Прост калкулатор на калибрационни криви за лабораторен анализ

Генерирайте линейни калибрационни криви от стандартни данни и изчислявайте неизвестни концентрации. Перфектен за аналитична химия, лабораторна работа и научни изследвания.

Прост калкулатор на калибрационна крива

Въведете данни за калибриране

Концентрация

Отговор

Калибрационна крива

Въведете поне 2 валидни точки данни, за да генерирате калибрационна крива

Изчисли неизвестна концентрация

Създайте валидна калибрационна крива, като въведете поне 2 точки данни

📚

Документация

Прост Калибровъчен Криви Калкулатор

Въведение

Калибровъчната крива е основен инструмент в аналитичната химия и лабораторните науки, който установява връзката между отговора на инструмента и известните концентрации на вещество. Нашият Прост Калибровъчен Криви Калкулатор предоставя лесен за употреба интерфейс за създаване на калибровъчни криви от стандартни проби, позволявайки ви да определяте неизвестни концентрации с прецизност и увереност. Независимо дали анализирате химични съединения, извършвате тестове за контрол на качеството или провеждате изследователски експерименти, този калкулатор опростява процеса на генериране на линейни регресионни модели от вашите калибровъчни данни.

Калибровъчните криви са съществени за преобразуването на суровите измервания на инструмента (като абсорбция, площ на пик или интензивност на сигнала) в значими стойности на концентрация. Чрез установяване на математическа връзка между известните концентрации и съответстващите им отговори, можете точно да количествите неизвестни проби, използвайки същата измервателна техника. Този калкулатор използва линейен регресионен анализ, за да намери най-добре пасващата права линия през вашите калибровъчни точки, предоставяйки ви стойности на наклона, пресечната точка и коефициента на корелация (R²), за да оцените качеството на вашата калибровка.

Как Работят Калибровъчните Криви

Математиката Зад Калибровъчните Криви

В основата си, калибровъчната крива представлява математическа връзка между концентрация (x) и отговор (y). За повечето аналитични методи, тази връзка следва линейния модел:

$y = mx + b$

Където:

$y$ = отговор на инструмента (зависима променлива)
$x$ = концентрация (независима променлива)
$m$ = наклон (чувствителност на метода)
$b$ = y-пресечна точка (фонов сигнал)

Калкулаторът определя тези параметри, използвайки метода на най-малките квадрати на линейната регресия, който минимизира сумата на квадратите на разликите между наблюдаваните отговори и стойностите, предсказани от линейния модел.

Ключовите изчисления, които се извършват, включват:

Изчисление на наклона (m): $m = \frac{\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})^2}$
Изчисление на y-пресечната точка (b): $b = \bar{y} - m\bar{x}$
Изчисление на коефициента на детерминация (R²): $R^2 = 1 - \frac{\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2}{\sum_{i=1}^{n}(y_i - \bar{y})^2}$

Където $\hat{y}_i$ представлява предсказаната y-стойност за дадена x-стойност.
Изчисление на неизвестната концентрация: $x_{unknown} = \frac{y_{unknown} - b}{m}$

Интерпретиране на Резултатите

Наклонът (m) показва чувствителността на вашия аналитичен метод. По-стръмният наклон означава, че отговорът се променя по-драматично с концентрацията, което потенциално предлага по-добра разделителна способност за разграничаване между подобни концентрации.

Y-пресечната точка (b) представлява фоновия сигнал или отговора на инструмента, когато концентрацията е нула. Идеално, това трябва да бъде близо до нула за много аналитични техники, но някои методи по природа имат ненулеви пресечни точки.

Коефициентът на детерминация (R²) измерва колко добре вашите данни пасват на линейния модел. Стойност на R² от 1.0 показва перфектно пасване, докато стойности, по-близки до 0, предполагат слаба корелация. За надеждни калибровъчни криви, трябва да се стремите към R² стойности над 0.99 в повечето аналитични приложения.

