分析方法概述
1. 什么是定量分析方法 2. 定量分析方法的分类 3. 定量分析方法的一般程序 4. 数据分布的一般特征
1.1 什么是定量分析方法
早期的公共管理推荐经验科学的研究方法，把 观测、实验、对比、抽样、案例、访谈、调查 等方法，作为主要方法。
My )
在实际操作中，可以通过iM1(aYtilab或My者)2Excel种的回归分析工具计算系
数a和b
2.1.1.2 回归模型的检验
判定系数 R2 用来判断回归方程的拟合优度。 通常可以认为当R2大于0.9时，所得到的回归直线
拟合得较好，而当R2小于0.5时，所得到的回归直线很 难说明变量之间的依赖关系。 t 统计量
1 回归分析方法概述 2 一元线性回归分析 3 多元线性回归分析 4 一元非线性回归分析 5 多重线性回归 6 Excel的函数使用
2.1.1 回归分析方法概述
一种建立统计观测值之间的数学关系的方法
通过自变量的变化来解释因变量的变化，从而由自变量的取值预 测因变量的可能值
自变量与因变量的相关关系
内容整理：在形式整理得基础上进一步深化，从内容角度对数据再处理。 简单举例：国民经济数据，可能得到的一手资料就非常纷繁，那可能的一种整理方式，首先
形式整理分为第一产业、第二产业、第三产业；内容整理再有可能对第一产业数据进一步分 解，比如按季度划分，分别统计报表，提炼增长趋势等观点。
1.4 数据分布的一般特征
20世纪40年代以后，开始引入运筹学，控制论 ，系统工程、系统分析、损益分析，计算机模 拟等定量分析方法。
定量分析的定义：借助于经济学，数学，计算 机科学、统计学，概率论以及帮助决策的决策 理论来进行逻辑分析和推论。
1.2 定量分析方法的分类
回归分析法 时间序列分析法 层次分析法 决策法 优化方法 投入产出分析法
数据整理与鉴别
经过数据搜集得到的数据通常是杂乱无章的，同时由于数据来源的广泛性、渠道的多样性， 使得其真实性和可靠性很难保证。这些数据还远远不能达到使用的要求，必须对其进行鉴别 和整理之后，才能在此基础上进行更深入的研究。
数据整理是属于数据的初加工，一般流程可用下图表示：
形式整理：将众多数据进行形式上的排序，不涉及数据具体内容，而是凭借某一外在依据进 行分门别类的处理。（外在依据：学科，使用方向，内容要点。）
多元线性回归预测步骤
第一步，获得候选自变量和因变量的观测值。 第二步，从候选自变量中选择合适的自变量。有几种常用的方法 ：
最优子集法（ R2最接近1） 向前增选法等
第三步，确定回归系数，判断回归方程的拟合优度。 第四步，根据回归方程进行预测。
2.1.4 一元非线性回归
用一条曲线来拟合因变量对于自变量的依赖关系
2.1.2 一元线性回归
【例5-1】 “阿曼德匹萨”是一个制作和外卖意大利匹 萨的餐饮连锁店，其主要客户群是在校大学生。为了 研究各店铺销售额与店铺附近地区大学生人数之间的 关系，随机抽取了十个分店的样本，得到的数据如下 ：
试根据这些数据建立回归模型。然后再进一步根据回归方程预测一个区 内大学生人数为1.6万的店铺的季度销售额。
二、定量分析的一般方法
1. 回归分析法 2. 时间序列分析法
3. 层次分析法 4. 决策法
5. 优化分析方法
2.1 回归分析法
回归分析法：是运用数理统计方法从事务已知状态预测未来状况的一种定量研究方法。它的 基本功能是从涉及多因素相互交织的复杂现象中寻找规律，推断出有意义的结论。
回归分析法着眼于研究变量之间的互相关系，把其中一些因素作为控制的变量，而把另一些 随机变量作为因变量，利用适当的数学模型尽可能趋向于趋势变化的均值描述它们的关系的 分析
2.1.2 一元线性回归
求回归系数a和b的方法
规划求解 斜率：SLOPE() 截距：INTERCEPT() LINEST()函数 回归分析报告 散点图添加趋势线
求判定系数R2的方法
拟合度：RSQ()函数 回归分析报告 趋势线
2.1.3 多元线性回归
多元线性回归模型的一般形式
YaaXaX aX 0 11 22 . . kk.
