线性回归标准曲线法不确定度(检验检疫)

线性回归标准曲线法不确定度(检验检疫)
线性回归标准曲线法不确定度(检验检疫)

仪器分析中线性回归标准曲线法分析结果不确定度评估

一、前言

对测试方法制定不确定度评估程序是ISO/IEC 17025对实验室的要求[1],也是检验工作的需要。由ISO 等7个国际组织联合发布的《测量不确定度表达指南》[2]采用当前国际通行的观点和方法,使涉及测量的技术领域和部门可以用统一的准则对测量结果及其质量进行评定、表示和比较,满足了不同学科之间交往的需要[3]。采用《测量不确定度表达指南》对测试结果不确定度进行评估,也是检验工作同国际标准接轨的需要。

线性回归标准曲线法是仪器分析中最常用的方法,这类仪器包括原子吸收分光光度计、发射光谱仪、分光光度计、气相(液相)色谱仪等。这类分析测定结果的不确定度都有相似的来源,可概括为仪器精密度、标准物质不确定度及溶液制备过程中带来的不确定度等。因此,可用相似的方法对它们进行评估。本文以ICP-AES 法测定钢铁中磷为例,推导了仪器分析中线性回归标准曲线法测定不确定度的计算方法,并提供了计算过程所需的各参数的采集和计算方法,评估了标准不确定度、自由度和扩展不确定度的数值。

二、测定过程和数学模型

仪器分析中线性回归标准曲线测定方法,利用被测物质相应的信号强度与其浓度成正比关系,通过测定已知浓度的溶液(即标准溶液)的信号强度,回归出浓度-信号强度标准曲线,从标准曲线上得到被测定溶液信号强度相应的浓度。计算过程的数学模型如下:

用yi 和y t 分别表示标准溶液和被测溶液的信号线强度,以xi 和x t 分别表示第i 个标准溶液和被测样品溶液的浓度,i=1~n ,n 表示标准溶液个数,则:

y a bx t t =+ (1)

其中,

b x

x y y x

x i

i i n

i

i n

=

---==∑∑()()

()1

2

1

(2)

a y bx =- (3) (1)式也可表示成:

x y a

b

t t =- (4)

把式(2)、(3)代入式(4)得:

x y y x

x x

x y y x t t i

i n

i

i i n

=----+==∑∑()

()()()

2

11

(5)

式(5)表明了被测量xt 与输入量x 1,x 2...xn 和y1,y 2...y n 、yt 的函数关系,可简写成:

x t f x x x n y y y n y t

=(,...,,...,)1212 由上式可知,样品溶液浓度测定结果不确定度可分成标准溶液浓度不确定度分量及其信号强度不确定度分量和被测定溶液信号强度不确定度分量,其中标准溶液浓度不确定度分量可由标准样品标称含量不确定度和配制过程引入的不确定度合成得到,而信号强度不确定度分量是由仪器测量的误差引起的,可从仪器的精密度数据得到。如果标准溶液是从各自不同的母标准物质配制,并且在配制过程使不同的器皿,则各标准溶液之间浓度估计值之间无关,因此xt 各输入量估计值之间无关,由文献[2]5.1款式10,得样品溶液浓度的合成标准不确定度如下:

u x f x u x f y u y f y u y t i n

i i i n

i i t t ()()()()=??????+??????+?????

?==∑∑12

212

22

2

?????? (6)

由式(5)得传播系数的表达式如下:

n x x y y y y x x x x y y x x y y n n x f n j j

i n j j j i n ji j j t i 1)()())(()(2))(()(1

12

121+??

????------??

?

???----=∑∑∑===?? (7)

??

????----

---??

?

???---=∑∑∑===))((1

))((1))(()(1211

2

x x y y n n y y x x n y y x x x x y f i t n j j j n j j j n

j j

i ?? (8) ??f y b

t =1

(9) 我们以测定钢铁中磷的浓度为例,选择5个标准钢铁样品,按SN/T0750-1999《进出口碳钢、低合金中铝、砷、铬、钴、铜、磷、钼、镍、硅、锡、钛、钒含量的测定-电感耦合等离子体原子发射光谱(ICP-AES )法》的方法制备标准溶液和被测样品溶液。

在ICP-AES 上选用P213.6nm 做分析谱线,分别测定标准溶液和被测溶液的分析谱线强度,用最小二乘线性回归法做出浓度-分析谱线强度标准曲线,从标准曲线上得到与被溶液分析谱线强度相应的浓度,再把被测溶液浓度转换成样品的百分比含量。测试过程的各种量如表1所示。

表1 钢铁中磷的测定有关量值

样品编号

标称含量(%)

称样量(g ) 溶液浓度(ug/ml ) 谱线强度(cps )

BH0507-9A 0.011 0.4755 0.523 57.6 30#第39号 0.022 0.4864 1.07 139.6 GB01202 0.029 0.5167 1.39 190 GB01203 0.038 0.5053 1.92 266.7 BH0506-3A 0.063 0.4524 2.58 351.9 被测样品

0.4805

2.30

316.7

三、各量值不确定度的计算

如前所述,仪器分析中标准曲线法测定结果不确定度来源包括仪器精密度、标准物质不确定度及制备各种溶液过程中引入的不确定度,这些不确定度来源可从仪器说明书及其它有关文件中得到,通过这些数据及合适的合成方法,可得到测定结果的不确定度。

我们以上面测定钢铁中磷的例子,各种量值不确定度计算如下: 1.标准溶液浓度不确定度u(x i ) 标准溶液溶度由下式得出:

x c m v i i i

i

=

(10) 其中,xi 为标准溶液浓度(单位为ug/ml ),ci 为标准样品质量比浓度(单位为1),mi 为标样质量(单位为ug),vi 为溶液体积(单位为ml)。

由此得出标准溶液浓度不确定度来自三个分量:第一,钢铁标样标值的不确定度u c (x i );第二,称量过程引入的不确定度u m (x i );第三,定容过程引入的不确定度u v (x i )。由文献[3]公式10得:

u x x c u x x m u x x v u x i i i c i i i m i i i v i

()()()()=?? ???+??

???+?? ?????????2

22

22

2

(11)

式中传播系数:

??x c m v i i i

i

= (12) ??x m c v i i i

i

= (13) ??x v m c

v i i i i i =-2 (14) (1)标值的标准不确定度u c (x i )

标准钢铁采用国家标准,其相对扩展不确定度为1%,按正态分布95%置信概率计算,标准不确定度:

u c (x i )=0.01/1.96c i =0.0051c i

国标钢样由国家标准研究所提供,其标不准确定度可信度很高,自由度: v c =∞

(2)称量过程引入的不确定度u m (x i )

称量不确定度来自两个方面,第一,天平校正产生的不确定度,按检定证书上给出的在95%置信概率时为±0.1mg ,换算成标准偏差为u1=0.1/1.96=0.052mg 自由度为∞;第二称量变动性,根据历史记录,在50g 以内,变动性标准偏差为u2=0.07mg ,自由度为∞。

样品称量过程中,样品质量m=m G -m T 得出,其中,mG 是样品及容器总质量,mT 是容器质量,由此得出样品质量不确定度的四个分量:第一,系统误差导致的毛重不确定度uG 1=0.052mg ;第二,系统误差导致的皮重不确定度ut 1=0.052mg ;第三,由随机误差导致的毛重不确定度u G2=0.007mg ;第四,由随机误差导致的皮重不确定度u

T2=0.007mg 。由于毛重和皮重由同一天平称出,因此,系统误差导致的毛重和皮重值不

确定度是强相关的,即相关系数为1,而随机误差导致的不确定度是无关的,由此得:

()u x m m u m m u m m u m m u m i G G G G T T T T ().....=+??????+??????+??????

