実験分析のためのシンプルなキャリブレーションカーブ計算機

標準データポイントから線形キャリブレーションカーブを生成し、未知の濃度を計算します。分析化学、実験室作業、科学研究に最適です。

シンプルキャリブレーションカーブ計算機

キャリブレーションデータポイントを入力

濃度

応答

キャリブレーションカーブ

キャリブレーションカーブを生成するには、少なくとも2つの有効なデータポイントを入力してください

未知の濃度を計算

まず、少なくとも2つのデータポイントを入力して有効なキャリブレーションカーブを作成してください

📚

ドキュメンテーション

シンプルキャリブレーションカーブ計算機

はじめに

キャリブレーションカーブは、分析化学や実験室科学において、機器の応答と物質の既知の濃度との関係を確立する基本的なツールです。私たちのシンプルキャリブレーションカーブ計算機は、標準サンプルからキャリブレーションカーブを作成するための使いやすいインターフェースを提供し、未知の濃度を正確に自信を持って決定できるようにします。化学化合物の分析、品質管理テストの実施、または研究実験の実施に関わらず、この計算機はキャリブレーションデータから線形回帰モデルを生成するプロセスを簡素化します。

キャリブレーションカーブは、生の機器測定値（吸光度、ピーク面積、または信号強度など）を意味のある濃度値に変換するために不可欠です。既知の濃度とそれに対応する応答との間に数学的関係を確立することにより、同じ測定技術を使用して未知のサンプルを正確に定量化できます。この計算機は、キャリブレーションポイントを通る最適な直線を見つけるために線形回帰分析を使用し、キャリブレーションの質を評価するための傾き、切片、および決定係数（R²）値を提供します。

キャリブレーションカーブの仕組み

キャリブレーションカーブの背後にある数学

キャリブレーションカーブは、濃度（x）と応答（y）の間の数学的関係を表しています。ほとんどの分析手法では、この関係は線形モデルに従います：

$y = mx + b$

ここで：

$y$ = 機器の応答（従属変数）
$x$ = 濃度（独立変数）
$m$ = 傾き（手法の感度）
$b$ = y切片（背景信号）

計算機は、観測された応答と線形モデルによって予測された値との間の二乗差の合計を最小化する最小二乗法を使用して、これらのパラメータを決定します。

実行される主な計算には以下が含まれます：

**傾き（m）**の計算： $m = \frac{\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})^2}$
**y切片（b）**の計算： $b = \bar{y} - m\bar{x}$
**決定係数（R²）**の計算： $R^2 = 1 - \frac{\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2}{\sum_{i=1}^{n}(y_i - \bar{y})^2}$

ここで、 $\hat{y}_i$ は特定のx値に対する予測y値を表します。
未知の濃度の計算： $x_{unknown} = \frac{y_{unknown} - b}{m}$

結果の解釈

**傾き（m）**は、分析手法の感度を示します。傾きが急であるほど、濃度に対する応答が劇的に変化し、類似の濃度を区別するための解像度が向上する可能性があります。

**y切片（b）**は、濃度がゼロのときの背景信号または機器の応答を表します。理想的には、これは多くの分析技術においてゼロに近いべきですが、一部の手法は本質的にゼロでない切片を持っています。

**決定係数（R²）**は、データが線形モデルにどれだけ適合しているかを測定します。R²の値が1.0であれば完全な適合を示し、0に近い値は相関が悪いことを示します。信頼できるキャリブレーションカーブのためには、ほとんどの分析アプリケーションでR²の値が0.99以上であることを目指すべきです。

計算機の使い方

私たちのシンプルキャリブレーションカーブ計算機は、直感的で簡単に使用できるように設計されています。キャリブレーションカーブを生成し、未知の濃度を決定するために、以下の手順に従ってください：

ステップ1：キャリブレーションデータポイントを入力する

左の列に既知の濃度値を入力します
右の列に対応する応答値を入力します
計算機はデフォルトで2つのデータポイントから始まります
"データポイントを追加"ボタンをクリックして、追加の標準を含めます
ゴミ箱アイコンを使用して不要なデータポイントを削除します（最小2つが必要）

ステップ2：キャリブレーションカーブを生成する

2つの有効なデータポイントを入力すると、計算機は自動的に：

線形回帰パラメータ（傾き、切片、R²）を計算します
y = mx + b（R² = 値）の形式で回帰方程式を表示します
データポイントと最適適合線を示す視覚グラフを生成します

