在方法开发过程中,可以在 Standards(标样)页面上的 Calibration Fit(校准拟合)表中选择 Weighted Fit(加权拟合)和 Through Blank(通过空白)选项。
提供了有关以下主题的详细信息:
绘制校准点时,这些校准点始终会存在一些误差。这些误差包括:
通常而言,噪声随着曲线的上升而增加,并且曲线上后续的每个点误差更大。当采用加权拟合时,校准曲线将尽可能地靠近误差较小的点进行拟合。因此,随着标准偏差增加,相应点的权重会减小。
以图形来表示,加权将试图达到以下效果:
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蓝色圆圈表示校准曲线上的点,红色线表示误差范围。请注意,每个后续校准点的误差范围都有所增加。 |
在以上示例中,由于第一个点的相对权重较高,因此非常接近校准曲线。随后每个点的误差增大,权重减小,曲线与校准点也就越远。但是,加权拟合会尽量确保曲线落入每个点的误差范围内。
除非只使用一个空白和一个标样,否则建议使用加权拟合,以提高准确性。加权拟合有助于提高在较低浓度处的准确性。也可以使用“通过空白”选项,因为采用此选项获得的结果与“加权拟合”的结果相似,但是在选择了“通过空白”的情况下,空白处的误差会被视为零,因此会导致更极端的加权处理。通常而言,最好使用“加权拟合”,因为它不会将空白处的误差假定为零,所以提供的曲线比“通过空白”的曲线更真实。但是,如果需要,可以选用任意一项,或者结合使用。
计算校准曲线的公式取决于在 Standards(标样)页面中选择了以下哪个选项:
如果在“标样”页面中既没有选择“加权拟合”,也没有选择“通过空白”,则使用以下公式计算校准曲线。
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以下公式展示了所使用的二次方程。如果执行线性拟合,则“平方”函数将从方程中删除。 |
Ii = a0 + a1ci+ a2ci 2 + ei
用最小二乘法来求解 a0, a1, a2 并最小化 S(ei 2)
其中 |
I = 强度 |
要将强度转换为浓度,使用以下公式:
I未知 = a0 + a1c未知 + a2c未知2
如果在“标样”页面选择了“通过空白”,但没有选择“加权拟合”,则使用以下公式计算校准曲线。
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以下公式展示了所使用的二次方程。如果执行线性拟合,则“平方”函数将从方程中删除。 |
Ii - I空白 = a1ci + a2ci 2 + ei
用最小二乘法来求解a1, a2 并最小化 S(ei 2)
其中 |
I = 强度 |
要将强度转换为浓度,使用以下公式:
I未知 = I空白 + a1c未知 + a2c未知2
如果在“标样”页面选择了“加权拟合”,但没有选择“通过空白”,则使用以下公式计算校准曲线。
![]() |
以下公式展示了所使用的二次方程。如果执行线性拟合,则“平方”函数将从方程中删除。 |
wiIi = wia0 + wia1ci + wia2ci2 + wiei
用最小二乘法来求解 a0, a1, a2 并最小化 S((wiei)2)
其中 |
wi = 1/(标准偏差(Ii)) |
要将强度转换为浓度,使用以下公式:
I未知 = a0 + a1c未知 + a2c未知2
如果在“标样”页面中同时选择了“加权拟合”和“通过空白”,则使用以下公式计算校准曲线。
![]() |
以下公式展示了所使用的二次方程。如果执行线性拟合,则“平方”函数将从方程中删除。 |
wi(Ii - I空白) = wia1ci + wia2ci2 + wiei
用最小二乘法来求解 a1, a2 并最小化 S((wiei)2)
其中 |
wi = 1/(标准偏差(Ii)) |
要将强度转换为浓度,使用以下公式:
I未知 = I空白 + a1c未知 + a2c未知2