5.8: Додаткові ресурси

Хоча в літературі є багато експериментів, які включають зовнішні стандарти, метод стандартних доповнень або внутрішні стандарти, питання вибору стандартизації методу не є в центрі уваги експерименту. Тут наведено один експеримент, покликаний розглянути питання вибору методу стандартизації.

• Харві, D.T. «Зовнішні стандарти чи стандартні доповнення? Вибір та перевірка методу стандартизації», Дж. Чем. Едук. 2002, 79, 613-615.

На додаток до текстів, перерахованих як запропоновані читання в розділі 4, наступний текст містить додаткові відомості про лінійну регресію.

• Дрейпер, Н.Р.; Сміт, H. Прикладний регресійний аналіз, 2nd. ред.; Wiley: Нью-Йорк, 1981.

Наступні статті містять більш детальну інформацію про лінійну регресію.

• Комітет з аналітичних методів «Чи є моя калібрування лінійною?» Технічний бриф КУА, грудень 2005 року.
• Комітет з аналітичних методів «Робастна регресія: вступ, «AMCTB 50, 2012.
• Badertscher, M.; Pretsch, E. «Погані результати від хороших даних», Тренди Анальний. Хім. 2006, 25, 1131—1138.
• Боке, Р.; Rius, F.X; Massart, D.L. «Калібрування прямої лінії: щось більше, ніж нахили, перехоплення та коефіцієнти кореляції», J. Chem. Едук. 1993, 70, 230—232.
• Данцер, К.; Currie, L.A. «Рекомендації щодо калібрування в аналітичній хімії. Частина 1. Основи та однокомпонентне калібрування» Pure Appl. Хім. 1998, 70, 993—1014.
• Хендерсон, Г. «Лекція Графічні посібники для аналізу найменших квадратів», Дж. Едук. 1988, 65, 1001—1003.
• Логан, С.Р. «Як визначити найкращу пряму лінію», Дж. Едук. 1995, 72, 896—898.
• Машкіна, Е.; Олдман, К.Б. «Лінійні регресії, до яких не застосовуються стандартні формули», ChemTexts, 2015, 1, 1—11.
• Міллер, J.N. «Основні статистичні методи аналітичної хімії. Частина 2. Методи калібрування та регресії», Аналітик 1991, 116, 3—14.
• Рапозо, Ф. «Оцінка аналітичного калібрування на основі лінійної регресії з найменшими квадратами для інструментальних методів: огляд підручника» Trends Anal. Хім. 2016, 77, С 167—185.
• Ренман, Л., Джагнер, Д. «Асиметричний розподіл результатів у калібрувальній кривій та стандартних оцінках додавання», анал. Чим. Акт 1997, 357, 157—166.
• Родрігес, Л.С.; Gamiz-Gracia; Альманса-Лопес, Е.М.; Bosque-Sendra, J.M. «Калібрування в хімічних вимірювальних процесах. II. Методологічний підхід» Тенденції Анальний. Хім. 2001, 20, 620—636.

Тут зібрані корисні папери, що містять додаткові відомості про спосіб стандартних доповнень.

• Бадер, М. «Системний підхід до стандартних методів додавання в інструментальному аналізі», J.Chem. Едук. 1980, 57, 703—706.
• Браун, RJ C.; Робертс, М.Р.; Мілтон, MJ T. «Систематична помилка, що виникає форма «Послідовні» Стандартні калібрування додавання. Визначення масової частки аналіту в порожніх розчинях» Анальний. Чим. Акт 2009, 648, 153—156.
• Браун, RJ C.; Roberts, Mr.; Milton, MJ T. «Систематична помилка, що виникає у формі «Послідовні» Стандартні калібрування додавання: кількісна оцінка та корекція,» Анальний. Чим. Акт 2007 р. 587, 158—163.
• Брюс, Gill, P.S. «Оцінки точності в аналізі стандартних доповнень,» J. Chem. Едук. 1999, 76, 805—807.
• Келлі, В.Р.; Макдональд, Б.С.; Гатрі «Гравіметричний підхід до стандартного методу додавання в інструментальному аналізі. Анальний. Хім. 2008, 80, 6154-6158.
• Meija, J.; Pagliano, E.; Mester, Z. «Зміна координат у стандартних графіках додавання для аналітичної хімії: спрощений шлях для обчислення невизначеності в лінійних та нелінійних графіках,» Anal. Хім. 2014. — С. 86, 8563—8567.
• Німура, Ю.; Карр, М.Р. «Зменшення відносної похибки в методі стандартних доповнень», Аналітик 1990, 115, 1589—1595.

Підходи, що поєднують стандартне доповнення з внутрішнім стандартом, описані в наступній статті.

• Джонс, WB; Donati, GL; Calloway, C. P; Джонс, B.T. «Стандартний аналіз розведення», анальний. Хім. 2015. — С. 87, 2321—2327.

У наступних роботах обговорюється важливість зважування експериментальних даних при використанні лінійної регресії.

• Комітет з аналітичних методів «Чому ми зважуємо?» Технічний бриф КУА, червень 2007 р.
• Карольчак, М. «До ваги чи не до ваги? Дилема аналітика,» Поточні поділи 1995, 13, 98—104.

Алгоритми виконання лінійної регресії з помилками як в X, так і у Y розглядаються в наступних роботах. Сюди також включені статті, які розглядають труднощі використання лінійної регресії для порівняння двох аналітичних методів.