Как да Използвате Калкулатора

Нашият Прост Калибровъчен Криви Калкулатор е проектиран да бъде интуитивен и прост. Следвайте тези стъпки, за да генерирате вашата калибровъчна крива и да определите неизвестни концентрации:

Стъпка 1: Въведете Данни за Калибровка

Въведете вашите известни стойности на концентрация в лявата колона
Въведете съответстващите стойности на отговор в дясната колона
Калкулаторът започва с две данни точки по подразбиране
Щракнете върху бутона "Добави Данна Точка", за да включите допълнителни стандарти
Използвайте иконата за боклук, за да премахнете нежеланите данни точки (минимум две са необходими)

Стъпка 2: Генерирайте Калибровъчната Крива

След като сте въвели поне две валидни данни точки, калкулаторът автоматично:

Изчислява параметрите на линейната регресия (наклон, пресечна точка и R²)
Показва регресионното уравнение във формата: y = mx + b (R² = стойност)
Генерира визуален график, показващ вашите данни точки и най-добре пасващата линия

Стъпка 3: Изчислете Непознати Концентрации

За да определите концентрацията на неизвестни проби:

Въведете стойността на отговора на вашата неизвестна проба в обозначеното поле
Щракнете върху бутона "Изчисли"
Калкулаторът ще покаже изчислената концентрация на базата на вашата калибровъчна крива
Използвайте бутона за копиране, за да прехвърлите лесно резултата в вашите записи или отчети

Съвети за Точна Калибровка

За най-надеждни резултати, вземете предвид тези най-добри практики:

Използвайте поне 5-7 калибровъчни точки за надеждна калибровъчна крива
Уверете се, че вашите калибровъчни стандарти обхващат очаквания диапазон на вашите неизвестни проби
Разпределяйте равномерно калибровъчните точки в диапазона на концентрацията
Включете репликатни измервания, за да оцените прецизността
Проверете, че вашите данни следват линейна връзка (R² > 0.99 за повечето приложения)

Приложения

Калибровъчните криви са основни инструменти в множество научни и индустриални области. Ето някои често срещани приложения:

Аналитична Химия

В аналитичната химия, калибровъчните криви се използват за количествен анализ на съединения, използвайки техники като:

UV-Видима Спектрофотометрия: Определяне на концентрацията на оцветени съединения чрез измерване на абсорбция на светлина
Високоефективна Ликвидна Хроматография (HPLC): Квантоване на съединения на базата на площи или височини на пикове
Атомна Абсорбционна Спектроскопия (AAS): Измерване на концентрации на метали в екологични или биологични проби
Газова Хроматография (GC): Анализ на летливи съединения в сложни смеси

Биохимия и Молекулярна Биология

Изследователите в науките за живота разчитат на калибровъчни криви за:

Квантоване на Протеини: Bradford, BCA или Lowry тестове за определяне на концентрации на протеини
Квантоване на ДНК/РНК: Спектрофотометрично или флуорометрично измерване на концентрации на нуклеинови киселини
Тестове с Свързани Иммунни Ензими (ELISA): Квантоване на антигени, антитела или протеини в биологични проби
qPCR Анализ: Определяне на начални количества шаблони в количествена PCR

Екологично Тестуване

Екологичните учени използват калибровъчни криви за:

Анализ на Качеството на Водата: Измерване на замърсители, хранителни вещества или замърсители в водни проби
Тестове на Почва: Квантоване на минерали, органични съединения или замърсители в почвени екстракти
Мониторинг на Качеството на Въздуха: Определяне на концентрации на частици или газови замърсители

Фармацевтична Индустрия

В фармацевтичните изследвания и контрол на качеството, калибровъчните криви са съществени за:

Тестове на Лекарства: Определяне на съдържанието на активна фармацевтична съставка (API)
Тестове за Разтворимост: Измерване на скорости на освобождаване на лекарства от формулации
Изследвания на Стабилност: Мониторинг на разпадането на лекарства с времето
Биоаналитични Методи: Квантоване на концентрации на лекарства в биологични матрици

Хранителна и Напиткова Индустрия

Хранителните учени и специалистите по контрол на качеството използват калибровъчни криви за:

