Обработка аналитических данных

Цоскольку неравенство Чебышева приводит к размытым статистическим оценкам (низкий уровень доверительной вероятности), к нему редко прибегают при обработке аналитических данных. Однако, по-видимому, и в химическом анализе имеется область количественных оценок, где требуется гарантировать соблюдение заданного уровня надежности с заведомой избыточностью. Такой подход, в частности, оправдан при оценке предела обнаружения. Пределом обнаружения называют минимальное количество /Пты (или концентрацию min) определяемого компонента, которое может быть обнаружено с заданной достаточно высокой (Я = 0,95 или Я =0,99) доверительной вероятностью. Понятие предела обнаружения применимо и в отношении аналитического сигнала. Поскольку определение всегда происходит на фоне сигнала холостой пробы, предел обнаружения в единицах измерения аналитического сигнала представляет собой минимальный сигнал i/min, который можно с уверенностью отличить от сигнала холостой пробы (фона) уф. Вполне очевидно, что между пределом обнаружения аналитического сигнала и концентрационным min или абсолютным /Птш пределом обнаружения существуют простые соотношения, выражаемые через соответствующие коэффициенты инструментальной чувствительности Sy/ и Su/x. [c.97]

Выполненное по методике Украинского научно-исследовательского института почвоведения им. А. Н. Соколовского комплексное сравнительно-генетическое исследование агрономических свойств эродированных почв на 32 различных по экспозиции, форме и крутизне пахотных склонах, а также обобщение и математическая обработка аналитических данных крупномасштабных почвенных обследований Полтавской области на площади около 1 млн. га показали, что эродированные почвы склонов с проявляющимися эрозионными процессами характеризуются прежде всего малым запасом усвояемых растениями питательных веществ (азота, фосфора, калия, марганца, бора, молибдена, цинка, магния и некоторых других элементов питания растений), бедностью органическим веществом, низким содержанием гумуса, малой емкостью поглощения, повышенной насыщенностью основаниями, что в конечном результате приводит К неудовлетворительному питательному режиму на этих почвах (табл. 1). [c.150]

Статистическая обработка аналитических данных, приведенных в работах [410—422] и др., содержащих справочные материалы по нефтям различных нефтеносных регионов (всего более 1300 образцов нефтей), дает ясные результаты, представленные в табл. 7.1, хотя в каждом из стратиграфических и гипсометрических интервалов указанные в табл. 7.1 характеристики ВМС для отдельных нефтей могут меняться в сравнительно широких пределах. [c.183]

Самым радикальным средством представляются полный или почти полный отказ от предпосылок и попытка получения результатов и их интерпретации в такой новой обстановке. Как ни странно, этот подход оказался вполне конструктивным и привел к созданию непараметрической статистики [55]. Между прочим, в книге [55] читатель найдет более десятка примеров обработки аналитических данных. Непараметрические методы оказались проще классических, и только трудности внедрения все еще сохраняют преимущества за классикой. Есть основания думать, что ситуация уже начала меняться. Сторонники непараметрического подхода платят за потерю информации о предпосылках некоторой потерей эффективности экспериментов. Поскольку каждый эксперимент дается потом и кровью, всякой даже незначительной потери жалко. Ну что ж, тогда надо искать компромисс. Один из возможных компромиссов — ослабленные предпосылки — ведет к робастным методам [56], т. е. к таким процедурам, которые способны сопротивляться некоторым нарушениям предпосылок. [c.11]

Глава 3. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА АНАЛИТИЧЕСКИХ ДАННЫХ [c.241]

ОБРАБОТКА АНАЛИТИЧЕСКИХ ДАННЫХ [c.22]

Рассмотрены также методы углубленного изучения состава нефтей, включающие газохроматографические, оптические и спектральные методы анализа, молекулярную и изотопную масс-спектрометрию, методы определения микроэлементов и порфиринов. Приведены специальные химические методы исследования углеводородов нефти. Включены материалы по интерпретации результатов геохимических исследований. Рекомендована методика сбора, систематизации и обработки аналитических данных. [c.2]

Статистическая обработка аналитических данных [c.132]

Результаты статистической обработки аналитических данных по определению ацетильных производных в карбинолах [c.113]

Профессиональные программисты чаще всего имеют дело либо с программами, написанными на языках высокого уровня и предназначенными для решения сложных математических и вычислительных задач, либо с системными программами, выполненными на ассемблерах. Лля таких программистов, обычно не знакомых с лабораторным оборудованием и аналитической химией, довольно трудно составлять хорошие программы для обработки аналитических данных по крайней мере без соответствующей схемы последовательности операций. Кроме того, профессиональным программистам трудно общаться с химиками-аналитиками, если последние не знакомы с терминологией, используемой в вычислительной технике. Исследователь, достаточно глубоко знакомый с ЭВМ, в состоянии составить блок-схему, однако в таком случае почти неизбежно будут пропущены или не определены некоторые функции. Если же программу для ЭВМ составит профессиональный программист, у химика возникнут трудности с корректировкой плохо определенных функций. Программное обеспечение является наиболее трудным и трудоемким аспектом лабораторной автоматизации. Для того чтобы автоматизация была эффективной, заинтересованный исследователь должен сам составлять программы для ЭВМ. [c.358]

Математическую обработку аналитических данных ведут в следующем порядке [c.147]

