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文档简介

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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*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y’i=a0+a1xi得直线方程。实测值yi与计算值y’i之间偏差越小，拟合的越好，偏差平方和最小。*最小二乘法拟合将实验数据代入，即可求得a0，a1；*二、相关系数RR=1；存在线性关系，无实验误差；R=0；毫无线性关系；编程计算*三、最小二乘线性拟合程序编程变量：*线性拟合程序INPUTMForI=1tomINPUTX1;Y1X1=X1+X(I):X2=X2+X(I)^2:Y1=Y1+Y(I)Y2=Y2+Y(I)^2XY=XY+X(I)*Y(I)NEXTIXM=X1/M:YM=Y1/MLX=X2-XM*M:LY=Y2-YM*M:LZ=XY-M*XM*YMa1=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）*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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