Нутриционен Анализ: Определяне на съдържание на витамини, минерали или макронутриенти
Тестове за Замърсители: Измерване на остатъци от пестициди, тежки метали или микробни токсини
Контрол на Качеството: Мониторинг на вкусови съединения, цветни вещества или консерванти

Алтернативи на Линейни Калибровъчни Криви

Въпреки че линейната калибровка е най-често срещаният подход, съществуват няколко алтернативи за ситуации, в които връзката между концентрация и отговор не е линейна:

Полиномна Калибровка: Използване на полиномиални уравнения с по-висок ред (квадратични, кубични) за извити връзки
Логаритмична Трансформация: Преобразуване на нелинейни данни в линейна форма чрез вземане на логаритми
Степенни Функции: Използване на степенни зависимости (y = ax^b) за определени видове данни
Теглена Линейна Регресия: Прилагане на тегла на данните, за да се отчете хетероскедастичността (неравномерна вариация)
Метод на Стандартно Добавяне: Добавяне на известни количества анализирането към пробата, за да се определи концентрацията без отделна калибровъчна крива
Калибровка с Вътрешен Стандарт: Използване на референтно съединение за нормализиране на отговорите и подобряване на прецизността

История на Калибровъчните Криви

Концепцията за калибровка има дълбоки корени в историята на измерването и аналитичната наука. Ето кратък преглед на развитието на калибровъчните криви:

Ранни Развития

Основният принцип на сравняване на неизвестни с стандарти датира от древни цивилизации, които разработили стандартизирани тегла и мерки. Въпреки това, математическата основа за съвременните калибровъчни криви възниква през 19-ти век с развитието на регресионния анализ.

Статистически Основи

През 1805 г. Адриен-Мари Легандр въвежда метода на най-малките квадрати, който ще стане математическата основа за линейната регресия. По-късно, Карл Фридрих Гаус допълнително развива тези концепции, предоставяйки статистическата рамка, която стои зад съвременните методи за калибровка.

Съвременна Аналитична Химия

Систематичното използване на калибровъчни криви в аналитичната химия набира популярност в началото на 20-ти век с развитието на инструменталните аналитични техники:

През 40-те и 50-те години на миналия век, появата на спектрофотометрия води до широко приемане на калибровъчни криви за количествен анализ
Развитието на хроматографските техники в средата на 20-ти век допълнително разширява приложението на методите за калибровка
Въвеждането на компютъризирания анализ на данни през 70-те и 80-те години опростява създаването и използването на калибровъчни криви

Еволюция на Гаранцията за Качеството

С развитието на аналитичните методи, така и подходите към калибровка:

Концепцията за валидиране на методи, включително оценка на линейността, диапазон и граници на откритие, стана стандартна
Регулаторни органи като FDA, EPA и ICH установиха насоки за правилни процедури за калибровка
Развитието на статистически софтуер направи по-сложните модели за калибровка достъпни за рутинни лаборатории

Днес, калибровъчните криви остават основополагающи за аналитичната наука, с текущи изследвания, насочени към подобряване на методите за калибровка за все по-сложни аналитични предизвикателства и по-ниски граници на откритие.

Примери за Код

Ето примери за това как да се реализират изчисления на калибровъчни криви в различни програмни езици:

Excel

1' Excel VBA Функция за Линейна Регресия на Калибровъчна Крива
2Function CalculateUnknownConcentration(response As Double, calibrationPoints As Range) As Double
3    Dim xValues As Range, yValues As Range
4    Dim slope As Double, intercept As Double
5    Dim i As Integer, n As Integer
6    
7    ' Настройка на x и y стойности
8    n = calibrationPoints.Rows.Count
9    Set xValues = calibrationPoints.Columns(1)
10    Set yValues = calibrationPoints.Columns(2)
11    
12    ' Изчисляване на наклона и пресечната точка с LINEST
13    slope = Application.WorksheetFunction.Slope(yValues, xValues)
14    intercept = Application.WorksheetFunction.Intercept(yValues, xValues)
15    
16    ' Изчисляване на неизвестната концентрация
17    CalculateUnknownConcentration = (response - intercept) / slope
18End Function
19
20' Използване в работен лист:
21' =CalculateUnknownConcentration(A1, B2:C8)
22' Където A1 съдържа стойността на отговора и B2:C8 съдържа двойки концентрация-отговор
23

