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文档简介
第四
节
分析数据的处理
(一)误差的正态分布曲线一、基本概念
例:以分光光度法,测定矿样中的Cu%
1.691.671.671.641.581.641.671.621.571.601.591.641.741.651.641.611.651.691.641.631.651.701.631.621.701.651.681.661.691.701.701.631.671.701.701.631.571.591.621.601.531.561.581.601.581.591.611.621.551.52
1.491.561.571.611.61
1.611.501.531.531.591.661.631.541.661.641.64
1.641.621.621.651.601.631.621.611.651.611.641.631.541.611.601.641.651.591.581.591.601.671.681.69
由于测量误差的存在,使数据有高有低,但将其按大小排列分组(组距0.03%),可将90个数据分成9组。分组
1、
1.485~1.5152、1.515~1.5453、1.545~1.5754、1.575~1.6055、1.605~1.6356、1.635~1.6657、1.665~1.6958、1.695~1.7259、1.725~1.7551、1.74
(1.725~1.7551个)2、1.70
1.70
1.70
1.70
1.70
1.70)(1.695~1.7256个
)3、1.69
1.69
1.691.691.681.681.671.671.67
1.67
1.67
(1.665~1.69511个
)
4、1.66
1.661.661.651.65
1.65
1.65
1.65
1.65
1.651.641.64
1.64
1.64
1.64
1.64
1.64
1.64
1.64
1.64
(1.635~1.66520个)
5、1.63
1.63
1.63
1.63
1.63
1.63
1.631.621.62
1.62
1.62
1.62
1.62
1.621.611.611.61
1.61
1.61
1.61
1.61
1.61(1.605~1.635
22个)6、1.60
1.601.601.60
1.60
1.601.591.59
1.59
1.59
1.591.591.581.58
1.58
1.58
(1.575~1.60516个
)
7、1.57
1.57
1.571.561.56
1.55(1.545~1.57511个)8、1.54
1.541.531.53
1.53
1.52
(1.515~1.545
6个9、1.50
1.49(
1.485~1.5152个
)
频数:每个组中数据出现的次数
频率(相对频数):频数除以数据总数
频率密度(概率密度):频率除以组距频数分布表
分组频数频率(%)
1.485~1.5151.515~1.5451.545~1.5751.575~1.6051.605~1.6351.635~1.6651.665~1.6951.695~1.7251.725~1.755∑
266172220106190
2.26.76.718.924.422.211.16.71.1100频率分布直方图相对频数分布直方图1.正态分布曲线的数学表达式y:概率密度x:测量值μ:总体均值(无限次测量数据的平均值,无系统误差时,就是真值)
x–μ:偶然误差σ:总体标准差(无限次测量数据求出的标准差)1.x=μ时,y最大:
测量值集中在均值附近y
2.曲线对称:绝对值相等正、负误差出现的几率相等3.小误差出现概率大;大误差出现概率小4.x=μ时:σ↑,y↓,数据分散,曲线平坦
σ↓,y↑,数据集中,曲线尖锐5.测量值落在-∞~+∞,概率为1
-
测量数据的正态分布曲线μ-σ+σ
偶然误差的正态分布曲线
x-μ为横坐标
偶然误差正态分布曲线的特点:
1、x=μ时,y=,y最大,测量值有集中趋势;
2、曲线对称,绝对值相等,正、负误差出现的几率相等;
3、小误差出现概率大;大误差出现概率小;
4、σ越大,测量精密度越差,曲线越平坦。2.标准正态分布曲线为了计算方便,横坐标作变量代换:横坐标:
纵坐标:横坐标:3.t分布曲线
有限次测量时,不知道总体平均值μ和总体标准差σ,只知样本平均值和样本标准差S。用S代替σ,必然引起正态分布的偏离,这时可用t分布处理。
总体:研究对象的全体。无限多次测定所得数据的集合,叫总体。
样本:从总体中随机抽取的一组数据。
t分布纵坐标仍为概率密度,横坐标为统计量tt:以样本标准差为单位的(x-µ)值f=n-11、曲线下某区间面积是有限次测量偶然误差在某区间的概率2、t分布随自由度f(f=n-1)而变,当f=∞(n=∞),t分布就是正态分布
t分布曲线的特点:3、标准正态分布:u一定,概率y一定
t分布:t和f一定,概率y才一定
,t加注脚说明(tα,f)4、不同概率(P)与f值所对应的t
值已计算出(P25表2-2)
测量值(或偶然误差)在某一区间出现概率,可取不同u值积分得到。
u=偶然误差出现区间(以σ为单位)测量值出现区间
(x=μ±uσ)概率
u=±1u=±2u=±3
X=μ±1σX=μ±2σX=μ±3σ
68.3%
95.5%
99.7%一、置信度与平均值的置信区间
无限次测量:
置信度(P)(置信水平):
表示在某一t值时,测量值落在(μ±tS)范围内的概率.
