原文由 jack510070(jack510070) 发表:
二者的主要区别是回归函数的不同,一次拟合用线性方程,二次拟合用二次曲线方程。
衡量一个回归方程对实验集的拟合效果,通常用拟合误差这个参数。所谓拟合误差指的是实验点偏离回归曲线的一个统计量。如果回归曲线是线性的,那么拟合误差等于1减去线性相关系数的平方,结果再开方。这个值越小越好。二次回归方程的拟合误差计算要复杂些,可以去参考化学计量学的相关书籍。
如果实验样本浓度范围很宽,那么二次拟合能够获得较低的拟合误差,定量结果应该相对比较准确。如果实验样本的浓度范围完全在线性范围内,那么二者的区别不是太大。总的说来,二次拟合得到较低的误差。不过二次拟合在高浓度区域的精密度(重现性)可能较差。另外,二次拟合是无法计算检出限和特征质量(浓度)的。
原文由 冰山(yang_qingwen) 发表:原文由 jack510070(jack510070) 发表:
二者的主要区别是回归函数的不同,一次拟合用线性方程,二次拟合用二次曲线方程。
衡量一个回归方程对实验集的拟合效果,通常用拟合误差这个参数。所谓拟合误差指的是实验点偏离回归曲线的一个统计量。如果回归曲线是线性的,那么拟合误差等于1减去线性相关系数的平方,结果再开方。这个值越小越好。二次回归方程的拟合误差计算要复杂些,可以去参考化学计量学的相关书籍。
如果实验样本浓度范围很宽,那么二次拟合能够获得较低的拟合误差,定量结果应该相对比较准确。如果实验样本的浓度范围完全在线性范围内,那么二者的区别不是太大。总的说来,二次拟合得到较低的误差。不过二次拟合在高浓度区域的精密度(重现性)可能较差。另外,二次拟合是无法计算检出限和特征质量(浓度)的。
请教:为什么说“二次拟合是无法计算检出限和特征质量(浓度)的”?
原文由 wmj31(wmj31) 发表:原文由 冰山(yang_qingwen) 发表:原文由 jack510070(jack510070) 发表:
二者的主要区别是回归函数的不同,一次拟合用线性方程,二次拟合用二次曲线方程。
衡量一个回归方程对实验集的拟合效果,通常用拟合误差这个参数。所谓拟合误差指的是实验点偏离回归曲线的一个统计量。如果回归曲线是线性的,那么拟合误差等于1减去线性相关系数的平方,结果再开方。这个值越小越好。二次回归方程的拟合误差计算要复杂些,可以去参考化学计量学的相关书籍。
如果实验样本浓度范围很宽,那么二次拟合能够获得较低的拟合误差,定量结果应该相对比较准确。如果实验样本的浓度范围完全在线性范围内,那么二者的区别不是太大。总的说来,二次拟合得到较低的误差。不过二次拟合在高浓度区域的精密度(重现性)可能较差。另外,二次拟合是无法计算检出限和特征质量(浓度)的。
请教:为什么说“二次拟合是无法计算检出限和特征质量(浓度)的”?
我猜测原吸上的检出限是3倍空白吸光度的标准偏差除于斜率,而二次拟合中没有斜率,所以是没法计算检出限。而特征浓度(特征浓度为产生0.0044吸光度时所对应的被测元素的质量浓度)我觉得应该是能算出来的,解二次方程即可。