Вычисление неопределённости, связанной с линейной градуировкой

В ролике рассмотрен порядок вычисления неопределённости концентрации, найденной по градуировочному графику, с использованием электронных таблиц MS Excel

[@user-hd3te7su1r]

Мария, спасибо, отличный пример. Еще и хорошо рассказываете и показываете.

[@user-xc7iv8vb3n]

Пожалуйста! Рада, что Вам понравилось!

[@user-jg6zx7ec6m]

@@user-xc7iv8vb3n Это ваше видео буду всем знакомым менеджерам по качеству рекомендовать. Вы использовали второй возможный вариант вывода данных по функции ЛИНЕЙН. У меня вариант через Ctrl+Shift+Enter, т.е. команду вывода массива.

[@user-pp1po7hx1f]

Мария, спасибо большое

[@pobo8409]

Мария, спасибо большое за подробное изложение! Это неопределенность по типу А или В? А как оценить расширенную неопределенность косвенных измерений с использованием градуировочной зависимости?

[@user-xc7iv8vb3n]

Пожалуйста! Вы понимаете, что эта НП не вычисляется по формуле для типа А, но основана на эмпирических данных. Если у Вас косвенные измерения, то по рассмотренному методу Вы найдёте только один из вкладов в суммарную стандартную НП. Вычисляете вклады других входных величин, затем находите суммарную стандартную НП, которую затем умножаете на коэффициент охвата и получаете расширенную НП. Дело в шляпе) Вы меня натолкнули на мысль о том, что стоит записать ещё видео по вычислению НП, дабы пояснить всё, что я написала в этом сообщении

[@pobo8409]

@@user-xc7iv8vb3n Отличная идея..) А можно с вами связаться как-то для уточнения отдельных вопросов по неопределённости?

[@pobo8409]

Мария, разбираясь в логике расчёта обратил внимание, что в искомом уравнении наоборот заданы аргумент и функция. По оптической плотности (аргумент) мы ищем значение концентрации раствора (функция). Или я что-то неверно понимаю...?

[@user-xc7iv8vb3n]

Добрый день! Знаете, когда я начинала работать в лаборатории после окончания университета, мне тоже хотелось поменять оси местами. Это не мной заведено, просто в лабораториях принято по оси ординат откладывать значения отклика прибора, а по оси абсцисс - концентрации. Сами понимаете, что изменение осей приведёт лишь к изменению уравнения линейной зависимости, при этом уравнение по-прежнему будет работоспособным. Эта ведь часть касается чисто математики, а в математике к одному ответу приводят разные пути

[@pobo8409]

Добрый день! К моему глубокому сожалению математическая игра цифр мне не поддается и не происходит так просто, как кажется.. И проблема, как мне кажется, именно в зависимости аргумента и функции. Коллизия возникает если для расчета применить парные значения разных порядков. (Например десятки и тысячи). Кроме того, размерность неопределенности получается от косвенного показателя, а не от того, для которого рассчитываем неопределенность. Это вызывает некоторое недоумение. Пример в ЕврахимСитак действительно схожий, а при используемых в моем случае значениях результат получается неадекватный...

[@pobo8409]

Ещё обратил внимание, что на 11:15-11:22 Вы предлагаете по полученному уравнению аппроксимации рассчитать значение концентрации С0 для экспериментального значения оптической плотности. НО, ведь уравнение получено для обратного соотношения, т.е. зависимости оптической плотности от концентрации. И значение неопределённости для u(c0) получается в размерности оптической плотности, что не совсем логично. Мария, поясните, пожалуйста, эти моменты...

[@dmitrytsimbalenko4751]

А почему не учтена неопределенность концентраций в градуировочных растворах и неопределенность оптических плотностей?

[@user-xc7iv8vb3n]

Добрый день! Неопределённость оптических плотностей как раз и учтена. Если я правильно Вас поняла, Вы хотели бы дополнительно учесть и неопределённость оптической плотности по типу В. В этом нет необходимости, так как оцененная нами НП учитывает все случайные колебания при измерении оптической плотности. Теперь к градуировочным растворам. Как гласит упомянутое в видео руководство ЕВРАХИМ/СИТАК (пример А5) "линейный метод наименьших квадратов предполагает, что неопределённости по оси абсцисс значительно меньше, чем неопределённости по оси ординат". При этом если Вы хотите учесть вклад в НП погрешности приписанных исходных значений градуировочных растворов (даже просто для того, чтобы понять, насколько существенен этот вклад), можете это сделать в соответствии с приложением Е.4 того же руководства: "Приблизительная оценка неопределённости значения х pred из-за неопределённости значения хi дается неравенством: u(x pred, xi) приближённо равна u(xi)/n, где n - число точек xi, взятых для градуировки."

[@Alice_Velde]

Подскажите, пожалуйста, почему р равно 2, а не 3, если у каждого град.раствора по 3 значения опт.плотности?

[@user-xc7iv8vb3n]

Добрый день! р -​ число измерений, проведённых для вычисления с0. с0 -​ концентрация, для которой мы вычисляем вклад в НП, связанный с линейной градуировкой. В рутинной лабораторной деятельности мы обычно имеем дело с двумя параллельными исследованиями, отсюда р=2. То есть у Вас есть построенный график, пригодный для работы в течение какого-то промежутка времени, с помощью этого графика Вы находите концентрации аналита в рабочих пробах. Для каждой концентрации вычисляете НП. Да, НП (особенно в абсолютных величинах)​ неодинакова на всём диапазоне. Удачи в оценке НП!

[@Alice_Velde]

@@user-xc7iv8vb3n Прошу прощения, я всё равно не понимаю ) В вашем видео на 0:01 три столбика с оптическими плотностями, то есть было три измерения для каждой концентрации. Значит р=3?

[@user-xc7iv8vb3n]

@@Alice_Velde Да, три измерения каждой концентрации при построении градуировочного графика, n=15=5 растворов × 3 измерения. Затем по уже готовому графику ищем содержание аналита в рабочей пробе. То есть измеряем оптическую плотность и по этому значению находим по графику концентрацию искомого вещества. В лабораторной практике мы чаще дважды измеряем оптическую плотность рабочей пробы (работаем с двумя параллельными определениями), отсюда р=2.

[@Alice_Velde]

@@user-xc7iv8vb3n То есть по этому способу можно найти сразу неопределенность для конкретной анализируемой пробы? А то мы с коллегами собирались таким образом посчитать НП для каждого градуировочного раствора, а затем суммировать квадраты под корнем ) И это была бы неопределенность градуировочной функции

[@user-xc7iv8vb3n]

@@Alice_Velde Да, по формуле мы находим НП концентрации, ту НП, что связана с градуировкой. Для НП концентрации, найденной по графику, дополнительно вычислять ничего не нужно.