KALIBRACE. Definice kalibrace: mezinárodní metrologický slovník (VIM 3)



Podobné dokumenty
UNIVERZITA PARDUBICE

Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie licenční studium Management systému jakosti Kalibrace a limity její přesnosti

Kalibrace a limity její přesnosti

Úloha 1: Lineární kalibrace

KALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘESNOSTI 2015

Semestrální práce. 2. semestr

KALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘESNOSTI. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

Tabulka 1 Příklad dat pro kalibraci

Kalibrace a limity její přesnosti

Kalibrace a limity její přesnosti

Chyby spektrometrických metod

Detekční schopnost analytické metody, mez detekce, mez stanovitelnosti

UNIVERZITA PARDUBICE

Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace )

Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

Monitoring složek ŽP - instrumentální analytické metody

2.2 Kalibrace a limity její p esnosti

UNIVERZITA PARDUBICE FAKULTA CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ

VOLBA OPTIMÁLNÍ METODY

PŘÍRUČKA ŘEŠENÝCH PŘÍKLADŮ

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice

LINEÁRNÍ REGRESE. Lineární regresní model

Aproximace a vyhlazování křivek

VOLBA OPTIMÁLNÍ METODY

Lineární regrese. Komentované řešení pomocí MS Excel

Kalibrace analytických metod

Kalibrace a limity její přesnosti

Kalibrace analytických metod. Miroslava Beňovská s využitím přednášky Dr. Breineka

UNIVERZITA PARDUBICE

přesnost (reprodukovatelnost) správnost (skutečná hodnota)? Skutečná hodnota použití různých metod

PRŮZKUMOVÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT Exploratory Data Analysis (EDA)

vzorek vzorek

Univerzita Pardubice SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Tvorba lineárních regresních modelů. 2015/2016 RNDr. Mgr. Leona Svobodová, Ph.D.

Národní informační středisko pro podporu jakosti

ZABEZPEČENÍ KVALITY V LABORATOŘI

MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ

LINEÁRNÍ REGRESE Komentované řešení pomocí programu Statistica

Tvorba nelineárních regresních

NEJISTOTA MĚŘENÍ. David MILDE, 2014 DEFINICE

Posouzení přesnosti měření

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz

STANOVENÍ AZOBARVIV VE SMĚSI METODOU RP-HPLC SE SPEKTROFOTOMETRICKOU DETEKCÍ

Odhad parametrů N(µ, σ 2 )

MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Regresní analýza 1. Regresní analýza

Úloha 1. Napište matici pro případ lineárního regresního spline vyjádřeného přes useknuté

Regresní analýza. Eva Jarošová

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

8/2.1 POŽADAVKY NA PROCESY MĚŘENÍ A MĚŘICÍ VYBAVENÍ

Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat

Základní terminologické pojmy (Mezinárodní metrologický slovník VIM3)

Odhad parametrů N(µ, σ 2 )

Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat

S E M E S T R Á L N Í

Licenční studium Galileo: Statistické zpracování dat. Kalibrace a limity její přesnosti. Semestrální práce

POLYNOMICKÁ REGRESE. Jedná se o regresní model, který je lineární v parametrech, ale popisuje nelineární závislost mezi proměnnými.

PRINCIPY ZABEZPEČENÍ KVALITY

Statistická analýza. jednorozměrných dat

6. Lineární regresní modely

Univerzita Pardubice SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat. 2015/2016 RNDr. Mgr. Leona Svobodová, Ph.D.

Normy ČSN a ČSN ISO z oblasti aplikované statistiky (stav aktualizovaný k )

Validace sérologických testů výrobcem. Vidia spol. s r.o. Ing. František Konečný IV/2012

Metoda nejmenších čtverců Michal Čihák 26. listopadu 2012

UNIVERZITA PARDUBICE. 4.4 Aproximace křivek a vyhlazování křivek

Vyjadřování přesnosti v metrologii

METROLOGIE V CHEMII DAVID MILDE, Metrologie = věda o měření a jeho aplikaci

UNIVERZITA PARDUBICE

ČESKÁ TECHNICKÁ NORMA

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ Ústav materiálového inženýrství - odbor slévárenství

