Пример оценивания погрешности построения градуировочной характеристики
П.1 Полученные экспериментальные данные для построения градуировочной характеристики приведены в таблице П.1.
Таблица П.1
0,2000 | 0,0010 | 0,196 | 0,006 |
0,5000 | 0,0025 | 0,371 | 0,006 |
1,0000 | 0,0050 | 0,649 | 0,007 |
1,5000 | 0,0075 | 0,934 | 0,005 |
2,0000 | 0,0100 | 1,191 | 0,007 |
2,5000 | 0,0125 | 1,460 | 0,007 |
3,0000 | 0,0150 | 1,709 | 0,008 |
3,5000 | 0,0175 | 1,933 | 0,005 |
4,0000 | 0,0200 | 2,150 | 0,007 |
4,5000 | 0,0225 | 2,362 | 0,008 |
5,0000 | 0,0250 | 2,511 | 0,010 |
Здесь и далее все обозначения соответствуют приложению К, то есть
- аттестованные значения образцов для градуировки;
- средние значения величины аналитического сигнала (см. 6.10 настоящего стандарта);
- оценки некоррелированных СКО аттестованных значений ;
- оценки СКО значений (см. 6.11 настоящего стандарта).
П.2 Образцы для градуировки представляют собой растворы с разным содержанием анализируемого компонента, приготовленные из одного исходного материала. Их аттестованные значения вычислялись по формуле
, (П.1)
где - массовая доля анализируемого компонента в исходном материале, м.д., %;
- масса навески для приготовления j-го раствора, г;
- объем растворителя для приготовления j-го раствора, см.
П.3 Из формулы (П.1) следует, что погрешность образцов для градуировки, обусловленная погрешностью определения массовой доли анализируемого компонента в исходном материале, является общей для всех образцов и ее относительное значение 0,004 отн.ед. одинаково для всех образцов (см. 6.4.5 настоящего стандарта). Некоррелированные составляющие погрешности образцов для градуировки обусловлены погрешностью измерения объема раствора при его приготовлении (погрешность взвешивания пренебрежимо мала) и равны
отн.ед., (П.2)
поэтому их относительные СКО приняты равными 0,005 отн.ед.
П.4 Поскольку в области больших значений аналитического сигнала градуировочная характеристика имеет явный "загиб", разработчиком МВИ в качестве функции, описывающей градуировочную характеристику, принята квадратичная парабола
. (П.3)
Квадратичная модель (П.3) правильно описывает экспериментальные данные, поскольку для нее выполняется критерий [см. формулу (К. 10), приложение К]
,