校准曲线：线性最小二乘法

标准曲线是仪器信号与已知分析物浓度之间的数学关系。该曲线方程可用于预测样品中未知浓度的值。

由于随机误差的存在，实验数据可能不会完全落在一条直线上。因此，采用线性最小二乘法——一种回归分析方法，来获得一条最能拟合各个数据点的直线。

LLS 基于两个假设。首先，仪器的信号与分析物浓度之间存在线性关系。其次，误差来源于随机误差，而非人为误差。

通过最小化估计值与实际值之间差的平方和，绘制出最合适的直线。

记录的图线可得到直线方程。 其中，y 为仪器的信号，x 为分析物浓度，m 为直线斜率，c 为 y 轴截距。通过测量样品的仪器信号，并将相应数值代入该方程，即可确定样品中分析物的未知浓度。