Curvas de calibración: Mínimos cuadrados lineales

Una curva de calibración es una relación matemática entre la señal del instrumento y las concentraciones conocidas de analito. Esta ecuación de curva predice la concentración desconocida de una muestra.

Es posible que los datos experimentales no se encuentren perfectamente en línea recta debido a errores aleatorios. Por lo tanto, el método de mínimos cuadrados lineales: se utiliza un análisis de regresión para obtener una línea recta que se adapte mejor a los diferentes puntos.

LLS se basa en dos supuestos. En primer lugar, existe una relación lineal entre la señal del instrumento y la concentración del analito. En segundo lugar, los errores se atribuyen a un error aleatorio, no a un error humano.

La línea de mejor ajuste se traza minimizando la suma de las diferencias al cuadrado entre los valores estimados y los reales.

El gráfico registrado produce la ecuación de la recta. Aquí, y es la señal del instrumento, x es la concentración del analito, m es la pendiente de la recta y c es la intersección con el eje y. La concentración desconocida de la muestra se determina midiendo su señal instrumental y sustituyendo los valores apropiados en la ecuación.