Предлагаемая книга является переводом одного из лучших американских руководств по аналитической химии. Основной курс классической аналитической химии здесь удачно сочетается с тщательно подобранным материалом по современным методам анализа. В книге рассмотрены общие аспекты химического равновесия в водной и неводных средах, достаточно подробно изложены химические и электрохимические методы анализа большое внимание уделено спектрохимическому анализу изложены наиболее известные и универсальные способы разделения — экстракция и хроматографические методы даны необходимые сведения по обработке аналитических данных. [c.222]

Как было показано в разд. 2 и 3, программы для обработки аналитических данных создаются ориентированными на решение вполне определенных конкретных задач, с учетом возможностей используемых ЭВМ, поэтому в данном разделе мы ограничимся демонстрацией некоторых расчетов на конкретных примерах. Программы приводятся в автокоде малой вычислительной машины Мир-1 . Эта машина предназначена для проведения расчетов при выполнении научно-исследовательских работ и рассчитана на широкий круг специалистов, не имеющих специального образования по курсу программирования. После ознакомления с предыдущим материалом ниже приведенные программы могут быть легко освоены и модифицированы для аналогичных расчетов. Необходимые сведения по программированию на автокоде Мир-1 читатель может найти в специальных руководствах [79]. Приведем следующее соотношение, определяющее объем чисел, которые можно записать в память машины после занесения текста программы. Если Р — разрядность, с которой будут производиться вычисления О — длина программы (количество символов) К — гарантируемое количество чисел для записи при заданных Р м 0 К — действительное количество чисел, которые можно записать в память, то [c.116]

Изначально персональные компьютеры применялись в качестве домашних и бухгалтерских компьютеров. Затем их стали использовать в исследовательских лабораториях. Производители оборудования для обработки аналитических данных получили, по существу, готовые средства для создания дешевых хроматографических систем с широким набором возможностей. Открытая архитектура большинства персональных компьютеров обеспечивает построение такой конфигурации, которая позволяет проводить сбор и первичную обработку данных с целью уменьшения их объема, управление прибором и отображение хроматограмм на экране. [c.157]

Кроме сбора и обработки аналитических данных, компьютер можно использовать также для контроля и управления автоматизированными процессами. Для автоматизации механических операций применяют роботы. Робот—это программируемое устройство, которое может выполнять манипуляции более эффективно и с меньшими затратами, чем человек. Типичная форма paJбo-чих частей роботов схематически изображена на рис. 13.1-4. Роботы с антропоморфной геометрией (рис. 13.1-4,а) имеют своим прообразом человеческое тело его детали напоминают туловище, плечи, предплечья, запястья. Роботы этого типа используют главным образом в автомобильной промышленности, а в аналитической лаборатории—для манипуляций с твердыми и жидкими образцами. [c.575]

Парис. 1.5. представлен отечественный ионный хроматограф Цвет-ЗООбМ , выпускаемый ОАО ЦВЕТ г. Дзержинск. Данный прибор оснащен двумя насосамп для подачп элюента, одним насосом для регенерацпи, блоком автоматического дозирования, кондуктометрическим детектором и системой обработки аналитических данных. [c.12]

Статистической обработкой аналитических данных производства метанола, работающего с конверсией метана в трубчатых печах, установлено, что перманганатная проба метанола-ректификата растет вместе с ростом перманганатной пробы метанола-сырца только до величины последней 1,5—2,0 мин (рис. 5.4). Эта закономерность отмечена как для метанола, отобранного непосредственно из колонны основной ректификации (кривая I), так и для метанола, отобранного после катионитной очистки (кривая 2). Сохраняется она и при увеличении флегмовых чисел (кривые 3, 4)-. [c.148]

Многочисленные силикатные минералы, например пироксены, содержащие глинозем (авгиты) и амфиболы, слюды, гранаты, турмалины и т. д., имеют поли-нарный состав с большим количеством сложных атомных и окисных компонентов. Большинство кристаллических фаз было рассмотрено выше, в главе А. I, в параграфах, касающихся вопросов кристаллохимии и изоморфизма силикатов. Синтетические исследования этих сложных систем носили случайный характер, причем главным образом изучалось несколько составов во всевозможных их комбинациях. Поэтому с целью установить пределы полинарной смесимости и существование определенных химических соединений делались попытки статистической обработки аналитических данных. Можно надеяться, что таким косвенным путем удастся прийти к выводам относительно его равновесия в природных условиях. Здесь не место подробно обсуждать такие попытки мы можем лишь указать на соответствующую минералогическую и петрологическую литературу, в которой затрагиваются эти вопросы . Однако минералы мелилит и содалит представляют объекты более доступные для непосредственного экспериментирования. [c.536]

Большое значение автоматизации обработки аналитических данных и стремительное развитие Вычислительной техники вызвали лавинообразное нарастание числа конкретных разработок. Однако до сих нор нет обобщений но элементам теории и расчета систем обра-.ботки, нет систематизации материалов но проектированию и эксплуатации этих систем. В предлагаемой книге рассмотрены вопросы, связанные с указанной проблемой, на примере автоматизации обработки хроматографической информации. Книга представляет собой попытку систематизации материалов и работ в области автоматизации обработки выходных сигналов хроматографических анализаторов, основанную на анализе отечественных и зарубежных научно-технических литературных и латентных источников, а также на обобщении результатов работ и опыта авторов в этой области. [c.4]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология