实用标准曲线不确定度地分析报告

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1、实用标准文案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

2、: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:vitcy@yahoo.cnAnalysisofStandardCurve’sUncertaintyCaoTao(ShenzhenTotal-TestTechnologyCo.,Ltd,Shenzhen518102)Abstract:Thispaperexpoundsageneralmethodoftheanalysisofstandardcurve’s

3、uncertaintyandexplainsthestepsoftheanalysisofstandardcurve’suncertainty.Provetheeffectofthefactorsofuncertaintyanalysisthroughthetestingprocessinclassicalseveralitemsofstandardcurvesofuncertaintyanalysis.Experimentsdemonstrate:Improvingthetest’stimesofthesta

4、ndardcurveandsamplecanmakethestandard’suncertaintysmall.AndTheresultsofsamplearemoreclosetothecenterofthestandardcurve,thestandard’suncertaintyissmaller.Thestandardcurveislinearinthebetter,andtheslopeishigher,thestandarduncertaintycanbesmaller.Keyword:thesta

5、ndardcurve.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

6、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文档实用标准文案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C0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]。1.2标准曲线方差和残余方差的概念和计算假定一条标准曲线(1.2.1)响应值y1,y2…yn的偏差()主要由两方面原因引入:一是自变量x取值不同导致的响应值的

7、偏离均值(),另一方面是测量误差导致的响应值偏离标准曲线();如下图图1:标准曲线响应值偏差分析yi——第xi点对应的响应值——第xi点带入标准曲线(1.2.1)得到的理论响应值——所有浓度响应值的平均值n——参与标准曲线的浓度点和响应值的个数;(注:并不仅仅是标准曲线的点的个数,比如标准曲线有五个点,其中有两个点平行做了3次,则,同样计算的时候也需要把平行做的点计算在内,即x和y的平均值是参与本次标准曲线所有点的几何重心)在量化的过程中,用n个取值的偏离平方和来描述,这里分别记为:总偏差平方和S(反映了的总的

8、分散程度)、回归平方和T(反映了回归值文档实用标准文案的分散程度,仅与标准曲线斜率相关)和残余平方和Q(反映了观测值偏离回归直线的程度,真实描述标准曲线不确定度);由于交叉项结果为0(可参考最小二乘法计算线性回归方程公式);因此(1.2.3)其中,因此S的自由度vS=vT+vQ;总偏差平方和的自由度由于受平均值的约束为n-1,而回归偏差平方和的自由度只与斜率b有关,自由度为1,因此残余

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