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie ANOVA. Semestrální práce

6. Lineární regresní modely

Posouzení linearity kalibrační závislosti

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie

TVORBA LINEÁRNÍCH REGRESNÍCH MODELŮ PŘI ANALÝZE DAT. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

KGG/STG Statistika pro geografy

Charakteristika datového souboru

Simulace. Simulace dat. Parametry

INDUKTIVNÍ STATISTIKA

Univerzita Pardubice. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. Licenční studium Statistické zpracování dat

Předpoklad o normalitě rozdělení je zamítnut, protože hodnota testovacího kritéria χ exp je vyšší než tabulkový 2

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

KGG/STG Statistika pro geografy

Střední průmyslová škola, Karviná. Protokol o zkoušce

6. Lineární regresní modely

3/8.4 PRAKTICKÉ APLIKACE PŘI POUŽÍVÁNÍ NEJISTOT

UNIVERZITA PARDUBICE CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ FAKULTA KATEDRA ANALYTICKÉ CHEMIE

STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky)

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

INTEGROVANÝ REGISTR ZNEČIŠŤOVÁNÍ ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ

Obecné zásady interpretace výsledků - chemické ukazatele

10. Předpovídání - aplikace regresní úlohy

Národníinformačnístředisko pro podporu jakosti

Úloha E301 Čistota vody v řece testem BSK 5 ( Statistická analýza jednorozměrných dat )

Nejistota měření. Thomas Hesse HBM Darmstadt

MĚŘENÍ STATISTICKÝCH ZÁVISLOSTÍ

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1

Transkript:

KALIBRACE Chemometrie I, David MILDE Definice kalibrace: mezinárodní metrologický slovník (VIM 3) Činnost, která za specifikovaných podmínek v prvním kroku stanoví vztah mezi hodnotami veličiny s nejistotami měření poskytnutými etalony a odpovídajícími indikacemi s přidruženými nejistotami měření a ve druhém kroku použije tyto informace ke stanovení vztahu pro získání výsledku měření z indikace. 1

ÚVOD Kalibrace patří k základním úlohám chemické praxe, jež se řeší s využitím regresních metod. Dle definice se skládá ze dvou kroků: Sestavení kalibračního modelu tj. sestrojení regresního modelu z výsledků analýz kalibračních standardů (etalonů). Použití kalibračního modelu: pro signál vzorku y * se hledá odpovídající hodnota x * (obvykle koncetrace) a interval spolehlivosti (nejistota). Ze statistického hlediska rozlišujeme lineární kalibraci (přímka) a nelineární kalibraci. Kalibrační závislost SIGNÁL 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0 LOD LOQ Pracovní rozsah Lineární rozsah 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 KONCENTRACE Převzato z materiálů LGC Standards Limited, Velká Británie. 2

Lineární kalibrace Kalibrační přímka je nejpoužívanější kalibrační model. Předpokládá se, že linearita modelu platí v celém rozsahu kalibrace, což je nezbytné ověřit statistickým testem. Sestavení modelu: y = b 0 + b 1 x + Použití modelu: y s* = b 0 + b 1 x s* + Zpětný odhad x * lze určit několika způsoby. QC Expert používá odhad (přímý) a nepřímý odhad. Zpětné odhady x s * Zpětné odhady jsou hodnoty x s* neznámého vzorku vypočítané z naměřené odezvy y s* pomocí zvoleného kalibračního modelu. Jedná se pouze o odhad skutečné hodnoty, vyjadřujeme ho IS. Přímý odhad (kombinace rovnic pro sestavení a použití modelu): Modifikovaný (nepřímý) odhad, který koriguje vychýlení:, 3

Interval spolehlivosti x * (nejistota) Odhad x * je odhad bodový, potřebuje znát IS, nejčastěji 95 %. Lze jej určit početně nebo graficky. Grafické určení IS: L D je řešením U D =P H,L H řešením U H =P D U H,U D IS opakovaných měření y * P H,P D meze pásu spolehlivosti IS x * obecně není symetrický! Lineární kalibrace interpretace kalibračních grafů Nelinearita Nevhodná volba kalibračních standardů OB ovlivňující regresní model OB způsobující odchylku 4