Python

1import numpy as np
2from scipy import stats
3import matplotlib.pyplot as plt
4
5def create_calibration_curve(concentrations, responses):
6    """
7    Създайте калибровъчна крива от известни концентрационно-отговорни двойки.
8    
9    Параметри:
10    concentrations (array-like): Известни стойности на концентрации
11    responses (array-like): Съответстващи стойности на отговори
12    
13    Връща:
14    tuple: (наклон, пресечна точка, r_squared, графика)
15    """
16    # Преобразувайте входовете в numpy масиви
17    x = np.array(concentrations)
18    y = np.array(responses)
19    
20    # Извършване на линейна регресия
21    slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x, y)
22    r_squared = r_value ** 2
23    
24    # Създаване на линия на предсказание
25    x_line = np.linspace(min(x) * 0.9, max(x) * 1.1, 100)
26    y_line = slope * x_line + intercept
27    
28    # Създаване на графика
29    plt.figure(figsize=(10, 6))
30    plt.scatter(x, y, color='red', label='Калибровъчни Точки')
31    plt.plot(x_line, y_line, color='blue', label=f'y = {slope:.4f}x + {intercept:.4f}')
32    plt.xlabel('Концентрация')
33    plt.ylabel('Отговор')
34    plt.title('Калибровъчна Крива')
35    plt.legend()
36    plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)
37    plt.text(min(x), max(y) * 0.9, f'R² = {r_squared:.4f}', fontsize=12)
38    
39    return slope, intercept, r_squared, plt
40
41def calculate_unknown_concentration(response, slope, intercept):
42    """
43    Изчислете неизвестната концентрация от стойността на отговора, използвайки параметрите на калибровката.
44    
45    Параметри:
46    response (float): Измерена стойност на отговора
47    slope (float): Наклон от калибровъчната крива
48    intercept (float): Пресечна точка от калибровъчната крива
49    
50    Връща:
51    float: Изчислена концентрация
52    """
53    return (response - intercept) / slope
54
55# Пример за използване
56concentrations = [0, 1, 2, 5, 10, 20]
57responses = [0.1, 0.3, 0.5, 1.1, 2.0, 3.9]
58
59slope, intercept, r_squared, plot = create_calibration_curve(concentrations, responses)
60print(f"Калибровъчно уравнение: y = {slope:.4f}x + {intercept:.4f}")
61print(f"R² = {r_squared:.4f}")
62
63# Изчислете неизвестната концентрация
64unknown_response = 1.5
65unknown_conc = calculate_unknown_concentration(unknown_response, slope, intercept)
66print(f"Непозната концентрация: {unknown_conc:.4f}")
67
68# Показване на графиката
69plot.show()
70