ステップ3：未知の濃度を計算する

未知のサンプルの濃度を決定するには：

未知のサンプルの応答値を指定されたフィールドに入力します
"計算"ボタンをクリックします
計算機は、キャリブレーションカーブに基づいて計算された濃度を表示します
結果を記録や報告に簡単に転送するためにコピーボタンを使用します

正確なキャリブレーションのためのヒント

最も信頼性の高い結果を得るために、以下のベストプラクティスを考慮してください：

頑健なキャリブレーションカーブのために、少なくとも5〜7のキャリブレーションポイントを使用してください
キャリブレーション標準が未知のサンプルの予想範囲をカバーすることを確認してください
キャリブレーションポイントを濃度範囲全体に均等に配置してください
複製測定を含めて精度を評価してください
データが線形関係に従っていることを確認してください（ほとんどのアプリケーションでR² > 0.99）

使用例

キャリブレーションカーブは、さまざまな科学的および産業的分野で不可欠なツールです。以下は一般的なアプリケーションのいくつかです：

分析化学

分析化学では、キャリブレーションカーブは、以下のような技術を使用して化合物の定量分析に使用されます：

UV-可視分光法：色付き化合物の濃度を光吸収を測定することによって決定します
高性能液体クロマトグラフィー（HPLC）：ピーク面積または高さに基づいて化合物を定量化します
原子吸光分光法（AAS）：環境または生物サンプル中の金属濃度を測定します
ガスクロマトグラフィー（GC）：複雑な混合物中の揮発性化合物を分析します

生化学および分子生物学

ライフサイエンスの研究者は、以下のようなためにキャリブレーションカーブに依存しています：

タンパク質定量：タンパク質濃度を決定するためのブラッドフォード法、BCA法、またはロウリー法
DNA/RNA定量：核酸濃度の測定のための分光法または蛍光法
酵素結合免疫吸着測定法（ELISA）：生物サンプル中の抗原、抗体、またはタンパク質を定量化します
qPCR分析：定量PCRにおける初期テンプレート量を決定します

環境テスト

環境科学者は、キャリブレーションカーブを以下のように使用します：

水質分析：水サンプル中の汚染物質、栄養素、または汚染物質を測定します
土壌テスト：土壌抽出物中の鉱物、有機化合物、または汚染物質を定量化します
大気質モニタリング：微粒子または気体汚染物質の濃度を決定します

製薬業界

製薬研究および品質管理において、キャリブレーションカーブは以下のように重要です：

医薬品アッセイ：活性医薬品成分（API）の含有量を決定します
溶出試験：製剤からの薬物放出速度を測定します
安定性試験：時間の経過に伴う薬物の劣化を監視します
バイオ分析法：生物マトリックス中の薬物濃度を定量化します

食品および飲料業界

食品科学者や品質管理の専門家は、キャリブレーションカーブを以下のように使用します：

栄養分析：ビタミン、鉱物、またはマクロ栄養素の含有量を決定します
汚染物質テスト：農薬残留物、重金属、または微生物毒素を測定します
品質管理：風味化合物、着色料、または防腐剤を監視します

線形キャリブレーションカーブの代替手段

線形キャリブレーションが最も一般的なアプローチですが、濃度と応答の関係が線形でない場合にいくつかの代替手段があります：

多項式キャリブレーション：曲線関係のために高次の多項式方程式（2次、3次）を使用します
対数変換：非線形データを線形形式に変換するために対数を取ります
冪関数：特定のタイプのデータに対して冪関係（y = ax^b）を使用します
加重線形回帰：異方性（不均等分散）を考慮するためにデータポイントに重みを適用します
標準添加法：サンプルに既知の量の分析物を追加して、別のキャリブレーションカーブなしで濃度を決定します
内部標準キャリブレーション：応答を正規化し、精度を向上させるために参照化合物を使用します

キャリブレーションカーブの歴史

キャリブレーションの概念は、測定と分析科学の歴史に深い根を持っています。以下は、キャリブレーションカーブが進化してきた経緯の簡単な概要です：

初期の発展

未知のものを基準と比較するという基本原則は、古代文明にさかのぼり、標準化された重さと測定が開発されました。しかし、現代のキャリブレーションカーブの数学的基盤は、19世紀に回帰分析の開発とともに登場しました。