=

-++=????????1221212

22200520052000700070010

由文献[2]式(G2),自由度为:

0010005200700520074

4444

.....∞+∞+∞+∞

=∞ (3)定容过程引入的不确定度u v (x i )[4]

使用100ml 容量瓶配制标准和样品溶液,其不确定度包括三部分:第一,容量瓶体积的不确定度,按制造商给定为±0.10ml ,按均匀分布换算成标准偏差为:

01030058./.=ml ,自由度为:∞;第二,充满液体至容量瓶刻度的变动性,可通过重

复称量进行统计,例如重复10次统计出标准偏差为0.012ml ,自由度:10-1=9;第三,容量瓶和溶液温度与校正时温度不同引起的体积不确定度,假设差3?C ,水体积膨胀系数为2.1X10-4/?C ,则95%置信概率时体积变化的区间为±100X3X2.1X10-4=0.063ml ,转换成标准偏差:0.063/1.96=0.032ml ,自由为:∞。以上三项合成得出:

u x ml v i ()....=++=0058001200320067222 自由度为:v x i ()=∞

把5点标准溶液体积、称样量和标称含量代入式(12)、(13)、(14),得各量值的不确定度传播系数。对标准溶液浓度不确定度有贡献的量、其不确定度及传播系数如表2所示。把表2中有关量值代入式(11),得第i 个标准溶液不确定度u(x i ),其自由度v(x i )=∞,列于表3中。

表2 标准溶液浓度不确定度u(x i)计算的有关量值

量量值标准不确定度自由度传播系数不确定度分量

(ug/ml)

c10.00011 0.00000056 ∞4755ug/ml 0.00269

c20.00022 0.00000112 ∞4864ug/ml 0.005466

c30.000269 0.00000137 ∞5167ug/ml 0.00709

c40.00038 0.00000194 ∞5053ug/ml 0.00979

c50.00063 0.00000321 ∞4524ug/ml 0.0145

m1475500ug 10ug ∞0.0000011ml-10.000011

m2486400ug 10ug ∞0.0000022ml-10.000022

m3516700ug 10ug ∞0.0000029ml-10.000030

m4505300ug 10ug ∞0.0000038ml-10.000038

m5452400ug 10ug ∞0.0000063ml-10.000063

v1100ml 0.067ml ∞-0.00523ug/ml -0.00035

v2100ml 0.067ml ∞-0.0107ug/ml -0.00072

v3100ml 0.067ml ∞-0.0150ug/ml -0.00093

v4100ml 0.067ml ∞-0.0192ug/ml -0.00129

v5100ml 0.067ml ∞-0.0285ug/ml -0.00191

表3标准溶液浓度不确定度u(x i)及自由度v(x i)

量x i量值标准不确定度u(x i) 自由度v(x i)

x10.523ug/ml 0.00269ug/ml ∞

x2 1.07ug/ml 0.00551ug/ml ∞

x3 1.39ug/ml 0.00716ug/ml ∞

x4 1.92ug/ml 0.00989ug/ml ∞

x5 2.58ug/ml 0.0147ug/ml ∞

2.分析谱线强度的标准不确定度

分析谱线强度标准不确定度来源于ICP-AES仪器本身的长时间精密度。以我们采用的美国PE公司OPTIMA 3300 RL为例,其仪器说明书上列明的短时间精密度为10次连续重复测量结果的相对标准偏差不超过1%,长时间精密度是每10分钟重复测量一

次相同溶液,4小时内得到数据的相对极差小于10%,即相对标准偏差小于:

012405

24

00202...?-≈

我们认为取长时间稳定性做仪器不确定度计算依据较为可信,其标准不确定度: u(y i )=0.0202y i

把5点标准溶液的分析谱线强度代入上式,得其标准不确定度,如表4所示。 自由度:

v(y i )=4X60/10-1=23。

相似地,可得样品溶液分析谱线的强度不确定度: u(y t )=0.0202y t , 自由度:v(y t )=23 如表4所示。

表4溶液分析谱线强度不确定度u(y i )和自由度v(y i ) 量

量值

标准不确定度

u(y i )

自由度v(y i )

y 1 57.6 cps 1.16cps 23 y 2 139.6 cps 2.82cps 23 y 3 190.0 cps 3.84cps 23 y 4 266.7 cps 5.39cps 23 y 5 351.9 cps 7.10cps 23 y t

316.7 cps

6.40cps

23

四、样品溶液浓度合成标准不确定度的计算

计算完上述有关量值,把它们分别代入式(7)、(8)、(9),得出各不确定度分量的传播系数。以上述例,结果如表5所示。

表5 被测样品溶液浓度不确定度u(x t )计算的有关量值

量 量值

标准 不确定度

自由度 传播系数 不确定度分量

(ug/ml) x 1 0.523ug/ml 0.00269 ug/ml ∞ -0.0445 -0.0012 x 2 1.07 ug/ml 0.00551 ug/ml ∞ 0.0904 0.000498 x 3 1.39 ug/ml 0.00716 ug/ml ∞ 0.165 0.00118 x 4 1.92 ug/ml 0.00989 ug/ml ∞ 0.301 0.00297 x 5 2.85 ug/ml 0.0147 ug/ml ∞ 0.488 0.00717 y 1 57.6 cps 1.16cps 23 0.000356ug/ml/cps 0.00414 y 2 139.6 cps 2.82cps 23 -0.000630ug/ml/cps -0.00178 y 3 190.0 cps 3.84cps 23 -0.00120ug/ml/cps -0.00461 y 4 266.7 cps 5.39cps 23 -0.00215ug/ml/cps -0.0116 y 5 351.9 cps 7.11cps 23 -0.00334ug/ml/cps -0.0237 y t 316.7 cps

6.33cps

23

0.00696ug/ml/cps

0.0445

把表5有关量值代入式(6),得样品溶液浓度的合成标准不确定度: u(x t )=0.0525ug/ml 自由度:

v x u x f x u x v x f y u y v y f x u y v y t i i i i i n i i i

i n i t t ()()()()()()()()

.....=

??????+????

?

?+????

??=

+++++-+-+-==∑∑4

4

14

14

4

444400525000000004142300017823000461230011623??????+-+

≈00237230044523

41

44

..五、被测样品含量不确定度的计算

上面得出样品溶液浓度的不确定度,据此可计算出样品百分含量的不确定度。 钢铁样品的磷含量与样品溶液的关系式:

c v x m t t t

=

?

其中,ct 为样品的质量分数含量(单位为1),xt 为样品溶液浓度(单位为ug/ml ),mt 为样品质量(单位为ug ,标准不确定度与标样相同,为10ug )。代入表1的有关数

据,可得:

c t =0.000479

由文献[2]公式10得:

u c c x u x c v u v c m u m v m u x x m u v vx m u m t t t t t t t t t t t t ()()()()()()()2

2

2

2

2222

=??????+??????+?????

?

=??????+??????+-????

?

