Калибровочные кривые: линейный метод наименьших квадратов

Калибровочная кривая — это математическая зависимость между сигналом прибора и известными концентрациями аналита. Это уравнение кривой предсказывает неизвестную концентрацию образца.

Экспериментальные данные могут не лежать идеально на прямой линии из-за случайных ошибок. Итак, метод линейных наименьших квадратов - регрессионный анализ используется для получения прямой линии, которая наилучшим образом подходит к различным точкам.

LLS основан на двух предположениях. Во-первых, существует линейная зависимость между сигналом прибора и концентрацией аналита. Во-вторых, ошибки объясняются случайностью, а не человеческим фактором.

Наиболее подходящая линия строится путем минимизации суммы квадратов разницы между расчетным и фактическим значениями.

Записанный график дает уравнение линии. Здесь y — сигнал прибора, x — концентрация аналита, m — наклон линии, а c — точка пересечения y. Неизвестная концентрация образца определяется путем измерения его инструментального сигнала и подстановки соответствующих значений в уравнение.