JavaScript

1/**
2 * Изчислете линейна регресия за калибровъчна крива
3 * @param {Array} points - Масив от двойки [концентрация, отговор]
4 * @returns {Object} Параметри на регресията
5 */
6function calculateLinearRegression(points) {
7  // Извлечете x и y стойности
8  const x = points.map(point => point[0]);
9  const y = points.map(point => point[1]);
10  
11  // Изчислете средни стойности
12  const n = points.length;
13  const meanX = x.reduce((sum, val) => sum + val, 0) / n;
14  const meanY = y.reduce((sum, val) => sum + val, 0) / n;
15  
16  // Изчислете наклона и пресечната точка
17  let numerator = 0;
18  let denominator = 0;
19  
20  for (let i = 0; i < n; i++) {
21    numerator += (x[i] - meanX) * (y[i] - meanY);
22    denominator += Math.pow(x[i] - meanX, 2);
23  }
24  
25  const slope = numerator / denominator;
26  const intercept = meanY - slope * meanX;
27  
28  // Изчислете R-квадрат
29  const predictedY = x.map(xVal => slope * xVal + intercept);
30  const totalSS = y.reduce((sum, yVal) => sum + Math.pow(yVal - meanY, 2), 0);
31  const residualSS = y.reduce((sum, yVal, i) => sum + Math.pow(yVal - predictedY[i], 2), 0);
32  const rSquared = 1 - (residualSS / totalSS);
33  
34  return {
35    slope,
36    intercept,
37    rSquared,
38    equation: `y = ${slope.toFixed(4)}x + ${intercept.toFixed(4)}`,
39    calculateUnknown: (response) => (response - intercept) / slope
40  };
41}
42
43// Пример за използване
44const calibrationPoints = [
45  [0, 0.1],
46  [1, 0.3],
47  [2, 0.5],
48  [5, 1.1],
49  [10, 2.0],
50  [20, 3.9]
51];
52
53const regression = calculateLinearRegression(calibrationPoints);
54console.log(regression.equation);
55console.log(`R² = ${regression.rSquared.toFixed(4)}`);
56
57// Изчислете неизвестната концентрация
58const unknownResponse = 1.5;
59const unknownConcentration = regression.calculateUnknown(unknownResponse);
60console.log(`Непозната концентрация: ${unknownConcentration.toFixed(4)}`);
61

R

1# Функция за създаване на калибровъчна крива и изчисляване на неизвестна концентрация
2create_calibration_curve <- function(concentrations, responses, unknown_response = NULL) {
3  # Създаване на дата фрейм
4  cal_data <- data.frame(
5    concentration = concentrations,
6    response = responses
7  )
8  
9  # Извършване на линейна регресия
10  model <- lm(response ~ concentration, data = cal_data)
11  
12  # Извличане на параметри
13  slope <- coef(model)[2]
14  intercept <- coef(model)[1]
15  r_squared <- summary(model)$r.squared
16  
17  # Създаване на графика
18  plot <- ggplot2::ggplot(cal_data, ggplot2::aes(x = concentration, y = response)) +
19    ggplot2::geom_point(color = "red", size = 3) +
20    ggplot2::geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ x, color = "blue", se = FALSE) +
21    ggplot2::labs(
22      title = "Калибровъчна Крива",
23      x = "Концентрация",
24      y = "Отговор",
25      subtitle = sprintf("y = %.4fx + %.4f (R² = %.4f)", slope, intercept, r_squared)
26    ) +
27    ggplot2::theme_minimal()
28  
29  # Изчисляване на неизвестната концентрация, ако е предоставена
30  unknown_conc <- NULL
31  if (!is.null(unknown_response)) {
32    unknown_conc <- (unknown_response - intercept) / slope
33  }
34  
35  # Връщане на резултати
36  return(list(
37    slope = slope,
38    intercept = intercept,
39    r_squared = r_squared,
40    equation = sprintf("y = %.4fx + %.4f", slope, intercept),
41    plot = plot,
42    unknown_concentration = unknown_conc
43  ))
44}
45
46# Пример за използване
47concentrations <- c(0, 1, 2, 5, 10, 20)
48responses <- c(0.1, 0.3, 0.5, 1.1, 2.0, 3.9)
49
50# Създаване на калибровъчна крива
51result <- create_calibration_curve(concentrations, responses, unknown_response = 1.5)
52
53# Печат на резултати
54cat("Калибровъчно уравнение:", result$equation, "\n")
55cat("R²:", result$r_squared, "\n")
56cat("Непозната концентрация:", result$unknown_concentration, "\n")
57
58# Показване на графиката
59print(result$plot)
60

Често Задавани Въпроси

Какво е калибровъчна крива?

Калибровъчната крива е графично представяне на връзката между известни концентрации на вещество и съответстващите отговори на инструмента. Създава се чрез измерване на стандарти с известни концентрации и пасване на математически модел (обикновено линейни) на данните. Тази крива след това се използва за определяне на концентрациите на неизвестни проби на базата на техните измерени отговори.