??????? (14)

把表1、2、3中有关量值代入上式,得:

u c t ().....=??? ???+??? ???+-???? ???≈1004805000052523480500006710023480500100000010982222

自由度:

v c t ()..=

++≈000000109800000010941

0041

4

4

取置信概率p=95,自由度v=41,查t 分布表得: k=t p (v)=t 0.95(41)=2.02 扩展不确定度:

U=t p (v)u c =2.02X0.000011=0.0022% 所以,例中被测样品中磷含量可表示成

c t =0.0479±0.0022 (%) (其中扩展不确定包含系数k=t p (v)=t 0.95(41)=2.02)。

参考文献

[1]ISO/IEC 17025,校准和测试实验室能力的通用要求,北京:中国国家进出口商品检验实验室认可委员会秘书处,1999年,1-81

[2]肖明耀等译,测量不确定度表达指南,北京:中国计量出版社出版,1997年,1-164

[3]JJF 1059-1999,测量不确定评定与表示,北京:中国计量出版社出版,1999年,1-11

[4]韩永志,某些分析测定不确定度的计算示例,理化检验-化学分册,2000年,第36卷第9期,424-425

合成标准不确定度的计算修订稿

合成标准不确定度的计 算 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-

第七讲合成标准不确定度的计算 减小字体增大字体作者:李慎安?来源:发布时间:2007-05-08 10:19:04 计量培训:测量不确定度表述讲座 国家质量技术监督局 李慎安 合成标准不确定u c的定义如何理解? 合成标准不确定度无例外地用标准偏差给出,其符号u以小写正体c作为下角标;如给出的为相对标准不确定度,则应另加正体小写下角标rel,成为u crel。按《JJF1001》定义为:当测量结果是由若干个其他量的值求得时,按其他各量的方差和协方差算得的标准不确定度。如各量彼此独立,则协方差为零;如不为零(相关情况下),则必须加进去。 上述定义可以理解为:当测量结果的标准不确定度由若干标准不确定度分量构成时,按方和根(必要时加协方差)得到的标准不确定度。有时它可以指某一台测量仪器,也可以指一套测量系统或测量设备所复现的量值。在某个量的不确定度只以一个分量为主,其他分量可忽略不计的情况下,显然就无所谓合成标准不确定度了。 什么是输入量、输出量 在间接测量中,被测量Y不能直接测量,而是通过若干个别的可以直接测量的量或是可以通过资料查出其值的量,按一定的函数关系得出: Y=f(X1,X2,…,X n) 其中X i为输入量,而把Y称之为输出量。 例如:被测量为一个立方体的体积V,通过其长l、宽b和高h三个量的测量结果,按函数关系 V=l·b·h计算,则l,b,h为输入量,V为输出量。 什么叫作线性合成 例如在测量误差的合成计算中,其各个误差分量,不论是随机误差分量还是系统误差分量,当合成为测量误差时,所有这些分量按代数和相加。这种合成的方法称为线性合成。 不确定度的各个分量如彼此独立,则恒用方和根的方式合成。但如果其中某两个分量彼此强相关,且相关系数r=+1,则合成时是代数相加,即线性合成而非方和根合成。 什么叫灵敏系数 当输出量Y的估计值y与输入量X i的估计值x1,x2,…x n之间有

线性回归方程的求法(需要给每个人发)

耿老师总结的高考统计部分的两个重要公式的具体如何应用 第一公式:线性回归方程为???y bx a =+的求法: (1) 先求变量x 的平均值,既1231()n x x x x x n = +++???+ (2) 求变量y 的平均值,既1231()n y y y y y n =+++???+ (3) 求变量x 的系数?b ,有两个方法 法112 1()()?()n i i i n i i x x y y b x x ==--=-∑∑(题目给出不用记忆)[]112222212()()()()...()()()()...()n n n x x y y x x y y x x y y x x x x x x --+--++--=??-+-++-?? (需理解并会代入数据) 法21 2 1()()?()n i i i n i i x x y y b x x ==--=-∑∑(题目给出不用记忆) []1122222212...,...n n n x y x y x y nx y x x x nx ++-?=??+++-??(这个公式需要自己记忆,稍微简单些) (4) 求常数?a ,既??a y bx =- 最后写出写出回归方程???y bx a =+。可以改写为:??y bx a =-(?y y 与不做区分) 例.已知,x y 之间的一组数据: 求y 与x 的回归方程: 解:(1)先求变量x 的平均值,既1(0123) 1.54x = +++= (2)求变量y 的平均值,既1(1357)44 y =+++= (3)求变量x 的系数?b ,有两个方法

法1?b = []11223344222212342222()()()()()()()()()()()()(0 1.5)(14)(1 1.5)(34)(2 1.5)(54)(3 1.5)(74)57(0 1.5)(1 1.5)(2 1.5)(3 1.5)x x y y x x y y x x y y x x y y x x x x x x x x --+--+--+--=??-+-+-+-??--+--+--+--==??-+-+-+-?? 法2?b =[][]11222222222212...011325374 1.5457 ...0123n n n x y x y x y nx y x x x nx ++-??+?+?+?-??==????+++-+++???? (4)求常数?a ,既525??4 1.577a y bx =-=-?= 最后写出写出回归方程525???77 y bx a x =+=+ 第二公式:独立性检验 两个分类变量的独立性检验: 注意:数据a 具有两个属性1x ,1y 。数 据b 具有两个属性1x ,2y 。数据c 具有两个属性2x ,2y 数据d 具有两个属性2x ,2y 而且列出表格是最重要。解题步骤如下 第一步:提出假设检验问题 (一般假设两个变量不相关) 第二步:列出上述表格 第三步:计算检验的指标 2 2 ()()()()()n ad bc K a b c d a c b d -=++++ 第四步:查表得出结论 例如你计算出2K =9大于表格中7.879,则查表可得结论:两个变量之间不相关概率为0.005,或者可以肯定的说两个变量相关的概率为0.995.或095.50 例如你计算出2K =6大于表格中5.024,则查表可得结论:两个变量之间不相关概率为0.025,或者可以肯定的说两个变量相关的概率为0.995.或097.50 上述结论都是概率性总结。切记事实结论。只是大概行描述。具体发生情况要和实际联系!! !!

不确定度的计算

测量误差与不确定度评定 测量误差 1、测量误差和相对误差 (1)、测量误差 测量结果减去被测量的真值所得的差,称为测量误差,简称误差。 这个定义从20世纪70年代以来没有发生过变化,以公式可表示为:测量误差=测量结果-真值。测量结果是由测量所得到的赋予被测量的值,是客观存在的量的实验表现,仅是对测量所得被测量之值的近似或估计,显然它是人们认识的结果,不仅与量的本身有关,而且与测量程序、测量仪器、测量环境以及测量人员等有关。真值是量的定义的完整体现,是与给定的特定量的定义完全一致的值,它是通过完善的或完美无缺的测量,才能获得的值。所以,真值反映了人们力求接近的理想目标或客观真理,本质上是不能确定的,量子效应排除了唯一真值的存在,实际上用的是约定真值,须以测量不确定度来表征其所处的范围。因而,作为测量结果与真值之差的测量误差,也是无法准确得到或确切获知的。 过去人们有时会误用误差一词,即通过误差分析给出的往往是被测量值不能确定的范围,而不是真正的误差值。误差与测量结果有关,即不同的测量结果有不同的误差,合理赋予的被测量之值各有其误差并不存在一个共同的误差。一个测量结果的误差,若不是正值(正误差)就是负值(负误差),它取决于这个结果是大于还是小于真值。实际上,误差可表示为: 误差=测量结果-真值=(测量结果-总体均值)+(总体均值-真值)=随机误差+系统误差

