加权拟合与通过空白

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:

加权拟合:工作原理

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:

  • 读出噪声,为恒定量。
  • 光子散粒噪声,与信号的平方根成正比。
  • 闪烁噪声,与信号成正比。

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:

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。

通过空白

如果未选择“通过空白”:

  • 如果校准中没有空白,或者空白已被编辑出,则校准将使用原点作为空白。
  • 如果在 Standards(标样)页面的 MultiCal parameters(多重校准参数)中定义的最低浓度 > 0,则将忽略原点,并且不会在校准中使用原点。

如果选择了“通过空白”:

  • 如果校准中没有空白,或者空白已被编辑出,则会强制校准曲线通过原点。
  • 如果在 Standards(标样)页面的 MultiCal parameters(多重校准参数)中定义的最低浓度 > 0,则即使校准曲线不会扩展到原点,在生成校准曲线时也会使用原点。因此,如果使用多重校准,并且将非零浓度标样定义为校准的最低浓度,请确保不要选择 Standards(标样)页面的 MultiCal Parameters(多重校准参数)下的 Thru blank(过空白)。

选择加权拟合还是通过空白

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。

加权拟合与通过空白的公式

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:

无“加权拟合”,不强制“通过空白”

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。

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
c = 浓度
e = 误差
i = 空白、标样 1、标样 2 等

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

无“加权拟合”,强制“通过空白”

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。

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
c = 浓度
e = 误差
i = 标样 1、标样 2 等

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

“加权拟合”,不强制“通过空白”

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))
I = 强度
c = 浓度
e = 误差
i = 空白、标样 1、标样 2 等

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

“加权拟合”,强制“通过空白”

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))
I = 强度
c = 浓度
e = 误差
i = 标样 1、标样 2 等

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

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