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低浓度样品测定时回归曲线中截距的处理

Processing of the Regression Curve Intercept When Calculating the Low Concentration
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摘要 截距对低浓度样品计算却影响甚大,尤其是当样品浓度接近空白浓度时,用线性回归方程计算时会出现偏差。通过计算统计量判定回归曲线是否过原点、计算容许值判定离群值是否异常及通过Origin的线性拟合功能强制过原点,可以有效避免因线性拟合过程中导致的计算误差,从而保证低浓度样品测定结果的准确性。 Intercept impact on the low concentration sample calculation is very large. Deviation usually occur when using lin?ear regression equation calculation,especially when the sample concentration is close to the blank concentration. To ensure the accuracy of the low concentration sample determination results,we can determine regression curve pass the Origin whether or not by calculating statistics,determine outliers is nomal or not by calculating permissible value .
作者 宋瑞强
出处 《福建分析测试》 CAS 2015年第3期28-30,共3页 Fujian Analysis & Testing
基金 山东省渤海海洋生态修复及能力建设项目-山东省渤海海洋保护区生物多样性数据库构建及生物保护方案制定(20140601)
关键词 低浓度样品 回归曲线 截距 Low concentration samples Regression curve intercept
  • 相关文献

参考文献1

  • 1GBl7378.2-2007,海洋监测规范[S],第2部分:数据处理与分析质量控制.北京,中国标准出版社,2008.

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