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2019/7/1,第二章 定量分析中的误差与数据评价,一、最小二乘法拟合的统计学原理 二、线形方程的相关系数 三、最小二乘线性拟合程序,第五节 标准曲线的线形方程拟合,2019/7/1,一、最小二乘法拟合的统计学原理,一元线性：y=a0 +a1x 实验点：（yi，xi） （i=1，2，3，.，m） 实验点数 m未知数个数，矛盾方程组， 假设求得： a0 ；a1 代入 yi=a0 +a1xi 得直线方程。 实测值yi与计算值 yi之间偏差越小，拟合的越好，偏差平方和最小。,2019/7/1,最小二乘法拟合,将实验数据代入，即可求得 a0，a1；,2019/7/1,二、相关系数 R,R=1 ；存在线性关系，无实验误差； R=0；毫无线性关系； 编程计算,2019/7/1,三、最小二乘线性拟合程序,编程变量：,2019/7/1,线性拟合程序,INPUT M For I=1 to m INPUT X1;Y1 X1=X1+X(I): X2=X2+X(I)2: Y1=Y1+Y(I) Y2=Y2+Y(I)2 XY=XY+X(I)*Y(I) NEXT I XM=X1/M : YM=Y1/M LX=X2-XM*M : LY=Y2-YM*M : LZ=XY-M*XM*YM a1=LZ/LX : a0=YM-a1*XM : R=LZ/(LX*LY)2 任务：用VB编程处理实验数据（分光，电位分析）,2019/7/1,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 第三节 定量分析数据的评价
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