(2)、相对误差 测量误差除以被测量的真值所得的商,称为相对误差。 2、随机误差和系统误差 (1)、随机误差 测量结果与重复性条件下,对同一被测量进行无限多次测量所得结果的平均值之差,称为随机误差。 随机误差=测量结果-多次测量的算术平均值(总体均值) 重复性条件是指在尽量相同的条件下,包括测量程序、人员、仪器、环境等,以及尽量短的时间间隔内完成重复测量任务。 此前,随机误差曾被定义为:在同一量的多次测量过程中,以不可预知方式变化的测量误差的分量。 随机误差的统计规律性: ○1对称性:绝对值相等而符号相反的误差,出现的次数大致相等,也即测得值是以它们的算术平均值为中心而对称分布的。由于所有误差的代数和趋于零,故随机误差又具有低偿性,这个统计特性是最为本质的;换言之,凡具有低偿性的误差,原则上均可按随机误差处理。 ○2有界性:测得值误差的绝对值不会超过一定的界限,也即不会出现绝对值很大的误差。 ○3单峰性:绝对值小的误差比绝对值大的误差数目多,也即测得值是以它们的算术平均值为中心而相对集中地分布的。 (2)、系统误差 在重复性条件下,对同一被测量进行无限多次测量所得结果的平均

线性回归标准曲线法不确定度(检验检疫)

仪器分析中线性回归标准曲线法分析结果不确定度评估 一、前言 对测试方法制定不确定度评估程序是ISO/IEC 17025对实验室的要求[1],也是检验工作的需要。由ISO 等7个国际组织联合发布的《测量不确定度表达指南》[2]采用当前国际通行的观点和方法,使涉及测量的技术领域和部门可以用统一的准则对测量结果及其质量进行评定、表示和比较,满足了不同学科之间交往的需要[3]。采用《测量不确定度表达指南》对测试结果不确定度进行评估,也是检验工作同国际标准接轨的需要。 线性回归标准曲线法是仪器分析中最常用的方法,这类仪器包括原子吸收分光光度计、发射光谱仪、分光光度计、气相(液相)色谱仪等。这类分析测定结果的不确定度都有相似的来源,可概括为仪器精密度、标准物质不确定度及溶液制备过程中带来的不确定度等。因此,可用相似的方法对它们进行评估。本文以ICP-AES 法测定钢铁中磷为例,推导了仪器分析中线性回归标准曲线法测定不确定度的计算方法,并提供了计算过程所需的各参数的采集和计算方法,评估了标准不确定度、自由度和扩展不确定度的数值。 二、测定过程和数学模型 仪器分析中线性回归标准曲线测定方法,利用被测物质相应的信号强度与其浓度成正比关系,通过测定已知浓度的溶液(即标准溶液)的信号强度,回归出浓度-信号强度标准曲线,从标准曲线上得到被测定溶液信号强度相应的浓度。计算过程的数学模型如下: 用y i 和y t 分别表示标准溶液和被测溶液的信号线强度,以x i 和x t 分别表示第i 个标准溶液和被测样品溶液的浓度,i=1~n ,n 表示标准溶液个数,则: y a bx t t =+ (1) 其中, b x x y y x x i i i n i i n = ---==∑∑()() () 1 2 1 (2) a y bx =- (3) (1)式也可表示成: x y a b t t = - (4)

标准不确定度的A类评定

标准不确定度的A类评定 减小字体增大字体作者:李慎安来源:https://www.360docs.net/doc/b610651147.html, 发布时间:2007-04-28 08:52:07 计量培训:测量不确定度表述讲座 国家质量技术监督局李慎安 5.1 A类评定的基本方法是什么? 用统计方法(参阅4.1)评定标准不确定度称为不确定度的A类评定,所得出的不确定度称为A类标准不确定度,简称A类不确定度。当它作为一个分量时,无例外地只用标准偏差表征。 标准不确定度A类评定的基本方法是采用贝塞尔公式计算标准差s的方法。 一个被测量Q(既可以是输入量中的一个,也可以是输出量或被测量)在重复性条件下或复现性条件下重复测量了n次,得到n个观测结果q1,q2,…,q n,那么,Q的最佳估计 即是这n个观测值的算术平均值: 由于n只是有限的次数,故又称为样本平均值,它只是无限多次(总体)平均值的一个估计。n越大,这个估计越可靠。 每次的测量结果q i减称为残差v i,v i=(q i-),因此有n个残差。 残差的平方和除以n-1就是实验方差s2(q i),即一次测量结果的实验方差,其正平方根即为实验标准差s(q i),当用它来表述一次测量结果的不确定度u(q i)时,有s(q)=u(q i),或简写成s=u。 请注意,今后不再把s作为A类不确定度的符号,把u作为B类不确定度的符号,而是不分哪一类,标准不确定度均用u表示。 上述的计算程序就是3.1给出的程序。 平均值的标准偏差s()或其标准不确定度u()为: 必须注意上式中的n指所用的次数。在实际工作中,为了得到一个较为可靠的实验标准偏差s(q i),往往作较多次的重复测量(n较大,自由度ν也较大);但在给出被测量Q i测量结果q时,只用了较少的重复观测次数(例如往往只有4次)。那么,4次的平均值的标准偏差就是s(q i)/4=0.5×s(q i) 但是,如果用于评定s(q i)时的n个观测值,直接用于评定s()(n个的平均),则成为下式: 5.2 除基本方法外还有哪些简化的方法?用于何种场合? 在JJF1059中提出了另外的一种简化方法,称之为极差法,极差R定义为一个测量列

线性回归方程高考题

线性回归方程高考题 1、下表提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量(吨)与相应的生产能耗(吨标准煤)的几组对照数据: 3 4 5 6 2.5 3 4 4.5 (1)请画出上表数据的散点图; (2)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出关于的线性回归方程; (3)已知该厂技改前100吨甲产品的生产能耗为90吨标准煤.试根据(2)求出的线性回归方程,预测生产100吨甲产品的生产能耗比技改前降低多少吨标准煤? (参考数值:)

2、假设关于某设备的使用年限x和所支出的维修费用y(万元)统计数据如下: 使用年限x 2 3 4 5 6 维修费用y 2.2 3.8 5.5 6.5 7.0 若有数据知y对x呈线性相关关系.求: (1) 填出下图表并求出线性回归方程=bx+a的回归系数,; 序号x y xy x2 1 2 2.2 2 3 3.8 3 4 5.5 4 5 6.5 5 6 7.0 ∑ (2) 估计使用10年时,维修费用是多少.

3、某车间为了规定工时定额,需要确定加工零件所花费的时间,为此作了四实试验,得到的数据如下: 零件的个数x(个) 2 3 4 5 加工的时间y(小时) 2.5 3 4 4.5 (1)在给定的坐标系中画出表中数据的散点图; (2)求出y关于x的线性回归方程,并在坐标系中画出回归直线; (3)试预测加工10个零件需要多少时间? (注:

4、某服装店经营的某种服装,在某周内获纯利(元)与该周每天销售这种服装件数之间的一组数据关系如下表: 3 4 5 6 7 8 9 66 69 73 81 89 90 91 已知:. (Ⅰ)画出散点图; (1I)求纯利与每天销售件数之间的回归直线方程. 5、某种产品的广告费用支出与销售额之间有如下的对应数据: 2 4 5 6 8 30 40 60 50 70 (1)画出散点图: (2)求回归直线方程; (3)据此估计广告费用为10时,销售收入的值.