Колко калибровъчни точки трябва да използвам?

За повечето аналитични приложения се препоръчва минимум 5-7 калибровъчни точки, за да се установи надеждна калибровъчна крива. Използването на повече точки обикновено подобрява точността на вашата калибровка, особено когато обхваща широк диапазон на концентрация. За регулаторно съответствие, специфични методи могат да изискват минимален брой калибровъчни точки, затова винаги проверявайте съответните насоки за вашето приложение.

Какво ми казва стойността на R² за моята калибровъчна крива?

Коефициентът на детерминация (R²) измерва колко добре вашите данни пасват на линейния модел. Стойност на R² от 1.0 показва перфектно пасване, докато стойности, по-близки до 0, предполагат слаба корелация. За аналитични методи, стойност на R² над 0.99 обикновено се счита за приемлива, въпреки че специфични приложения могат да имат различни изисквания. Ниска стойност на R² може да показва проблеми с вашите стандарти, инструмента или че нелинейният модел би бил по-подходящ.

Мога ли да използвам калибровъчна крива за концентрации извън моя диапазон на калибровка?

Екстраполирането извън вашия диапазон на калибровка (или под най-ниския, или над най-високия стандарт) обикновено не се препоръчва, тъй като може да доведе до значителни грешки. Връзката между концентрация и отговор може да не остане линейна извън калибрирания диапазон. За най-добри резултати, уверете се, че вашите неизвестни проби попадат в диапазона на концентрацията на вашите калибровъчни стандарти. Ако е необходимо, разредете проби, които надвишават най-високия ви стандарт или концентрирайте проби под най-ниския ви стандарт.

Колко често трябва да създавам нова калибровъчна крива?

Честотата на калибровка зависи от няколко фактора, включително:

Стабилност на инструмента
Изисквания на метода
Регулаторни насоки
Пропускателна способност на пробите
Условия на околната среда

Обикновени практики включват:

Дневна калибровка за рутинен анализ
Калибровка с всяка партида проби
Проверка на калибровката с контролни стандарти между пълни калибровки
Прекалибровка, когато пробите за контрол на качеството показват отклонение

Винаги следвайте специфичните насоки на метода и регулаторните изисквания за вашето приложение.

Какво може да причини нелинейна калибровъчна крива?

Няколко фактора могат да причинят нелинейни калибровъчни криви:

Насищане на детектора: Когато детекторът достигне горната си граница на отговор
Матрица ефекти: Намеса от компоненти на пробата, които влияят на отговора
Химически равновесия: Конкуриращи се реакции при различни концентрации
Ефекти на адсорбция: Загуба на анализ при ниски концентрации
Ограничения на инструмента: Вроден нелинеен отговор на детектора

Ако вашите данни последователно показват нелинейно поведение, обмислете използването на алтернативни модели за калибровка (полиномни, логаритмични) или стесняване на диапазона на концентрацията, за да работите в линейна област.

Как да се справя с проби под границата на откритие?

За проби с отговори под границата на откритие (LOD), са възможни няколко подхода:

Докладвайте като "< LOD" или "< [числена стойност на LOD]"
Докладвайте като нула (не се препоръчва за статистически анализи)
Докладвайте като LOD/2 или LOD/√2 (обичайни статистически приближения)
Използвайте по-чувствителни аналитични методи
Концентрирайте пробата, за да я доведете над LOD

Подходящият подход зависи от вашето специфично приложение и всякакви приложими регулаторни изисквания.

Мога ли да използвам теглена регресия за моята калибровъчна крива?

Да, теглената регресия е подходяща, когато вариацията на отговора не е постоянна в целия диапазон на концентрацията (хетероскедастичност). Обичайни тегловни фактори включват 1/x, 1/x², 1/y и 1/y². Теглената регресия често подобрява точността на количестването, особено при по-ниски концентрации. Статистическите тестове могат да помогнат да се определи дали тегленето е необходимо и кой тегловен фактор е най-подходящ за вашите данни.

