小二寸照片标准

加权最小二乘法建立豆制品中游离甲醛含量分析标准曲线的研究摘要化学分析工作中，两个变量之间的关系普通采用最小二乘法建立标准曲线，如果分析测定的变量范围宽，在低浓度区域则分析结果的相对误差较大，本文主要讨论了以加权最小二乘法建立标准曲线的优越性，并以DB35/T638-2005乙酰丙酮法测豆制品中游离甲醛为应用实例，介绍了加权最小二乘法的原理、计算公式、权重因子在提高低浓度测定相对误差的作用。关键词 加权最小乘法；标准曲线；权重因子；游离甲醛Weighted Least SquaresMethod to Establish Formaldehyde Content in Bean Products Analysis of Standard CurveZheng Jin-wen (Nanping Product Quality Inspection Institute, Fujian Nanping， 353000)AbstractIn chemical analysis, therelationship between the two variables, ordinary least squares method isadopted to establish the standard curve, if the analysis determination ofvariable scope wide, in low concentration region are the results of theanalysis of relative error is larger, this paper mainly discusses with theweighted least squares method to establish the superiority of the standardcurve, and acetyl acetone method DB35/T638 free formaldehyde in bean productsas an example, this paper introduces the principle of weighted least squaresmethod, calculation formula and weighting factor in low concentration bymeasuring relative error of the function. Keywords weighted least square; Standard curve;Weighting factor; Free formaldehyde 1 前言在豆制品制品的分析工作中，对其游离甲醛的含量进行定量分析一般是采用标准曲线法进行数据处理，通过对系列浓度的甲醛标准溶液依DB35/T638-2005 进行吸光度的测定，得到吸光度（Xi）与浓度（Yi）的对应数据，再运用最小二乘法进行回归运算，得到线性回归标准曲线方程。然而，在实际工作中，由于豆制品制品中游离甲醛含量变化大，需检测的浓度范围宽，若使用最小二乘法建立的回归标准曲线，会导致低浓度所得结果的相对误差较大。为解决这一问题，本文以豆制品制品中游离甲醛分析方法为例，讨论了加权最小二乘法在建立标准曲线（线性方程）中的应用。2 实验所得的相关原始数据依DB35/T638标准对系列已知浓度的游离甲醛浓度进行吸光度的测定，所得的相关数据见表1。

各位老师好计算不确定度时，需要用到最小二乘法拟合标准曲线，我们实验得到的数据如下： [table=0][tr][td=1,2] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]编号[/size][/font][/align] [/td][td=1,2] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]铅浓度（ug/ml）[/size][/font][/align] [/td][td=4,1] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]分析光谱强度（单位：cps）[/size][/font][/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]1[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]2[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]3[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]平均[/size][/font][/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]1[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]0.002[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]313634.8[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]316280.9[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]317313.9[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]315743[/size][/font][/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]2[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]0.005[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]715008.4[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]720219.0[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]716289.1[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]717172[/size][/font][/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]3[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]0.010[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]1397512.0[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]1399545.4[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]1388897.4[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]1395318[/size][/font][/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]4[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]0.030[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]4006968.5[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]4039656.7[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]4024402.2[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]4023676[/size][/font][/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]5[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]0.050[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]6726783.1[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]6753373.0[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]6740614.1[/size][/font][/align] [/td][td] [align=center][font=宋体][size=12.0pt]6740257[/size][/font][/align] [/td][/tr][/table]由仪器得到的标准曲线为y=142109040.2714x+5112.6027，但是这个标准曲线和用excel公式的斜率函数（slope）和截距函数（Intercept)计算的数据是不一致的。想请教下各位老师：计算不确定度最小二乘法拟合标准曲线，是如何计算的？是直接引用仪器的标准曲线还是按三次的检测结果，分别做三条标准曲线再取他们的平均值拟合一条新的标准曲线，还是各位老师有其他的方法。我看了CNAS-GL006 《化学分析中不确定度的评估指南》，里面讲的很笼统，并没有讲解具体如何计算的过程，想看看有没有哪位老师能有具体如何计算的过程。能解决下曲线如何计算斜率和函数的问题。

最小二乘法有条假设是方差齐性，而仪器分析用最小二乘法做标准曲线各浓度点的方差不会是个常数，就是不满足最小二乘法的假设。但实际上大多数也都用普通最小二乘法来做标准曲线，大家怎么看？