Approuvé

Voici quelques méthodes simples qui peuvent aider à résoudre le problème des sources d’erreur de de courbe de standardisation.Réponse : Une courbe conforme est un tracé réel concernant un signal analytique (par exemple, l’absorbance à l’aide de la spectrophotométrie d’absorbance) par rapport à la concentration obtenue à partir des solutions étalons. Ainsi, les véritables origines des erreurs sont des erreurs dans toutes les concentrations d’étalons et certaines aberrations dans leurs signaux mesurés.

Réponse : Une courbe d’étalonnage peut être le nouveau tracé de l’acceptation analytique (par exemple, spectrophotométrie d’absorbance sur absorption) par rapport à l’accent mis sur les solutions étalons. Ainsi, ces principales sources d’erreur sont des erreurs trouvées dans les concentrations standard ainsi que des problèmes dans leurs signaux estimés.

Méthode de la courbe standard Utilisation de l’ajustement de courbe linéaire

Première position mo=2, L’espace est égal à 0, Ev et Es = 3 et posez z = 0, h = 0, Cx = 5 puis Cs = 10. Augmentez maintenant cette non-linéarité totale (variable “n”) conduit à toute non-linéarité claire. Comment la courbe analytique devient plus arrondie, vous pouvez remarquablement voir En particulier, la méthode des moindres carrés ne décrit pratiquement plus bien la courbe. Aussi, regardez R2 qui est 1000 pour l’idéal le plus important Tout droit, commence à baisser progressivement, et pourtant R2 affiche toujours 0,99 quand Les contours sont déjà hautement non linéaires et ont en fait une erreur correspondante bien sûr, cela a commencé à se dégrader (voir l’erreur dans le tableau des statistiques). exactement tout environ 7% d’erreur. La valeur paire de R2 est 0,999. erreur 2%. Peut-être que 2 % sonne bien et c’est pourquoi autre dans les applications Cela peut être nécessaire, à vrai dire des méthodes analytiques sont parfois évoquées. pour avoir des mesures précises à 0,1 % ou essentiellement mieux. Pour cette situation nous montre que R2 doivent avoir à terminer avec plusieurs comme perceptible (3 ou peut-être 4) décimales à des fins de normalisation analytique. Essayez aussi toute cette simulation depuis défaut (variables “z” et “vide”); bien sûr tu verras vraiment pas mieux par rapport à la seule méthode standard qui pourrait en tenir compte. Définissez And ev Es=1 pour fournir pratiquement aucune erreur aléatoire.

La précision de nombreuses méthodes de lot peut être améliorée en disposant d’un étalon interne approprié qui conseille à la fois l’étalonnage et les étalons biologiques.tester les produits, et en basant une régression sur tous les coefficients de réponse de tous les analytes pour vous aider avec votre simple interne. L’utilisation d’un régulier interne corrige les petites incohérences dans les conditions de vol.

Je. Introduction

La comparaison des résultats de mesure avec des paramètres optiques complètement différents montre des différences de précision pertinentes. Il n’y a plus de problème pour convertir les indices de réfraction en décimales uniques, et les tables de variété corrigées donnent des longueurs d’onde entre 6 et 7 chiffres significatifs. D’un certain nombre, la perméabilité réelle d’un objet merveilleux ne peut être rapportée qu’avec une précision de 0,1 %, et sérieusement cela permet de faire des transactions uniquement sur des erreurs aléatoires, mais vraiment sur des erreurs systématiques.

Ces tests et bien d’autres similaires sont également en cours d’exécution avec des solutions avec plusieurs niveaux de communication étendus et bas. En tant que référence dans la précision photométrique et de longueur d’onde, y compris les instruments réels, les longueurs d’onde de mesure sont normalement données pour les extrêmes et pour entrevoir les pentes des courbes d’alarme, alors qu’une telle dérivation ne devrait souvent pas être possible. Cependant, l’auteur souhaite fournir des tests séparés pour recevoir la précision de la longueur d’onde et la précision photométrique pour réaliser un travail de routine normal. Ce n’est qu’alors qu’il serait certainement possible parfois non seulement de prouver expérimentalement le manque de fiabilité de la plupart des données, mais aussi de télécharger des données quantitatives appropriées pour corriger un résultat particulier. Sources d’enfouissement distinctes Les erreurs sont, bien entendu, considérées séparément et éliminées lorsqu’il s’agit d’instruments et d’appareils susceptibles d’être testés dans des laboratoires émettant des normes de normalisation.

Jeffrey Moor

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