二章节定量分析中误差与数据评价.ppt

2023/6/29,第二章 定量分析中的误差与数据评价,一、最小二乘法拟合的统计学原理二、线形方程的相关系数三、最小二乘线性拟合程序,第五节标准曲线的线形方程拟合,2023/6/29,一、最小二乘法拟合的统计学原理,一元线性：y=a0+a1x实验点：（yi，xi）（i=1，2，3，.，m）实验点数 m未知数个数，矛盾方程组，假设求得：a0；a1 代入 yi=a0+a1xi 得直线方程。实测值yi与计算值 yi之间偏差越小，拟合的越好，偏差平方和最小。,2023/6/29,最小二乘法拟合,将实验数据代入，即可求得 a0，a1；,2023/6/29,二、相关系数 R,R=1；存在线性关系，无实验误差；R=0；毫无线性关系；编程计算,2023/6/29,三、最小二乘线性拟合程序,编程变量：,2023/6/29,线性拟合程序,INPUT MFor I=1 to m INPUT X1;Y1 X1=X1+X(I):X2=X2+X(I)2:Y1=Y1+Y(I)Y2=Y2+Y(I)2 XY=XY+X(I)*Y(I)NEXT IXM=X1/M:YM=Y1/MLX=X2-XM*M:LY=Y2-YM*M:LZ=XY-M*XM*YMa1=LZ/LX:a0=YM-a1*XM:R=LZ/(LX*LY)2任务：用VB编程处理实验数据（分光，电位分析）,2023/6/29,内容选择：,第一节 定量分析中的误差 第二节 分析结果的数据处理 第三节 定量分析数据的评价 第四节 有效数字及其运算规则 第五节 标准曲线的线性方程拟合,结束,