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如何讀懂校準報告?

放大字體  縮小字體 發布日期:2023-10-30
核心提示:校準報告中的分析數據繁多,我們怎樣讀懂校準報告?報告中最常出現的幾個名詞CV值,SD值,它們各代表的什么意義,它們是如何計算出來的?我們一起來了解一下吧!
 

精密度


計量的精密度(precision of measurement),系指在相同條件下,對被測量進行多次反復測量,測得值之間的一致(符合)程度。從測量誤差的角度來說,精密度所反映的是測得值的隨機誤差。精密度高,不一定正確度高。也就是說,測得值的隨機誤差小,不一定其系統誤差亦小。

 

準確度


是指你得到的測定結果與真實值之間的接近程度。

 

精密度與準確度的關系


準確度是指測得值與真值之間的符合程度。

準確度和精密度是兩個不同的概念,但它們之間有一定的關系。應當指出的是,測定的精密度高,測定結果也越接近真實值。但不能絕對認為精密度高,準確度也高,因為系統誤差的存在并不影響測定的精密度,相反,如果沒有較好的精密度,就很少可能獲得較高的準確度。可以說精密度是保證準確度的先決條件。

 

標準差


它能夠反映變量值的離散程度 ,正負值就是在計算好的SD上加個正負號 表示在這個范圍內波動 在平均值上加上或者減去這個數字,都認為在正常范圍內。

 

方差:

s^2=[(x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2]/(n-1)(x為平均數)

標準差:方差的算術平方根=S

 

標準差能很客觀準確的反映一組數據的離散程度,但是對于不同的檢驗目的,或同一項目不同的樣本,標準差就缺乏可比性了,因此對于方法學評價來說又引入了變異系數CV。

 

CV(Coefficient of Variance):標準差與均值的比率。用公式表示為:CV=σ/μ

 

線性分析驗證


考慮預測對象發展變化本質基礎上,分析因變量隨一個自變量變化而變化的關聯形態,借助回歸分析建立它們因果關系的回歸方程式,描述它們之間的平均變化數量關系,據此進行預測或控制。

 

基本原理

 

假設預測目標因變量為Y,影響它變化的一個自變量為X,因變量隨自變量的增(減)方向的變化。一元線性回歸分析就是要依據一定數量的觀察樣本(Xi,Yi)i=1,2…,n,找出回歸直線方程Y=a+bX   (1)          

 

對應于每一個Xi,根據回歸直線方程可以計算出一個因變量估計值Yi,將求出的a和b代入式(1)就得到回歸直線Yi =a+bXi 。那么,只要給定Xi值,就可以用作因變量Yi的預測值。

 

在分析測試中,一元回歸分析通常采用相關系數r這一統計量來檢驗X與Y是否確實相關以及相關的程度如何。相關系數r的值總是在-1與+1之間.

當r=1時,所有的點都在一條直線即回歸直線上,此時稱Y與X完全線性相關

 

當r=0時,b=0,即回歸直線平行于X軸,所示,說明Y的變化與X無關, 此時X與Y毫無線性關系。

 

編輯:songjiajie2010

 
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