分析化学中的标准曲线

分析化学中的标准曲线

在分析化学实验中,常用标准曲线法进行定量分析,通常情况下的标准工作曲线是一条直线。 标准曲线的横坐标(X)表示可以精确测量的变量(如标准溶液的浓度),称为普通变量,纵坐标(Y)表示仪器的响应值(也称测量值,如吸光度、电极电位等),称为随机变量。当X 取值为X1, X2,…… Xn 时,仪器测得的Y 值分别为Y1, Y2, …… Yn。将这些测量点Xi, Yi 描绘在坐标系中,用直尺绘出一条表示X 与Y 之间的直线线性关系,这就是常用的标准曲线法。用作绘制标准曲线的标准物质,它的含量范围应包括试祥中被测物质的含量,标准曲线不能任意延长。用作绘制标准曲线的绘图纸的横坐标和纵坐标的标度以及实验点的大小均不能太大或太小,应能近似地反映测量的精度。 由于误差不能完全避免,实验点完全落在工作曲线的的情况是极少的,尤其是在误差较大时,实验点比较分散,它们通常并不在同一条直线上,这样凭直觉很难判断怎样才能使所连接的直线对于所有实验点来说误差是最小的,目前较好的方法是对实验点(数据)进行回归分析。 研究随机现象中变量之间相关关系的数理统计方法称为回归分析,当自变量只有一个或X 与Y 在坐标图上的变化轨迹近似一直线时,称为一元线性回归。 2.6.1一元线性回归方程的求法 确定回归直线的原则是使它与所有测量数据的误差的平方和达到极小值,设回归直线方法为 (2-15) 式中a 表示截距,b 表示斜率。 假设Xi 和Yi (i=1,2,3,……,n)是变量X 和Y 的一组测量数据。对于每一个Xi 值,在直线( )上都有一个确定的 值。但 值与X 轴上Xi 处的实际测定值Yi 是不相等的, 与Yi 之差为: (2-16) 上式表示 与直线()的偏离程度,即直线的误差程度。如果全部n 个测定引起的总偏差用 表示,则偏差平方和s 为 (2-17) 在所有直线中,偏差平方和s 最小的一条直线就是回归直线,即这条直线的斜率b 和截距a 应使s 值达到最小,这种要使所有数据的偏差平方和达到最小的求回归直线法称为最小二乘法。 根据数学分析的极值原理,要使s 达到最小,对式(2-17)中的a 、b 分别求偏微分后得到

线性回归方程公式证明

112233^ ^^^2 211(,),(,),(,)(,)1,2,3),()()n n i i i i i i n i i i i i i n x y x y x y x y y bx a x i n y bx a y y y a b Q y y bx a y ===+==+-=-=+-∑L L 设有对观察值,两变量符合线生回归设其回归方程为:,把自变量的某一观测值代(入入回归方程得:,此值与实际观测值存在一个差值,此差值称为剩余或误差。现要决定取何值时,才能够使剩余的平方和有最小值,即求11 2 21122 221 1111 22111:,()[()()()]()()()2()()2()()2()() ()2n n n i i i i n n i i i i i i n n n i i i i i i n n i i i i i n i i x x y y n n Q bx a y a bx y y y b x x n a bx y y y b x x a bx y y y a bx y x x b x x y y b x x =============+-=+---+-=+-+-+--+---+-----=--∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑的最小值知又22 111 122211()()()()()()()()n n i i i i i n n i i i i i i n n i i i i b x x y y n a bx y y y b x x y y x y nx y b x x x n x a y bx ======--++-+----==--=-∑∑∑∑∑∑此式为关于的一元二次方程,当

标准曲线最小二乘法拟合与相关系数

标准曲线的最小二乘法拟合和相关系数 (合肥工业大学控释药物研究室 尹情胜) 1目的 用最小二乘法拟合一组变量(, i = 1-n )之间的线性方程(y = ax+b ),表示两 变量间的函数关系;(开创者:德国数学家高斯)个人收集整理勿做商业用途 一组数据(,,i = 1-n )中,两变量之间的相关性用相关系数(R )来表示。(开 创者:英国统计学家卡尔 皮尔逊)个人收集整理勿做商业用途 2最小二乘法原理 用最小二乘法拟合线性方程时,其目标是使拟合值( 方和(Q )最小。 n n Q=g (并-E (Yj —axj-b/ 整理勿做商业用途 3拟合方程的计算公式与推导 当Q 最小时,加 % ;得到式(2)、式(3): n n n ai = + b£xj 一 £xiyj = 0 1 = 1 [ = 1 i = 1 dQ db = 2 由式(3)和式(4),得出式(4)和式(5): 忖)与实测值()差值的平 式( 1)个人收集 式(2) n n (aj^x.+nb- i = i j = i 整理勿做商业用途 式(3)个人收集

n n n ^Vi=a^\ + b^x i i = 1 i = 1 i = 1 理勿做商业用途 n n S y i = a E X i + nb i = 1 i = 1 收集整理勿做商业用途 个人收集整理勿做商业用途 截距b的计算公式为公式(5),也即: I 11n i= 1 i = 1 式(4)个人收集整 式(5)个人 n 式(4)乘以门,式(5)乘以已1,两式相减并整理得斜率a: n n n i = 1 i = 1 i = 1 斜率(k = xy /xx , n* 积和-和积)式(6)截距 b =(y-x) / n,差平均差)式(7)

6测量不确定度评定方法.doc

测量不确定度的评定方法 1适用范围 本方法适用于对产品或参数进行检测时,所得检测结果的测量不 确定度的评 定与表示。 2编制依据 JJF 1059 —1999测量不确定度评定与表示 3评定步骤 3.1概述:对受检测的产品或参数、检测原理及方法、检测用仪器 设备、检测时的环境条件、本测量不确定度评定报告的使用作一简要的描述; 3.2建立用于评定的数学模型; 3.3根据所建立的数学模型,确定各不确定度分量(即数学模型中 的各输入量)的来源; 3.4分析、计算各输入量的标准不确定度及其自由度; 3.5计算合成不确定度及其有效自由度; 3.6计算扩展不确定度; 3.7给出测量不确定度评定报告。 4评定方法 4.1数学模型的建立 数学模型是指被测量(被检测参数)Y 与各输入量 X i之间的函数

关系,若被测量 Y 的测量结果为 y,输入量的估计值为x i,则数学模型为 y f x1 , x2 ,......, x n。 数学模型中应包括对测量结果及其不确定度由影响的所有输入 量,输入量一般有以下二种: ⑴ 当前直接测定的值。它们的值可得自单一观测、重复观测、 依据经验信息的估计,并包含测量仪器读数修正值,以及对周围温度、大气压、湿度等影响的修正值。 ⑵ 外部来源引入的量。如已校准的测量标准、有证标准物质、 由手册所得的参考数据。 4.2测量不确定度来源的确定 根据数学模型,列出对被测量有明显影响的测量不确定度来源,并要做到不遗漏、不重复。如果所给出的测量结果是经过修正后的结果,注意应考虑由修正值所引入的标准不确定度分量。如果某一标准不确定度分量对合成不确定度的贡献较小,则其分量可以忽略不计。 测量中可能导致不确定度的来源一般有: ⑴被测量的定义不完整; ⑵复现被测量的测量方法不理想; ⑶取样的代表性不够,即被测样本不能代表所定义的被测量; ⑷对测量过程受环境影响的认识不恰如其分或对环境的测量 与控制不完善; ⑸对模拟式仪器的读数存在人为偏移;

