紫外／可見光譜的定量分析方法.ppt
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5-3定量分析方法一、最小二乘法A=ac+ba.b為常數測定值理論值C1A1ac1+bX1=A1－(ac1+b)C2A2ac2+bX2=A2－(ac2+b)C3A3ac3+bX3=A3－(ac3+b)CnAnacn+bXn=An－(acn+b),…,…,…,…,s有最小值，可解得a和b,回歸分析用直尺在坐標紙上畫一直線，使其盡量接近各實驗點，往往帶有主觀性。對于同一組數據，不同的人往往會畫出不同的直線。要客觀地找出“最佳”直線，就要應用回歸分析。,(regressionanalysis)它是一種處理變量之間關系的數學方法。變量間線性關系是最簡單的回歸問題，所采用的方法為最小二乘法（methodofleastsquares）,若變量間成線性關系，則符合方程式y(tǒng)=a+bx式中a為截距b為斜率x為可準確測量的自變量，y是由方程式確定的因變量。,對于給定的xi，對應的實驗觀測值為yi，yi與由方程式確定的值的偏差的平方和為Q。Q=Σ[yi-(a+bxi)]2選擇適當的a和b值，使Q值為最小值，就可得最佳直線，稱為回歸直線。這種方法稱為最小二乘法。,通過計算可求得回歸直線的a和b值，結果為a=y-bx①,,,例如：用分光光度法測定的Fe2+含量，經顯色后測吸光度yi得到下列數據，求回歸直線濃度吸光度yixi2xiyi0.0000.0000.0000.0001.0000.1141.0000.1142.0000.2124.0000.4244.0000.43416.0001.7368.0000.86864.0006.944,xi,Σxi=15.000Σyi=1.628Σxi=85.00Σxiyi=9.218,得到回歸直線方程式y(tǒng)=0.0006+0.1084x即A=0.0006+0.1084c此回歸直線就是由上述測量數據求得的最佳校正曲線。在相同的條件下，測量試液的吸光度A，就可由此方程式求得Fe2+的含量。,回歸分析只有在準確測量的基礎上，才能達到提高分析結果準確度的目的。在不存在系統(tǒng)誤差的情況下，精密度高的測量數據應與回歸直線十分接近。,理論上成線性關系的兩個變量，由于實驗誤差的存在，測量數據有時會有所分散，不能都與回歸直線吻合，為確定兩個變量之間實際的線性相關程度，可以計算相關系數r(Correlationcoefficient),式中n為測量次數，通常0.950.99表示線性關系極好；當r=1時，所有測量數據都在回歸直線上，當線性關系較差時，應分析原因，改進實驗方法和技術。,二.差示法TA=-lgTA=εbc①△A=εb△c②②/①得③A=-lgTdA=④,④代入③中，0.434+lgT=0–lgT=0.434=A,所以，當A=0.434時測定結果誤差最小對應T=0.368T%為15-65間或A=0.2-0.8間讀數誤差對測定結果影響較小，均為0.03（即為3%）。①調整濃度c②改變液層厚度使讀數A在0.2-0.8間③差示法,,高吸光度法（A>0.8）差示法低吸光度法（A<0.2）下面以高吸光度法為例加以說明：標準溶液（cs）,Ts,As=εbcs樣品溶液（cx）,Tx,Ax=εbcx（cs
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