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文档简介

2019/6/17,第二章 误差及分析数据的统计处理,一、一元线性回归方程 二、相关系数,第五节 标准曲线的回归分析,2-5 标准曲线的线性回归分析 一.回归分析 研究随机误差现象中变量之间关系的一 种数理统计方法. 回归分析在分析化学中的应用: 找出浓度与某些特性值两个变量之间的回归直 线及代表此直线的回归方程 如: 光度分析中的浓度吸光度曲线(标准曲线) A =L c,二.回归直线方程的计算 回归直线方程 : y = a + bx (A =L c) 做实验点: 由最小二乘法确定b和a,三.相关系数及相关检验 方程是否有意义，需要判断两个变量 x 和 y 之间的相关关系是否达到一定密切程度,可用相关系数 (r) 检验法 r = 1时，两个变量完全线性相关 r = 0 时, 两个变量毫无相关关系 0r 1时,两个变量有一定的相关性,但|r|大于某临界值时,二者相关性才显著,回归方程才有意义。 r值的计算公式: r值与临界值比较r计r临，相关性显著,本章小结： 1.定量分析中的误差 误差：误差的计算公式、误差与准确度 偏差：偏差的计算公式、偏差与精密度 准确度与精密度的关系 误差来源、特点及减免方法 随机误差的分布规律(t分布与正态分布的区别和联系） 置信度与置信区间（计算值的置信区间） 2.分析结果的数据处理 可疑数据的取舍（格鲁布斯检验法和Q值检验法） 分析方法的准确度检验（t检验法和F检验法）,3.分析结果的记录与计算 有效数字（位数的确定，修约规则，运算规则） 4.标准曲线的回归分析 标准曲线的线性分析 相关系数r检验法 作业：P27 -2、3、5、 6、7、10,2019/6/17,内容选择,第一节 定量分析中的误差,第二节 分析结果的数据处理,第三
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