定量分析方法学习培训模板课件.ppt
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1、5-3 定量分析方法定量分析方法一、最小二乘法一、最小二乘法A=ac+b a.b为常数为常数 测定值测定值 理论值理论值C1 A1 ac1+b X1=A1(ac1+b)C2 A2 ac2+b X2=A2 (ac2+b)C3 A3 ac3+b X3=A3(ac3+b)Cn An acn+b Xn=An(acn+b)s有最小值,可解得有最小值,可解得a和和b 232221xxxS,0,0bsas 回归分析回归分析 用直尺在坐标纸上画一直线,使其用直尺在坐标纸上画一直线,使其尽量接近各实验点,往往带有主观尽量接近各实验点,往往带有主观性。对于同一组数据,不同的人往性。对于同一组数据,不同的人往往会画
2、出不同的直线。要客观地找往会画出不同的直线。要客观地找出出“最佳最佳”直线,就要应用回归分直线,就要应用回归分析。析。(regression analysis)它是一种处理它是一种处理变量之间关系的数学方法。变量间变量之间关系的数学方法。变量间线性关系是最简单的回归问题,所线性关系是最简单的回归问题,所采用的方法为最小二乘法(采用的方法为最小二乘法(method of least squares)若变量间成线性关系,则符合方若变量间成线性关系,则符合方程式程式 y=a+b x 式中式中 a为截距为截距 b为斜率为斜率 x为可准确测量的自变量,为可准确测量的自变量,y是由方程式确定的因变量。是由
3、方程式确定的因变量。对于给定的对于给定的xi,对应的实验观测值,对应的实验观测值为为yi,yi与由方程式确定的值的偏与由方程式确定的值的偏差的平方和为差的平方和为Q。Q =yi-(a+b xi)2 选择适当的选择适当的a和和b值,使值,使Q值为最小值为最小值,就可得最佳直线,称为回归直值,就可得最佳直线,称为回归直线。这种方法称为最小二乘法。线。这种方法称为最小二乘法。通过计算可求得回归直线的通过计算可求得回归直线的a和和b值,值,结果为结果为 a=y-b x /)(/)()()(222nxxnyxyxxxyyxxbiiiiiiiii 例如:用分光光度法测定的例如:用分光光度法测定的Fe2+含
4、含量,经显色后测吸光度量,经显色后测吸光度yi得到下列得到下列数据,求回归直线数据,求回归直线 浓度浓度 吸光度吸光度 yi xi 2 xi yi 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.114 1.000 0.114 2.000 0.212 4.000 0.424 4.000 0.434 16.000 1.736 8.000 0.868 64.000 6.944xi xi=15.000 yi=1.628 xi=85.00 xi yi=9.2183256.0000.3nyynxxii1084.05/000.1500.855/628.1000.15218.9/)(/)(2
5、22nxxnyxyxbiiiiii0006.0000.31084.03256.0 xbya得到回归直线方程式得到回归直线方程式 y=0.0006+0.1084x即即 A=0.0006+0.1084c 此回归直线就是由上述测量数据求此回归直线就是由上述测量数据求得的最佳校正曲线。在相同的条件得的最佳校正曲线。在相同的条件下,测量试液的吸光度下,测量试液的吸光度A,就可由,就可由此方程式求得此方程式求得Fe2+的含量。的含量。回归分析只有在准确测量的基础上,回归分析只有在准确测量的基础上,才能达到提高分析结果准确度的目才能达到提高分析结果准确度的目的。在不存在系统误差的情况下,的。在不存在系统误差
6、的情况下,精密度高的测量数据应与回归直线精密度高的测量数据应与回归直线十分接近。十分接近。理论上成线性关系的两个变量,由理论上成线性关系的两个变量,由于实验误差的存在,测量数据有时于实验误差的存在,测量数据有时会有所分散,不能都与回归直线吻会有所分散,不能都与回归直线吻合,为确定两个变量之间实际的线合,为确定两个变量之间实际的线性相关程度,可以计算相关系数性相关程度,可以计算相关系数r(Correlation coefficient)()(2222iiiiiiiiyynxxnyxyxnr 式中式中n为测量次数,通常为测量次数,通常0.95r0.99 表示线性关系极好;当表示线性关系极好;当r=
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