統計的基礎

1805年、アドリアン＝マリー・レジャンドルは最小二乗法を導入し、これが線形回帰の数学的基盤となりました。後に、カール・フリードリッヒ・ガウスはこれらの概念をさらに発展させ、現代のキャリブレーション手法の基礎を提供しました。

現代の分析化学

分析化学におけるキャリブレーションカーブの体系的な使用は、20世紀初頭に機器分析技術の発展とともに注目を集めました：

1940年代と1950年代には、分光法の登場により、定量分析のためのキャリブレーションカーブが広く採用されました
20世紀中頃のクロマトグラフィー技術の発展により、キャリブレーション手法の適用範囲がさらに拡大しました
1970年代と1980年代にコンピューターデータ分析の導入により、キャリブレーションカーブの作成と使用が簡素化されました

品質保証の進化

分析手法がより高度化するにつれて、キャリブレーションへのアプローチも進化しました：

線形性、範囲、検出限界の評価を含む方法のバリデーションの概念が標準化されました
FDA、EPA、ICHなどの規制機関が適切なキャリブレーション手順に関するガイドラインを確立しました
統計ソフトウェアの開発により、より複雑なキャリブレーションモデルがルーチンの実験室で利用可能になりました

今日、キャリブレーションカーブは分析科学の基本であり、ますます複雑な分析課題や低い検出限界に対処するためのキャリブレーション手法の改善に関する研究が進められています。

コード例

以下は、さまざまなプログラミング言語でキャリブレーションカーブ計算を実装する方法の例です：

Excel

1' Excel VBA関数：線形回帰キャリブレーションカーブ
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    ' xとyの値を設定
8    n = calibrationPoints.Rows.Count
9    Set xValues = calibrationPoints.Columns(1)
10    Set yValues = calibrationPoints.Columns(2)
11    
12    ' LINESTを使用して傾きと切片を計算
13    slope = Application.WorksheetFunction.Slope(yValues, xValues)
14    intercept = Application.WorksheetFunction.Intercept(yValues, xValues)
15    
16    ' 未知の濃度を計算
17    CalculateUnknownConcentration = (response - intercept) / slope
18End Function
19
20' ワークシートでの使用：
21' =CalculateUnknownConcentration(A1, B2:C8)
22' A1には応答値が含まれ、B2:C8には濃度-応答ペアが含まれます
23

Python

1import numpy as np
2from scipy import stats
3import matplotlib.pyplot as plt
4
5def create_calibration_curve(concentrations, responses):
6    """
7    既知の濃度-応答ペアからキャリブレーションカーブを作成します。
8    
9    Parameters:
10    concentrations (array-like): 既知の濃度値
11    responses (array-like): 対応する応答値
12    
13    Returns:
14    tuple: (傾き, 切片, R², プロット)
15    """
16    # 入力をnumpy配列に変換
17    x = np.array(concentrations)
18    y = np.array(responses)
19    
20    # 線形回帰を実行
21    slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x, y)
22    r_squared = r_value ** 2
23    
24    # 予測線を作成
25    x_line = np.linspace(min(x) * 0.9, max(x) * 1.1, 100)
26    y_line = slope * x_line + intercept
27    
28    # プロットを作成
29    plt.figure(figsize=(10, 6))
30    plt.scatter(x, y, color='red', label='キャリブレーションポイント')
31    plt.plot(x_line, y_line, color='blue', label=f'y = {slope:.4f}x + {intercept:.4f}')
32    plt.xlabel('濃度')
33    plt.ylabel('応答')
34    plt.title('キャリブレーションカーブ')
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    キャリブレーションパラメータを使用して応答値から未知の濃度を計算します。
44    
45    Parameters:
46    response (float): 測定された応答値
47    slope (float): キャリブレーションカーブの傾き
48    intercept (float): キャリブレーションカーブの切片
49    
50    Returns:
51    float: 計算された濃度
52    """
53    return (response - intercept) / slope
54
55# 使用例
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"キャリブレーション方程式: y = {slope:.4f}x + {intercept:.4f}")
61print(f"R² = {r_squared:.4f}")
62
63# 未知の濃度を計算
64unknown_response = 1.5
65unknown_conc = calculate_unknown_concentration(unknown_response, slope, intercept)
66print(f"未知の濃度: {unknown_conc:.4f}")
67
68# プロットを表示
69plot.show()
70

