页数：7页文件大小：501.5 KB来源： 分析化学ppt课件
本课件讲解第二章 定量分析中的误差与数据评价 第五节 标准曲线的线性方程拟合，围绕最小二乘法拟合的统计学原理、线形方程的相关系数、最小二乘线性拟合程序展开，配合图示、公式与例题说明相关概念、原理与计算要点，便于课前预。
第二章定量分析中的误差与数据评价一、最小二乘法拟合的统计学原理二、线形方程的相关系数三、最小二乘线性拟合程序第五节标准曲线的线形方程拟合
一、最小二乘法拟合的统计学原理一元线性：y=a0+a1x实验点：（yi，xi）（i=1，2，3，…….，m）实验点数m＞未知数个数，矛盾方程组，假设求得：a0；a1代入y’i=a0+a1xi得直线方程。实测值yi与计算值y’i之间偏差越小，拟合的越好，偏差平方和最小。
最小二乘法拟合将实验数据代入，即可求得a0，a1；
二、相关系数RR=1；存在线性关系，无实验误差；R=0；毫无线性关系；编程计算
三、最小二乘线性拟合程序编程变量：
线性拟合程序INPUT MFor I=1 to mINPUT X1;
Y1X1=X1+X(I): X2=X2+X(I)^2: Y1=Y1+Y(I)Y2=Y2+Y(I)^2XY=XY+X(I)*Y(I)NEXT IXM=X1/M : YM=Y1/MLX=X2-XM*M : LY=Y2-YM*M : LZ=XY-M*XM*YMa1=LZ/LX : a0=YM-a1*XM : R=LZ/(LX*LY)^2任务：用VB编程处理实验数据（分光，电位分析）
内容选择：•第一节定量分析中的误差•第二节分析结果的数据处理•第三节定量分析数据的评价•第四节有效数字及其运算规则•第五节标准曲线的线性方程拟合结束
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