回归分析在标准曲线评价中的应用

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1、维普资讯http://www.cqvip.com4期席小朝等:回归分析在标准曲线评价中的应用回归分析在标准曲线评价中的应用席小朝,崔剑铭,石继红(洛阳石化聚丙烯有限责任公司,河南洛阳471012)摘要:介绍了用回归分析的方法检验轻烃中痕量羰基硫色谱分析标准曲线。通过确定回归函数、相关系数检验、失拟检验、回归直线比较,以及预测实验结果和估计精密度,使评价的结论科学、合理而又准确。关键词:回归分析;标准曲线;评价中图分类号:TQ073文献标识码:B文章编号:1003—3467(2007)04—0049—03在

2、多种仪器分析方法中,常常将被测组分的标系具有某种不确定性,通常都表现为相关关系。相含量对被测量的物理量的关系绘制成标准曲线关关系虽不是确定性的,但仍可以借助相应的函数【作曲线),然后根据标准曲线来计算被测组分的表达它们的规律性。回归分析的主要内容就是研究量⋯。如何确定回归函数、检验相关系数、预测变量间的相关关系,确定回归函数,预测实验结果,验结果、估计精密度以及比较回归直线,都是标准估计预测的精密度等等。线应用中经常遇到的问题。本文以轻烃中痕量羰1.2回归分析的内容:硫色谱分析标准曲线检验为例,说明回归分

3、析在①一元回归方程式的确定;②线性回归方程式准曲线评价中的应用,使结论更科学、合理。的检验;③线性回归方程的失拟检验;④回归直线的比较;⑤回归线的精密度和置信区间回归分析2应用实例1基本原理回归分析是在分析测试中处理两个变量之间关色谱法(PFD)测定原料丙烯中痕量羰基硫工作的经典方法。中,仪器:气相色谱仪GC一8A,日本岛津;记录仪R两个变量与Y之间的关系可有三种情况:①一111,日本岛津;标准气(COS),500L/L,北分氦格的函数关系,Y值随值按照确定的规律变化,普气体公司;色谱柱Carbosiev

4、eTM,ALTCH。参数:一个值可精确地求出Y值。②不存在任何依压力,载气100kPa,氢气50kPa,空气70kPa;温度,关系,变化时不发生任何有规律的变化。③柱箱70℃,检测器120℃,进样量,2mL。采用表1化时Y大体按照某种规律变化,但由于变量之间数据确定的标准曲线计算组分浓度,经过一定生产系比较复杂,无法得到确切的数学表达式。周期后为校验工作曲线,测得另一组数据见下页表在分析测试中,分析结果与影响它的因素之间2,现对给出响应值峰高H=150mm,预测其组分浓然有密切的关系,但不是数学上的函数关

5、系。由度C并估计预测值C的置信区间,同时,评价两组存在着不可避免的测量误差,使得变量之间的关数据所确定的标准曲线的一致性。表1丙烯中痕量羰基硫初始数据收稿日期:2006—12—19作者简介:席小朝(1970一),男,工程师,从事聚丙烯分析检测工作,电话:(0379)66992837。维普资讯http://www.cqvip.com河南化工HENANCHEMlCALINDUSTRY2007年第24卷表2丙烯中痕量羰基硫校验数据2.1确定回归方程回归值与试验值偏差,见表5;根据表3数据绘制对表2数据,根据色谱

6、分析火焰光度检测器的LgH—LgC标准曲线,见图1。检测机理以及变数变换,求出:表5回归值与试验值偏差a=S/S=5.2299/2.5131=2.0811b=歹一b=3.6673+2.0811×0.7901=5.3115即LgH=2.0811LgC+5.31152.2相关性检验2.2.1方差分析检验根据表2所列数据,计算回归平方和以及相应自由度,建立方差分析表,见表3。一11分析表4,当C=1.27L/L时,Ay=0.09406S回=∑(-y)10.8842.时回归值与试验值偏差最大;同时分析图1发现,当

7、厂回=1C=1.27L/L即点(Lg1.27,Lg420800),偏离回s余=∑(一=0.0181归直线最大。厂余=n一2=6—2=4S总=∑(。-y)10.9016厂总=n一1=6—1=5表3方差分析表方差来源变差平方和自由度方差估计值F值F(,1回)注:回归显著性为显著。方差分析表明,在置信度99%时可以确定,响LgC应值峰高的对数值与组分浓度的对数值之间存在相图1LgH—LgC标准曲线舍去点(Lg1.27,Lg420800)再次确定回归方关关系,即所确定的回归方程有意义。2.2.2相关系数检验程a=

8、Sxr/S=2.0158y志。·9999b=歹一a=5.2297即LgH=2.0158LgC+5.2297查相关系数临界值表,yo=0.708,Y>求得y=0.9999,查相关系数临界值y。=Y。,表明在置信度99%时,回归方程有意义。.0.765,y>y㈣_6,确立的回归方程有意义。失拟检2.3失拟检验验分析,见表6,检验数据表明不存在失拟。失拟方用失拟方差估计值对实验误差效应、方差估计差基本上是由试验误差等随机因素引起的,

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