JavaScript

1/**
2 * キャリブレーションカーブの線形回帰を計算する
3 * @param {Array} points - 濃度-応答ペアの配列
4 * @returns {Object} 回帰パラメータ
5 */
6function calculateLinearRegression(points) {
7  // xとyの値を抽出
8  const x = points.map(point => point[0]);
9  const y = points.map(point => point[1]);
10  
11  // 平均を計算
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  // 傾きと切片を計算
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  // R²を計算
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// 使用例
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// 未知の濃度を計算
58const unknownResponse = 1.5;
59const unknownConcentration = regression.calculateUnknown(unknownResponse);
60console.log(`未知の濃度: ${unknownConcentration.toFixed(4)}`);
61

R

1# キャリブレーションカーブを作成し、未知の濃度を計算する関数
2create_calibration_curve <- function(concentrations, responses, unknown_response = NULL) {
3  # データフレームを作成
4  cal_data <- data.frame(
5    concentration = concentrations,
6    response = responses
7  )
8  
9  # 線形回帰を実行
10  model <- lm(response ~ concentration, data = cal_data)
11  
12  # パラメータを抽出
13  slope <- coef(model)[2]
14  intercept <- coef(model)[1]
15  r_squared <- summary(model)$r.squared
16  
17  # プロットを作成
18  plot <- ggplot2::ggplot(cal_data, ggplot2::aes(x = concentration, y = response)) +
19    ggplot2::geom_point(color = "red", size = 3) +
20    ggplot2::geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ x, color = "blue", se = FALSE) +
21    ggplot2::labs(
22      title = "キャリブレーションカーブ",
23      x = "濃度",
24      y = "応答",
25      subtitle = sprintf("y = %.4fx + %.4f (R² = %.4f)", slope, intercept, r_squared)
26    ) +
27    ggplot2::theme_minimal()
28  
29  # 未知の濃度を提供されている場合は計算
30  unknown_conc <- NULL
31  if (!is.null(unknown_response)) {
32    unknown_conc <- (unknown_response - intercept) / slope
33  }
34  
35  # 結果を返す
36  return(list(
37    slope = slope,
38    intercept = intercept,
39    r_squared = r_squared,
40    equation = sprintf("y = %.4fx + %.4f", slope, intercept),
41    plot = plot,
42    unknown_concentration = unknown_conc
43  ))
44}
45
46# 使用例
47concentrations <- c(0, 1, 2, 5, 10, 20)
48responses <- c(0.1, 0.3, 0.5, 1.1, 2.0, 3.9)
49
50# キャリブレーションカーブを作成
51result <- create_calibration_curve(concentrations, responses, unknown_response = 1.5)
52
53# 結果を表示
54cat("キャリブレーション方程式:", result$equation, "\n")
55cat("R²:", result$r_squared, "\n")
56cat("未知の濃度:", result$unknown_concentration, "\n")
57
58# プロットを表示
59print(result$plot)
60

よくある質問

キャリブレーションカーブとは何ですか？

キャリブレーションカーブは、物質の既知の濃度と対応する機器の応答との関係を示すグラフです。既知の濃度を持つ標準を測定し、データポイントに数学モデル（通常は線形）をフィットさせることによって作成されます。このカーブは、測定された応答に基づいて未知のサンプルの濃度を決定するために使用されます。

いくつのキャリブレーションポイントを使用すべきですか？

ほとんどの分析アプリケーションでは、信頼できるキャリブレーションカーブを確立するために、最低でも5〜7のキャリブレーションポイントが推奨されます。より多くのポイントを使用することで、キャリブレーションの精度が向上します。規制に準拠するために、特定の方法では最低数のキャリブレーションポイントが必要な場合があるため、アプリケーションに関連するガイドラインを常に確認してください。

R²値はキャリブレーションカーブについて何を示していますか？

決定係数（R²）は、データが線形モデルにどれだけ適合しているかを測定します。R²の値が1.0であれば完全な適合を示し、0に近い値は相関が悪いことを示します。分析手法では、R²の値が0.99以上であることが通常は受け入れられますが、特定のアプリケーションには異なる要件がある場合があります。R²の値が低い場合は、標準、機器、または非線形モデルがより適切である可能性のある問題を示すことがあります。

