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文档简介
2023/7/3第二章
误差与分析数据处理一、最小二乘法拟合的统计学原理二、线形方程的相关系数三、最小二乘线性拟合程序第五节
标准曲线的线形方程拟合2023/7/3一、最小二乘法拟合的统计学原理一元线性:y=a0+a1x实验点:(yi,xi)
(i=1,2,3,…….,m)实验点数
m>未知数个数,矛盾方程组,假设求得:a0;a1
代入y’i=a0+a1xi
得直线方程。实测值yi与计算值y’i之间偏差越小,拟合的越好,偏差平方和最小。2023/7/3最小二乘法拟合将实验数据代入,即可求得
a0,a1;2023/7/3二、相关系数RR=1;存在线性关系,无实验误差;R=0;毫无线性关系;编程计算2023/7/3三、最小二乘线性拟合程序编程变量:2023/7/3线性拟合程序INPUTMForI=1tomINPUTX1;Y1X1=X1+X(I):X2=X2+X(I)^2:Y1=Y1+Y(I)Y2=Y2+Y(I)^2XY=XY+X(I)*Y(I)NEXTIXM=X1/M:YM=Y1/MLX=X2-XM*M:LY=Y2-YM*M:LZ=XY-M*XM*YMa1=LZ/LX:a0=YM-a1*XM:R=LZ/(LX*LY)^2任务:用VB编程处理实验数据(分光,电位分析)2023/7/3内容选择:第一节定量分析中的误差
第二节分析结果的数据处理
第三节定量分析数据的评
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