Metoda standardního přídavku Method of standard additions metodapřídavků standardu. Používá se k eliminaci matričních vlivů, ječasově náročná a vyžaduje větší množství vzorku. Koncentrace přidávaného analytu musí být v lineární části kalibrační závislosti. Ze statistického hlediska je vhodné analyzovat vzorek + 3 přídavky 4 body do regresního modelu. Důležité je vhodná volba koncentrace přídavků, aby signál rostl rovnoměrně. Metoda standardního přídavku 5

Nelineární kalibrace Pokud přímka jako kalibrační model nevyhovuje, používáme nelineární kalibraci. Optimální kalibrační model obvykle vykazuje nejnižší mez detekce. Nelineární modely: Lineární spline proložení dat několika odlišnými přímkami spojenými uzly. Polynomický model obvykle dostačuje kvadratický model. Nelineární spline proložení dat několika odlišnými polynomickými modely spojenými uzly. Nelineární kalibrace 6

Kalibrační meze Mez detekce Definice z VIM 3: naměřená hodnota veličiny získaná daným postupem měření, pro kterou je pravděpodobnost nepravdivého tvrzení o nepřítomnosti složky v materiálu β, přičemž pravděpodobnost nepravdivého tvrzení o její přítomnosti je α. POZNÁMKA 1 IUPAC doporučuje implicitní hodnoty pro α a β rovné 5 %. POZNÁMKA 2 Někdy se používá zkratka LOD. POZNÁMKA 3 Termín citlivost se nedoporučuje používat pro mez detekce. 7

Mez detekce Předpoklad: normální rozdělení a shoda rozptylů. Y LOD = blank + (1,64s blank + 1,64s blank ) LOD: Kaiserův přístup Hodnocení variability měření slepého vzorku (pokusu) zavedl v 60. letech Kaiser. Je třeba vhodně zvolit slepý vzorek (pokus). Y LOD y blank K s Určení K: Kaiser (normální rozdělení): K = 3 (3,28 zaokrouhleno), kvantil Studentova rozdělení podle n, anglo-americká literatura: K = 2. Mez stanovitelnosti K = 10: Y LOQ y blank 10 s blank blank 8

LOD: přímá metoda analytu Využívá statistických vlastností (pásu spolehlivosti, směrnice) kalibračního modelu: Vychází z IUPAC Recommendation (1995). Rozsah kalibračních standardů max. o řád vyšší než LOD (DIN 32645). Je třeba zajistit shodné složení kalibračních standardů i vzorků. 1 1 x X s t 2 LOD x0 n m n 2 2 (xi x) 1 1 (xq x) i 1 XLOQ k.sx0 t n m n 2 (xi x) i 1 Kalibrační meze Y C kritická úroveň Y. Nejmenší hodnota Y rozeznatelná od šumu. Hodnoty menší než Y C se považují za šum, resp. slepý pokus. Y LOD mez detekce Y. Hodnota, nad níž můžeme bezpečně (s pravděpodobností 1 α) prokázatpřítomnost vzorku. Y LOQ mez kvantifikace Y. Hodnota, nad níž lze stanovit skutečnou hodnotu Y s relativní chybou menší než α. X C kritická úroveň X. Hodnota odpovídající Y C podle kalibračního modelu. X LOD mezdetekcex. Minimální detekovatelná hodnota X (např. koncentrace, hmotnost) danou metodou. X LOQ mez kvantifikace X. Minimální hodnota X, kterou lze stanovit s relativní chybou menší než α. Danou metodou lze tedy kvantitativně stanovit pouze hodnoty větší než X Q. 9

Přímá metoda analytu Y LOQ Y LOD Y C X LOD X LOQ Prezentování výsledků okolo LOD STANOVENO Y signál LOQ: + 10s blank DETEKOVÁNO NESTANOVENO LOD: + 3s blank NEDETEKOVÁNO Průměr slepého pokusu X počet měření 10