Как да определя границата на откритие (LOD) и границата на количестване (LOQ) от моята калибровъчна крива?

Обичайните подходи за определяне на LOD и LOQ от калибровъчни данни включват:

Метод на отношение сигнал-шум:
- LOD = 3 × (стандартно отклонение на празното)
- LOQ = 10 × (стандартно отклонение на празното)
Метод на калибровъчната крива:
- LOD = 3.3 × (стандартно отклонение на y-пресечната точка) ÷ наклон
- LOQ = 10 × (стандартно отклонение на y-пресечната точка) ÷ наклон
Метод на стандартно отклонение на реплики с ниска концентрация:
- LOD = 3 × (стандартно отклонение на реплики с ниска концентрация)
- LOQ = 10 × (стандартно отклонение на реплики с ниска концентрация)

Най-подходящият метод зависи от вашата аналитична техника и регулаторните изисквания.

Каква е разликата между калибровка с външен и вътрешен стандарт?

Калибровка с външен стандарт използва отделен набор от стандарти за създаване на калибровъчната крива. Тя е по-проста, но може да не отчита специфични вариации на пробата или загуби по време на подготовката.

Калибровка с вътрешен стандарт добавя известно съединение (вътрешен стандарт) към стандартите и пробите. Отношението на отговора на анализа към отговора на вътрешния стандарт се използва за калибровка. Този подход компенсира вариации в подготовката на пробите, обема на инжектиране и отговора на инструмента, обикновено предоставяйки по-добра прецизност, особено за сложни проби или методи с множество стъпки на обработка.

Референции

Harris, D. C. (2015). Quantitative Chemical Analysis (9th ed.). W. H. Freeman and Company.
Skoog, D. A., Holler, F. J., & Crouch, S. R. (2017). Principles of Instrumental Analysis (7th ed.). Cengage Learning.
Miller, J. N., & Miller, J. C. (2018). Statistics and Chemometrics for Analytical Chemistry (7th ed.). Pearson Education Limited.
Brereton, R. G. (2018). Applied Chemometrics for Scientists. John Wiley & Sons.
Eurachem. (2014). The Fitness for Purpose of Analytical Methods: A Laboratory Guide to Method Validation and Related Topics (2nd ed.). Retrieved from https://www.eurachem.org/
International Conference on Harmonisation (ICH). (2005). Validation of Analytical Procedures: Text and Methodology Q2(R1). Retrieved from https://www.ich.org/
Thompson, M., Ellison, S. L. R., & Wood, R. (2002). Harmonized guidelines for single-laboratory validation of methods of analysis (IUPAC Technical Report). Pure and Applied Chemistry, 74(5), 835-855.
Magnusson, B., & Örnemark, U. (Eds.). (2014). Eurachem Guide: The Fitness for Purpose of Analytical Methods – A Laboratory Guide to Method Validation and Related Topics (2nd ed.). Retrieved from https://www.eurachem.org/
Almeida, A. M., Castel-Branco, M. M., & Falcão, A. C. (2002). Linear regression for calibration lines revisited: weighting schemes for bioanalytical methods. Journal of Chromatography B, 774(2), 215-222.
Currie, L. A. (1999). Detection and quantification limits: origins and historical overview. Analytica Chimica Acta, 391(2), 127-134.

Изпробвайте нашия Прост Калибровъчен Криви Калкулатор днес, за да опростите вашата аналитична работа! Просто въведете вашите данни за калибровка, генерирайте прецизна калибровъчна крива и точно определете неизвестни концентрации с увереност. Нуждаете се от помощ с други лабораторни изчисления? Изследвайте нашия пълен набор от научни калкулатори, проектирани за изследователи, студенти и лабораторни специалисти.

🔗

Свързани инструменти

Открийте още инструменти, които може да бъдат полезни за вашия работен процес

Калкулатор за концентрация на разтвори за химически приложения

Изпробвайте този инструмент

Калкулатор за титрация: Определете концентрацията на анализирания препарат точно