不确定度的计算方法(可编辑修改word版)

(U u )2 + (U w )2 u w = = = = 测量结果的正确表达 被测量 X 的测量结果应表达为: X = X ± U (仪仪 ) 表 1 常用函数不确定度合成公式 其中 X 是测量值的平均值,U 是不确定度。 例如: 用最小刻度为 cm 的直尺测量一长度最终结果为:L =(0.750±0.005)cm ; 测量金属丝杨氏模量的最终结果为:E =(1.15±0.07)×1011Pa 。 1. 不确定度的计算方法 2 N = X αY β Z γ U N = N 直接测量不确定度的计算方法 U = 1. 在函数关系是乘除法时,先计算相对不确定度( U N )比较方便.例如表中第二行 N 的公式. 2. 不确定度合成公式可以联合使用. 其中: S = 为标准差; sin θ u 例如: 若 τ ,令u sin θ , w 3φ 则 τ . 3φ w ?仪 是仪器误差,一般按仪器最小分度的一半计算,但是游标卡尺和角游标按最小 分度计算。也可按仪器级别计算或查表。 间接测量不确定度的合成方法 根据表中第二行公式,有: U τ = ; τ 间接测量 N = f (x , y , z ,??仪 的平均值公式为: N = f (x , y , z ,??仪 ; 根据表中第一行公式,有: U w = = 3U φ ; 不确定度合成公式为:U N = 根据表中第三行公式,有: 。 U u = cos θ ?U θ . 也可根据表 1 中的公式计算间接测量的不确定度。 所以, U τ = τ ? = τ S 2 + ? 2 仪 ∑ ( X - X ) 2 i n -1 ( ) ?U + ( ) ?U + ( ) ?U + ? N 2 2 ? N 2 2 ? N 2 2 ?X X ?Y Y ?Z Z α 2 (U X ) 2 + β 2 (U Y ) 2 + γ 2 (U Z ) 2 X Y Z 32U 2 φ

标准曲线的绘制样本

标准曲线绘制 在分析化学实验中, 常见标准曲线法进行定量分析,一般情况下的标准工 作曲线是一条直线。 标准曲线的横坐标(X)表示能够精确测量的变量(如标准溶液的浓度),称为 普通变量,纵坐标(Y)表示仪器的响应值(也称测量值,如吸光度、电极电位 等), 称为随机变量。当X取值为X1, X2,……Xn时,仪器测得的丫值分别为丫1, 丫2,……Yn。将这些测量点Xi, Yi描绘在坐标系中,用直尺绘出一条表示X 与丫之间的直线线性关系,这就是常见的标准曲线法。用作绘制标准曲线的标准物质,它的含量范围应包括试祥中被测物质的含量,标长准曲线不能任意延。用作绘制标准曲线的绘图纸的横坐标和纵坐标的标度以及实验点的大小均不能太 大或太小,应能近似地反映测量的精度。 由于误差不能完全避免,实验点完全落在工作曲线的的情况是极少的,特别是在误差较大时,实验点比较分散,它们一般并不在同一条直线上,这样凭直觉很难判断怎样才能使所连接的直线对于所有实验点来说误差是最小的,当前较好的方法是对实验点(数据)进行回归分析。 研究随机现象中变量之间相关关系的数理统计方法称为回归分析,当自变 量只有一个或X与丫在坐标图上的变化轨迹近似一直线时,称为一元线性回归。 甦2.6.1 —元线性回归方程的求法 确定回归直线的原则是使它与所有测量数据的误差的平方和达到极小值 设回归直线方法为 9 (2 - 15)

式中a表示截距,b表示斜率 9 (2 - 15)

假设Xi和Yi (i=1,2,3, ……,n)是变量X和Y的一组测量数据。对于每一个Xi值,在直线(卩“+^ )上都有一个确定的旳“从X】值。但哲值与X 轴上Xi处的实际测定值Yi是不相等的, 与Yi之差为: 筈厂& +返AY’F-碍(2—佝 上式表示与直线()的偏离程度,即直线的误差程度。如果全部n个测定引起的总偏差用£(节厂印'表示,则偏差平方和s为 (2 - 17) 在所有直线中,偏差平方和s最小的一条直线就是回归直线,即这条直线 的斜率b和截距a应使s值达到最小,这种要使所有数据的偏差平方和达到最小 的求回归直线法称为最小二乘法。 根据数学分析的极值原理,要使s达到最小,对式(2 —17)中的a、b分别 求偏微分后得到 (2 —18) (2 —19) 是所有变量Xi和Yi的平均值。由于计算离均差较麻烦,可将式(2 — 18)变换为 n是测量的次数,也就是坐标图中实验点的数目。 (2 —20)

不确定度计算示例

五、交流标准电流源电流测量不确定度评定 一、概 述 1.1 目 的 评定交流标准电流源测量不确定度。 1.2 依据标准 暂无,参考JJG445-1986《直流标准电压源检定规程》。 1.3 使用的仪器设备 交流数字电压表,仪器校准后1年内,在1.5V ,50Hz 点示值最大允许误差为: 80×10-6 ×(读数) +10×2×10-6 ?(满量程) 6位半显示,经检定合格。 交流电流电压变换器,型号:LYB-02,准确度等级:0.005%。 1.4 测量程序 由被检交流标准电流源输出1A 加到交流电流-电压变换器,调准被检源交流电流为1A ,由交流电流电压变换器将1A ,50Hz 交流电流转换为1.5V ,50Hz 交流电压,读取交流数字电压表值。 1.5 不确定度评定结果的应用 符合上述条件或十分接近上述条件同类测量结果,一般可以参照本例方法评定。 二、数学模型 测量结果直接由交流数字电压表读数给出 I x = C E 0 式中: I x ——被检标准源的输出电流值,A ;

E 0——交流数字电压表的显示值,V (为避免与不确定度符号U 混淆,采用字母E 表示电压); C ——常数,交流电流-电压变换器的变比值,C =1.5V/1A 。 三、不确定度来源 直流标准电压源测量不确定度来源主要包括: (1) 测量重复性的不重复引入的不确定度u A ,采用A 类方法评定; (2) 交流数字电压表准确度引入的不确定度u B1,采用B 类方法评定; (3) 交流数字电压表上级标准传递引入的不确定度u B2,采用B 类方法评定; (4) 交流数字电压表分辨力引入的不确定度u B3,采用B 类方法评定; (5) 交流电流-电压变换器准确度引入的不确定度u B4,采用B 类方法评定。 (6) 交流电流电压变换器上级传递引入的不确定度u B5,采用B 类方法评定。 测量重复性 数字式电压表引入的不确 交流数字电压表上级标准传递引入的不确定度 交流电流-电压变换器引入的不确定度 交流电流电压变换器上级标准传递引入的不确定度 图1 各种不确定度分量关系图