集中趋势的测度
找出一组数据的中心或中间位置。相关概念：众数（频此出现 最多的数，分单众数、复众数、无众数）、中位数（排序了的 顺序数据的中间那个数）、分位数（特殊的中位数）、平均数 、加权平均数；
离散趋势的测度
极差（全距，衡量一组数据跨度的系数）；平均差；方差和标 准差；
两者需要结合来看：数据的离散程度越大，集中趋势的测度值对 该组数据的代表性就越差；离散程度越小，其代表性越好。以两 组数据为例：0、50、100；48，50，52
如果对于某个自变量，其t统计量的P值小于显著水 平（或称置信度、置信水平），则可认为该自变量与因
变量是相关的。 F 统计
如果F统计量的P值小于显著水平（或称置信度、置 信水平），则可认为方程的回归效果显著。
2.1.1.3 回归预测的步骤
第一步，获取自变量和因变量的观测值。 第二步，绘制XY散点图。 第三步，写出带未知参数的回归方程。 第四步，确定回归方程中参数值 第五步，判断回归方程的拟合优度。 第六步，进行预测
基本步骤：
搜集数据是后续所有工作的基础。 设定回归方程就是明确自变量和因变量关系的过程。因变量是果，是我们待预测的因素；自
变量是因，它的发展规律将影响因变量的趋势，选择什么自变量，要能够代表预测对象的发 展变化，特征参数的选择将直接影响到预测结果的准确性。 注意趋势的延续性。
2.1 回归分析法
a. Y与Xk正线性相关
b. Y与Xk负线性相关
c. Y与Xk不相关
Y
Y
Xk
Xk
Xk
2.1.1.1 最小二乘法
原理：因变量估计值与观测值之间均方误差极小
(使残差平方和最小的方法)
MSE
1
n
n
(Yi'
i1
Yi)2
1
n
n
(a
i1
bXi
Yi)2
(极小)
a Mx bMy
b
n
(Xi
i1 n
Mx)(Yi
定量分析方法
一、定量分析方法概述 二、定量分析的一般方法 三、定量分析方法使用
2
一、定量分析方法概述
1. 什么是定量分析方法 2. 定量分析方法的分类 3. 定量分析方法的一般程序 4. 数据分布的一般特征
1.1 什么是定量分析方法
早期的公共管理推荐经验科学的研究方法，把 观测、实验、对比、抽样、案例、访谈、调查 等方法，作为主要方法。
My )
在实际操作中，可以通过iM1(aYtilab或My者)2Excel种的回归分析工具计算系
数a和b
2.1.1.2 回归模型的检验
判定系数 R2 用来判断回归方程的拟合优度。 通常可以认为当R2大于0.9时，所得到的回归直线
拟合得较好，而当R2小于0.5时，所得到的回归直线很 难说明变量之间的依赖关系。 t 统计量
1 回归分析方法概述 2 一元线性回归分析 3 多元线性回归分析 4 一元非线性回归分析 5 多重线性回归 6 Excel的函数使用
2.1.1 回归分析方法概述
一种建立统计观测值之间的数学关系的方法
通过自变量的变化来解释因变量的变化，从而由自变量的取值预 测因变量的可能值
自变量与因变量的相关关系
内容整理：在形式整理得基础上进一步深化，从内容角度对数据再处理。 简单举例：国民经济数据，可能得到的一手资料就非常纷繁，那可能的一种整理方式，首先
形式整理分为第一产业、第二产业、第三产业；内容整理再有可能对第一产业数据进一步分 解，比如按季度划分，分别统计报表，提炼增长趋势等观点。
1.4 数据分布的一般特征