Калькулятор градуировочной кривой
Постройте линейную градуировочную кривую, изучите её уравнение и R-квадрат и пересчитайте сигнал неизвестной пробы в концентрацию.
О градуировочных кривых
Примеры градуировочных кривых
Примеры линейного отклика с разными наклонами и свободными членами.
| Стандарты и неизвестная проба | Результат расчёта | Интерпретация |
|---|---|---|
| x: 0, 1, 2, 3; y: 0.1, 2.1, 4.1, 6.1; неизвестный y: 5.1 | x = 2.5; y = 2x + 0.1 | Идеально линейный отклик с небольшим смещением холостой пробы. |
| x: 1, 2, 3; y: 3, 5, 7; неизвестный y: 9 | x = 4; y = 2x + 1 | Неизвестная проба на один интервал выше максимального стандарта. |
| x: 0, 5, 10; y: 0, 10, 20; неизвестный y: 12 | x = 6; y = 2x | Градуировка с нулевым свободным членом переводит сигнал двенадцать в концентрацию шесть. |
Как рассчитать неизвестную концентрацию
- Введите концентрации стандартов по возрастанию через запятую.
- Введите соответствующие измеренные сигналы строго в том же порядке.
- Введите измеренный прибором сигнал неизвестной пробы.
- Нажмите «Рассчитать концентрацию» и изучите концентрацию, уравнение и R-квадрат.
Вопросы о градуировочных кривых
Что означает наклон градуировочной кривой?
Наклон определяет аналитическую чувствительность — изменение сигнала на единицу концентрации. Чем он больше, тем сильнее меняется отклик прибора при одинаковом изменении концентрации.
Какое значение R-квадрат считается хорошим?
Значения около единицы обычно указывают на хорошее линейное соответствие. Допустимый порог зависит от метода; также следует оценивать структуру остатков и результаты контроля качества.
Можно ли использовать пробу вне диапазона стандартов?
Уравнение позволяет получить экстраполированное значение, но за пределами градуировки неопределённость обычно растёт. Безопаснее разбавить или сконцентрировать пробу до валидированного диапазона.
Важны ли единицы концентрации?
Все стандарты должны иметь одинаковые единицы концентрации. Рассчитанная неизвестная концентрация автоматически получает те же единицы, поскольку регрессия сохраняет масштаб оси x.
Зачем включать холостой стандарт?
Холостая проба помогает количественно оценить фон и задаёт опору нижнему участку кривой. Включать ли её в регрессию, определяет валидированная аналитическая методика.