第八讲 扩展不确定度的计算

第八讲扩展不确定度的计算 减小字体增大字体作者:李慎安来源:https://www.360docs.net/doc/b610651147.html, 发布时间:2007-05-08 10:33:45 计量培训:测量不确定度表述讲座 国家质量技术监督局李慎安 8.1 什么叫扩展不确定度? 按《JJF1001》扩展不确定度定义为:确定测量结果区间的量,合理赋予被测量之值分布的大部分可望含于此区间。也称展伸不确定度或范围不确定度。符号为大写斜体U,U P。当除以被测量之值后,称为相对扩展不确定度,符号为U rel,U prel。符号中的p为置信概率,一般取95%,99%,这时其符号成为U95,U99,U95rel或U99rel。定义中所指大部分,最常用的是95%和99%。 扩展不确定度过去曾称总不确定度(overall uncertainty),这一名称已为《导则》所禁止使用,因其从含义上易与合成不确定度混淆。 扩展不确定度是比合成标准不确定度大的一个参数,它等于合成标准不确定度乘以包含因子k后的值,对于合成标准不确定度而言,它是成倍地被扩大了的一个值。 8.2 扩展不确定度分成几种? 扩展不确定度根据所乘的包含因子k的不同,分成两大类。当包含因子k之值取2或3时,扩展不确定度U只是合成标准不确定度u C的k倍。在给出U时,必须指明k的取值。实际上,这时的U所包含的信息与u C一样,并未因乘以k后,其信息有所增多。此外,还有一种包含因子k p,它是为了使扩展不确定度所给出的区间内能有概率为p的合理赋予被测量之值含于其中所必须有的因子。所得到的扩展不确定度为U p。一般,只在被测量Y可能值y的分布类型可估计为正态时才给出U P。这时的k p之值,按u c(y)的有效自由度υeff,通过本讲座6.6中的表得出,即t p值,k p=t p(υ)。随υ的增大,k有所降低,随p的增大,k p有所增加。 与上述类似,相对扩展不确定度亦有两种。 8.3 什么情况下使用U,什么情况下使用U p来说明测量结果的不确定度? (1)根据有关测量仪器校准的技术规范。例如,以下技术规范规定取k=3,JJF2002,2003,2004,2018,2019,2025,2026,2030,2032~2041,2045,2446等,不一一例举。而以下技术规范规定取k=2,JJF2049,2050,2072,2089等。也有一些技术规范规定用U95,如JJF2006,2061,等。规定采用U99的如JJF2020,2056,146等。 (2)可以估计被测量Y估计值y之分布接近正态时,可给出U p,否则只能给出U。 8.4 什么情况下可用包含因子k95=2及k99=3? 如果y的分布是比较理想的正态分布,那么,当合成标准不确定度u C(y)的有效自由度充分大时,即可做出这样较简单的处理,例如,在p=95%时,自由度为12,这时,按本讲座6.6,k p=2.18,如取k p=2,其值小了不到十分之一,应该说就无足轻重了。当p=99%时,υeff无穷大的k p=2.58≈2.6,整化为k99=3,已较保守;而当υeff=20时,k99之值为2.85,它比2.6大约大十分之一,因此,这时如不用2.85而用2.6,所得U99也只小十分之一左右,应可忽略。因此,在《JJF1059》中所要求的有效自由度应充分大,拿十分之一作为可忽略的标准,则对于p=95%时,υeff应大于12,对于p=99%,应大于20。 8.5 什么情况下,虽未计算合成标准不确定度u c(y)的有效自由度,取包含因子k=2给出的扩展不确定度U可以估计是置信区间在p=95%的半宽,可否在检定证书中给出其值为U95? 虽未算出υeff,但其值估计不太小,例如,大于12,而且,可以估计Y的估计值的分布接近正态,这时,一般可以认为U=2u c(y)的置信概率p大约为95%。但是不能在证书上给出其值为U95之值。

标准曲线的绘制

标准曲线绘制 在分析化学实验中,常用标准曲线法进行定量分析,通常情况下的标准工作曲线是一条直线。 标准曲线的横坐标(X)表示可以精确测量的变量(如标准溶液的浓度),称为普通变量,纵坐标(Y)表示仪器的响应值(也称测量值,如吸光度、电极电位等),称为随机变量。当X取值为X1, X2,…… Xn时,仪器测得的Y值分别为Y1, Y2, …… Yn。将这些测量点Xi, Yi描绘在坐标系中,用直尺绘出一条表示X与Y 之间的直线线性关系,这就是常用的标准曲线法。用作绘制标准曲线的标准物质,它的含量范围应包括试祥中被测物质的含量,标准曲线不能任意延长。用作绘制标准曲线的绘图纸的横坐标和纵坐标的标度以及实验点的大小均不能太大或太小,应能近似地反映测量的精度。 由于误差不能完全避免,实验点完全落在工作曲线的的情况是极少的,尤其是在误差较大时,实验点比较分散,它们通常并不在同一条直线上,这样凭直觉很难判断怎样才能使所连接的直线对于所有实验点来说误差是最小的,目前较好的方法是对实验点(数据)进行回归分析。 研究随机现象中变量之间相关关系的数理统计方法称为回归分析,当自变量只有一个或X与Y在坐标图上的变化轨迹近似一直线时,称为一元线性回归。 2.6.1一元线性回归方程的求法 确定回归直线的原则是使它与所有测量数据的误差的平方和达到极小值,设回归直线方法为 (2-15) 式中a表示截距,b表示斜率。 假设Xi和Yi (i=1,2,3,……,n)是变量X和Y的一组测量数据。对于每一个Xi值,在直线()上都有一个确定的值。但值与X轴上Xi处的实际测定值Yi是不相等的,与Yi之差 为: (2-16)上式表示与直线()的偏离程度,即直线的误差程度。如果全部n个测定引起的总偏 差用表示,则偏差平方和s为 (2-17)

多元线性回归的计算方法

多元线性回归的计算方法 摘要 在实际经济问题中,一个变量往往受到多个变量的影响。例如,家庭 消费支出,除了受家庭可支配收入的影响外,还受诸如家庭所有的财富、物价水平、金融机构存款利息等多种因素的影响,表现在线性回归模型中的解释变量有多个。这样的模型被称为多元线性回归模型。 多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同,但由 于自变量个数多,计算相当麻烦,一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。 但由于各个自变量的单位可能不一样,比如说一个消费水平的关系式中,工资水平、受教育程度、职业、地区、家庭负担等等因素都会影响到消费水平,而这些影响因素(自变量)的单位显然是不同的,因此自变量前系数的大小并不能说明该因素的重要程度,更简单地来说,同样工资收入,如果用元为单位就比用百元为单位所得的回归系数要小,但是工资水平对消费的影响程度并没有变,所以得想办法将各个自变量化到统一的单位上来。前面学到的标准分就有这个功能,具体到这里来说,就是将所有变量包括因变量都先转化为标准分,再进行线性回归,此时得到的回归系数就能反映对应自变量的重要程度。这时的回归方程称为标准回归方程,回归系数称为标准回归系数,表示如下: Zy=β1Zx1+β2Zx2+…+βkZxk 注意,由于都化成了标准分,所以就不再有常数项a 了,因为各自变量都取平均水平时,因变量也应该取平均水平,而平均水平正好对应标准分0,当等式两端的变量都取0时,常数项也就为0了。 多元线性回归模型的建立 多元线性回归模型的一般形式为 Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+i i i i h x υβ+ =1,2,…,n 其中 k 为解释变量的数目,j β=(j=1,2,…,k)称为回归系数 (regression coefficient)。上式也被称为总体回归函数的随机表达式。它的非随机表达式为 E(Y∣X1i,X2i,…Xki,)=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki βj 也被称为偏回归系数(partial regression coefficient) 多元线性回归的计算模型

