主题:【讨论】同样的数据将X Y交换结果为什么不一样呢?

浏览0 回复35 电梯直达
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马踏飞燕
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计算的时候总是习惯为y=bx+a的方程,并且测定出来的x为测定的吸光度,然后计算出y的值,不知道楼主的这个算法是否合理,没有考究过!
ghostermen
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taly425
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原文由 阳光上海(lizhixuan) 发表:
原文由 jack510070(jack510070) 发表:
前些天我好像回复过类似的问题。
如果两个方程是等价的,那么它们应该有怎样的关系呢?很简单:两个斜率的乘积应该为1。但LZ的结果并不为1,这是什么原因?
因为作为最小二乘法估计的结果,这两个斜率的乘积应该是两组变量的线性相关系数的平方。
所以问题就很简单了:如果线性相关系数不等于1,那么用它们换算的结果就不相同。如果等于1,那么就相同。如是而已。


基本同意本贴观点。第一个方程式正确的,第二个方程错误。因为横坐标为浓度,纵坐标为吸光度,这是最小二乘法的基础。外标法的标准溶液浓度我们配置的是准确地,测定的吸光度有很大的随机性(可能有很大误差),参与最小二乘法计算,我们的不确定度计算也是以这个为基础。然后以吸光度反算推测样品浓度。
第二个方程以吸光度准确为横坐标,这样在于前提不对。
两者的差异就在于现行不好,最小二乘法的基础不一样(得到的斜率乘积不等于1,或者偏离1较远),结果就有很大差异。

嗯哪 同意两位楼主的观点,所以我们以后用的话最好不采用第二个方程。
zwyu
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这样的话,那LZ说的那个软件允许第二种方程形式存在的意义何在?有何隐情?

原文由 阳光上海(lizhixuan) 发表:
原文由 jack510070(jack510070) 发表:
前些天我好像回复过类似的问题。
如果两个方程是等价的,那么它们应该有怎样的关系呢?很简单:两个斜率的乘积应该为1。但LZ的结果并不为1,这是什么原因?
因为作为最小二乘法估计的结果,这两个斜率的乘积应该是两组变量的线性相关系数的平方。
所以问题就很简单了:如果线性相关系数不等于1,那么用它们换算的结果就不相同。如果等于1,那么就相同。如是而已。


基本同意本贴观点。第一个方程式正确的,第二个方程错误。因为横坐标为浓度,纵坐标为吸光度,这是最小二乘法的基础。外标法的标准溶液浓度我们配置的是准确地,测定的吸光度有很大的随机性(可能有很大误差),参与最小二乘法计算,我们的不确定度计算也是以这个为基础。然后以吸光度反算推测样品浓度。
第二个方程以吸光度准确为横坐标,这样在于前提不对。
两者的差异就在于现行不好,最小二乘法的基础不一样(得到的斜率乘积不等于1,或者偏离1较远),结果就有很大差异。
ghostermen
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