キャリブレーション範囲外の濃度にキャリブレーションカーブを使用できますか？

キャリブレーション範囲外（最も低い標準よりも下または最も高い標準よりも上）の外挿は、一般的には推奨されません。キャリブレーション範囲外では、濃度と応答の関係が線形でない可能性があるためです。最良の結果を得るために、未知のサンプルがキャリブレーション標準の濃度範囲内にあることを確認してください。必要に応じて、最高の標準を超えるサンプルを希釈するか、最低の標準を下回るサンプルを濃縮してください。

新しいキャリブレーションカーブを作成する頻度はどのくらいですか？

キャリブレーションの頻度は、いくつかの要因に依存します：

機器の安定性
方法の要件
規制ガイドライン
サンプルのスループット
環境条件

一般的な慣行には以下が含まれます：

日常的な分析のための毎日のキャリブレーション
サンプルの各バッチごとのキャリブレーション
完全なキャリブレーションの間にチェック標準を使用してキャリブレーションを確認
品質管理サンプルがドリフトを示す場合の再キャリブレーション

常に、アプリケーションに関連する方法特有のガイドラインや規制要件に従ってください。

キャリブレーションカーブが非線形になる原因は何ですか？

いくつかの要因がキャリブレーションカーブの非線形を引き起こす可能性があります：

検出器の飽和：検出器が応答の上限に達する場合
マトリックス効果：サンプル成分からの干渉が応答に影響を与える場合
化学平衡：異なる濃度での競合反応
吸着効果：低濃度での分析物の損失
機器の制限：技術に固有の非線形検出器応答

データが一貫して非線形の挙動を示す場合、代替キャリブレーションモデル（多項式、対数）を使用することを検討してください。

検出限界（LOD）および定量限界（LOQ）をキャリブレーションカーブからどのように決定しますか？

キャリブレーションデータからLODおよびLOQを決定する一般的なアプローチには以下が含まれます：

信号対雑音比法：
- LOD = 3 × （ブランクの標準偏差）
- LOQ = 10 × （ブランクの標準偏差）
キャリブレーションカーブ法：
- LOD = 3.3 × （y切片の標準偏差） ÷ 傾き
- LOQ = 10 × （y切片の標準偏差） ÷ 傾き
低濃度の複製測定法：
- LOD = 3 × （低濃度の複製の標準偏差）
- LOQ = 10 × （低濃度の複製の標準偏差）

最も適切な方法は、分析技術や規制要件に依存します。

外部標準キャリブレーションと内部標準キャリブレーションの違いは何ですか？

外部標準キャリブレーションは、キャリブレーションカーブを作成するために別の標準セットを使用します。これはシンプルですが、サンプル特有の変動や準備中の損失を考慮しない可能性があります。

内部標準キャリブレーションは、既知の化合物（内部標準）を標準とサンプルの両方に追加します。分析物と内部標準の応答の比率を使用してキャリブレーションを行います。このアプローチは、サンプル準備、注入量、機器応答の変動を補償し、特に複雑なサンプルや複数の処理ステップを持つ方法において、通常はより良い精度を提供します。

参考文献

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.

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実験分析のためのシンプルなキャリブレーションカーブ計算機

シンプルキャリブレーションカーブ計算機

キャリブレーションデータポイントを入力

キャリブレーションカーブ

未知の濃度を計算

ドキュメンテーション

シンプルキャリブレーションカーブ計算機

はじめに

キャリブレーションカーブの仕組み

キャリブレーションカーブの背後にある数学

結果の解釈

計算機の使い方

ステップ1：キャリブレーションデータポイントを入力する

ステップ2：キャリブレーションカーブを生成する

ステップ3：未知の濃度を計算する

正確なキャリブレーションのためのヒント

使用例

分析化学

生化学および分子生物学

環境テスト

製薬業界

食品および飲料業界

線形キャリブレーションカーブの代替手段

キャリブレーションカーブの歴史

初期の発展

統計的基礎

現代の分析化学

品質保証の進化

コード例

Excel

Python

JavaScript

R

よくある質問

キャリブレーションカーブとは何ですか？

いくつのキャリブレーションポイントを使用すべきですか？

R²値はキャリブレーションカーブについて何を示していますか？

キャリブレーション範囲外の濃度にキャリブレーションカーブを使用できますか？

新しいキャリブレーションカーブを作成する頻度はどのくらいですか？

キャリブレーションカーブが非線形になる原因は何ですか？

検出限界（LOD）および定量限界（LOQ）をキャリブレーションカーブからどのように決定しますか？

外部標準キャリブレーションと内部標準キャリブレーションの違いは何ですか？

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