合成标准不确定度计算举例

合成标准不确定度计算举例 (例1) 一台数字电压表的技术说明书中说明:“在校准后的两年内,示值的最大允许误差为±(14×10-6×读数+2×10-6×量程)”。 现在校准后的20个月时,在1V 量程上测量电压V ,一组独立重复观测值的算术平均值为0.928571V ,其A 类标准不确定度为12μV 。求该电压测量结果的合成标准不确定度。 评定:(1)A 类标准不确定度: =12μV ( 2)B 类标准不确定度: 读数:0.928571V ,量程:1V a = 14×10-6×0.928571V +2×10-6×1V=15μV 假设为均匀分布, (3)合成标准不确定度: 由于上述两个分量不相关,可按下式计算: (例2)在测长机上测量某轴的长度,测量结果为40.0010

mm,经不确定度分析与评定,各项不确定度分量为: 1)读数的重复性引入的标准不确定度分量u1: 从指示仪上7次读数的数据计算得到测量结果的实验标准偏差为0.17 μm。 u1=0.17 μm 2)测长机主轴不稳定性引入的标准不确定度分量u2: 由实验数据求得测量结果的实验标准偏差为0.10 μm。u2=0.10 μm。 3)测长机标尺不准引入的标准不确定度分量u3:根据检定证书的信息知道该测长机为合格,符合±0.1μm的技术指标,假设为均匀分布,则:k =3 u3= 0.1 μm /3=0.06 μm。 4)温度影响引入的标准不确定度分量u4: 根据轴材料温度系数的有关信息评定得到其标准不确定度为0.05 μm。 u4=0.05 μm 不确定度分量综合表

轴长测量结果的合成标准不确定度计算:各分量间不相关,

不确定度评估基本方法

三、检测和校准实验室不确定度评估的基本方法 1、测量过程描述: 通过对测量过程的描述,找出不确定度的来源。 内容包括:测量内容;测量环境条件;测量标准;被测对象;测量方法;评定结果的使用。 不确定度来源: ● 对被测量的定义不完整; ● 实现被测量的测量方法不理想; ● 抽样的代表性不够,即被测样本不能代表所定义的被测量; ● 对测量过程受环境影响的认识不周全,或对环境的测量与控制不完善; ● 对模拟式仪器的读数存在人为偏移; ● 测量仪器的计量性能(如灵敏度、鉴别力、分辨力、死区及稳定性等)的局限性; ● 测量标准或标准物质的不确定度; ● 引用的数据或其他参量(常量)的不确定度; ● 测量方法和测量程序的近似性和假设性; ● 在相同条件下被测量在重复观测中的变化。 2、建立数学模型: 建立数学模型也称为测量模型化,根据被测量的定义和测量方案,确立被测量与有关量之间的函数关系。 ● 被测量Y 和所有个影响量i X ),2,1(n i ,?=间的函数关系,一般可写为 ),2,1(n X X X f Y ,?=。 ● 若被测量Y 的估计值为y ,输入量i X 的估计值为i x ,则有),x ,,x f(x y n ?= 21。有时为简化 起见,常直接将该式作为数学模型,用输入量的估计值和输出量的估计值代替输入量和输出量。 ● 建立数学模型时,应说明数学模型中各个量的含义。 ● 当测量过程复杂,测量步骤和影响因素较多,不容易写成一个完整的数学模型时,可以分步评定。 ● 数学模型应满足以下条件: 1) 数学模型应包含对测量不确定度有显著影响的全部输入量,做到不遗漏。 2) 不重复计算不确定度分量。

不确定度计算

2、不确定度各分量的评定 根据测量步骤可知,测量氨氮质量的不确定度来源有几个方面,一是由标准曲线配制所产生的不确定度,二是测试过程所产生的不确定度。按《化学分析中不确定度的评估指南》,对于只涉及积或商的模型,例如:C N=m/v,合成标准不确定度为: % 「"㈣12 工「"(¥) —-\\[ ------- J + L—J c \ m v 式中,u(c)为质量m和体积v的合成标准测量不确定度,mg/L ; u(m)为质量m的标准测量不确定度,ug; u(v)为体积v的标准测量不确定度,mLo 2.1取样体积引入的相对不确定度u rel(V) 所取水样用50mL单标线吸管移取。查JJG 196— 2006〈〈常用玻璃量器检定规程》,A级50mL 单标线吸管的容量允差为0.05mL,根据JJF 1059-1999〈〈测量不确定度评定与表示》的规定,标定体积为三角分布,则容量允差引入的不确定度为:u(△ V)=0.050/ V6。 根据制造商提供的信息,吸量管校准温度为20C,设实验室内温度控制在土5C范围内波动,与校准时的温差为5C,由膨胀系数(以水的膨胀系数计算)为2.1X 10-4/C得到50mL水样的标准不确定度为(假定为均匀分布):

= 50.00x2.1x 10~4 x 5/ = 0.03ImL w) 综合以上两项,则: u(r}= =/o.021’+ 0.031’ = 0,038(wZ)取样体积引入的相对不确定度为: 打 =打/ 50 = 0.038/5。= 7.6 x 1 O'4 2.2重复性测定引入的相对不确定度U rel(rep) 采用A类方法评定,与重复性有关的合成标准不确定度均包含其中。对某水样进行7次重复性测定,所得结果如下: 1.33、1.35、1.34、1.34、1.35、1.38、1.35mg/L,平均值 1.35 mg/L。 重复测量数据的标准不确定度为: X(x t-x) 5 = [I ------------ = 0.0060 | — 1) 因此,重复测量的相对标准不确定度为: '(明二&0060/1.35 二0.00445 2.3铉(以氮计)的绝对量m引入的不确定度U rel(m) 2.3.1配制过程中引入的不确定度U rel(1)

多元线性回归模型公式

二、多元线性回归模型 在多要素的地理环境系统中,多个(多于两个)要素之间也存在着相互影响、相互关联的情况。因此,多元地理回归模型更带有普遍性的意义。 (一)多元线性回归模型的建立 假设某一因变量 y 受k 个自变量x 1,x 2,...,x k 的影响,其n 组观测值为(y a ,x 1a ,x 2a ,...,x ka ), a 1,.2..,n 。那么,多元线性回归模型的结构形式为: y a 1x 1a 2x 2a ... k x ka a (3.2.11) 式中: 0,1 ,..., k 为待定参数; a 为随机变量。 如果b 0,b 1,...,b k 分别为 0,1, 2 ... , k 的拟合值,则回归方程为 ?=b 0 b 1x 1 b 2x 2 ... b k x k (3.2.12) 式中: b 0为常数; b 1,b 2,...,b k 称为偏回归系数。 偏回归系数b i (i1,2,...,k )的意义是,当其他自变量 x j (j i )都固定时,自变量 x i 每 变化一个单位而使因变 量 y 平均改变的数值。 根据最小二乘法原理, i (i 0,1,2,...,k )的估计值b i (i 0,1,2,...,k )应该使 n 2 n 2 Q y a y a y a b 0 b1x1a b2x2a ... bkxk a min (3.2.13) a 1 a1 有求极值的必要条件得 Q n 2 y a y a 0 b 0 a 1 (3.2.14) Q n 2 y a yaxja 0(j 1,2,...,k) b j a1 将方程组(3.2.14)式展开整理后得:

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