置信区间:一定置信水平时,以测量值(例)为中心,包括总体均值μ在内的可靠范围。显著性水平(α):
表示测量值落在(μ±tS)范围外的概率α=1-P分析化学一般使用95%的置信水平1、实际中对于少量测量值的置信区间置信限:
上限:
下限:
总:平均值的置信区间:
例:
用8-羟基喹啉法测定Al含量。
已知:n=9,S=0.042%,
平均值=10.79%
求置信水平为95%时的置信区间。
解:P=0.95;α=1-P=0.05;f=9-1=8查表2-2得t0.05,8=2.31根据
有95%的可能,总体均值落在该区间
当对同一试样进行多次平行测定时,常发现个别测量值比其他测量值明显地偏大或偏小,这一数据称为可疑值。例:22.30,20.25,20.30,20.32三、可疑值的取舍
22.30,20.25,20.30,20.32可疑值的取舍:1、检查是否有过失,能找到原因,可舍弃可疑值;2、用统计检验的方法确定是否取舍。G检验法(Grubbs法)
1、计算包括可疑值在内的平均值
2、计算包括可疑值在内的标准差S3、计算
4、查P31表2-5得G(α,
n)(α定为0.05)5、若G计>G(α,
n),则舍弃可疑值6、重新计算、S,报出分析结果例:测定某药物中钴的含量,得结果如下:
1.25,1.27,1.31,
1.40μg/g,试问1.40这个数据是否应该保留?解:
分析工作常遇到这种情况,分析标准试样时得到的平均值和标准值不完全一样;用两种方法分析同一试样,得到的平均值不一致。这些差异是由偶然误差引起的,还是存在系统误差?四、差别检验F检验,是否存在显著的偶然误差
t检验,是否存在显著的系统误差。(一)、F检验步骤:
1、计算F计=(S1>S2)
S2:方差,标准差的平方
2、查P27表2-3得Fα,f1,f2
f1=n1-1(大方差数据自由度)f2=n2-1
3、若F计<Fα,f1,f2,即不存在显著性偶然误差,两组数据的精密度相当。否则,结论相反。(二)、t检验
1、平均值与标准值μ的比较
与基准物、标准试剂或已知理论值比较,评价分析结果。检验步骤:
1、计算t计=2、查P25表2-2得tα,f3、若t计<tα,f(即一定置信水平时,μ落在置信区间内)则无系统误差存在;否则,结论相反。2、两个样本平均值的t检验
两种方法或两个分析人员分析同一样本,得:
s1n1
s2n2
判断是否存在系统误差
1、用F检验两组结果的精密度有无显著差别
2、若S1
与S2
无显著差别,进行系统误差检验,计算
t计=
检验步骤:
3、查P22表2-2得tα,f(f=n1+n2-2总自由度)4、若t计<tα,f,则两组均值间不存在系统误差;否则结果相反。合并标准差SR=差别检验的几点注意事项
1、两组数据的显著性检验顺序是先进行F检验,若两组数据的精密度(偶然误差)无显著性差别,才能进行t检验
2、单侧与双侧检验检验两个分析结果是否存在着显著性差别时,用双侧检验。若检验某分析结果是否明显高于(或小于)某值,则用单侧检验。(t多用双侧,F多用单侧)例:用两种不同方法测定合金中铌的百分含量第一法1.26%1.25%1.22%
第二法1.35%1.31%1.33%1.34%
试问两种方法是否存在显著性差异(置信度95%)?解:续前小结
1.比较:
t检验——检验方法的系统误差
F检验——检验方法的偶然误差
G检验——异常值的取舍
2.检验顺序:
G检验→F检验→t检验
异常值的取舍精密度显著性检验准确度或系统误差显著性检验第五
节
相关与回归简介
1、相关系数
两个变量x和y之间存在函数关系,y随x按确定的规律变化。
例:分光光度法,溶液浓度和溶液吸光度间有正比关系.
A=ECl
A=ECl浓度C
c1c2c3c4c5吸光度A
A1A2A3A4A5
由于测量误差存在,A围饶直线有一定程度的偏离,两个变量C和A之间的这种关
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