• Ірвін, Дж. А.; Quickenden, T. L. «Лінійна обробка найменших квадратів, коли є помилки як в x, так і у», J.Chem. Едук. 1983, 60, 711—712.
• Калантар, А.Х. «Метод Керріха для y = ax даних, коли обидва y і x є невизначеними», J.Chem. Едук. 1991, 68, 368—370.
• Макдональд, Дж. Р.; Томпсон, WJ «Найменші квадрати припасування, коли обидві змінні містять помилки: підводні камені та можливості», Am. Дж. фіз. 1992, 60, 66-73.
• Мартін, Р.Ф. «Загальна регресія Демінга для оцінки систематичного зміщення та його довірчого інтервалу в дослідженнях порівняння методів», Клін. Хім. 2000, 46, 100—104.
• Ogren, PJ; Norton, J.R. «Застосування простого лінійного алгоритму найменших квадратів до даних з невизначеними зв'язками в обох змінних,» J. Chem. Едук. 1992, 69, А130—А131.
• Ріплі, Б.Д.; Томпсон, М. «Регресійні методи виявлення аналітичних упереджень», аналітик 1987, 112, 377—383.
• Теллінггейзен, Дж. «Найменші квадрати в калібруванні: справа з невизначеністю в х», аналітик, 2010, 135, 1961—1969.

Виділення представляють задачу для лінійного регресійного аналізу. Наступні статті обговорюють використання надійних методів лінійної регресії.

• Глейстер, П. «Міцна лінійна регресія з використанням методу Тіля», Дж. Едук. 2005, 82, 1472—1473.
• Глассер, Л. «Робота з викидами: міцна, стійка регресія», Дж. Едук. 2007, 84, 533—534.
• Ортіс, М.К.; Сарабія, Л.А.; Ерреро, А. «Техніки робастної регресії. Корисна альтернатива для виявлення даних викидів в хімічному аналізі,» Таланта 2006, 70, 499—512.

У наступних роботах розглядаються деякі проблеми використання лінійної регресії для аналізу даних, які були математично перетворені в лінійну форму, а також альтернативні методи оцінки криволінійних даних.

• Чонг, Д.П. «Про використання найменших квадратів для розміщення даних у лінійній формі», Дж. Едук. 1994, 71, 489—490.
• Хіншоу, Дж., «Нелінійна калібрування», LCGC 2002, 20, 350—355.
• Ліб, С.Г. «Симплексний метод нелінійних найменших квадратів - логічний комплементарний метод для лінійного аналізу даних найменших квадратів», Дж. Едук. 1997, 74, 1008—1011.
• Zielinski, TJ; Allendoerfer, RD «Найменші квадрати припасування нелінійних даних в лабораторії бакалаврату», J.Chem. Едук. 1997, 74, 1001—1007.

Більш детальну інформацію про багатоваріантну і множинну регресію можна знайти в наступних роботах.

• Данцер, К.; Отто, М.; Currie, L.A. «Рекомендації щодо калібрування в аналітичній хімії. Частина 2. Багатовидове калібрування, «Чисте яблуко. Хім. 2004, 76, 1215—1225.
• Ескандар, Г.М.; Фабер, Н.М.; Goicoechea, H. C; де ла Пена, А.М.; Олів'єрі, А.; Поппі, Р.Дж. «Багатовимірна калібрування другого і третього порядку: дані, алгоритми та програми», «Тенденції Анальний. Хім. 2007, 26, 752-765.
• Ковальський, Б.Р.; Seasholtz, М.Б. «Останні розробки в багатовимірній калібрування,» J. Chemometrics 1991, 5, 129—145.
• Ланг, П.М.; Калівас, Дж. «Глобальний погляд на багатовимірні методи калібрування,» J. Chemomet- rics 1993, 7, 153—164.
• Медден, С.П.; Вілсон, В.; Донг, А.; Гейгер, Л.; Меклін, С. Дж. «Множинна лінійна регресія за допомогою графічного калькулятора» Дж. Освіта. 2004, 81, 903—907.
• Олів'єрі, А.К.; Фабер, Н.М.; Ферре, Дж.; Боке, Р.; Калівас, Дж. Х.; Марк, H. «Оцінка невизначеності та цифри заслуг за багатовимірне калібрування,» Чисте яблуко. Хім. 2006, 78, 633—661.

Додаткове обговорення заготовок методу, включаючи використання загального бланка Юдена, знаходиться в фольгованих роботах.

• Кардоне, М.Дж. «Виявлення та визначення похибки в аналітичній методології. Частина II. Коррекція для виправленої систематичної похибки в процесі аналізу реальних зразків», - доц. Вимкнено. Анальний. Хім. 1983, 66, 1283—1294.
• Кардоне, М.Дж. «Виявлення та визначення похибки в аналітичній методології. Частина IIB. Метод прямого розрахунку для корекції систематичних виправлень помилок», - доц. Вимкнено. Анальний. Хім. 1985, 68, 199—202.
• Феррус, Р.; Torrades, F. «Без ухилу коригування аналітичних методів до лабораторних зразків у рутинних аналітичних процедурах», Анальний. Хім. 1988, 60, 1281—1285.
• Віта, М.Ф.; Карр, PW; Mabbott, G.A. «Відповідне використання заготовок, стандартів та контролю в хімічних вимірах», J. chem. Едук. 2005, 82, 901—902.

Існує безліч обчислювальних пакетів для виконання лінійних регресійних аналізів. Ці документи надають детальну інформацію про використання в різних контекстах.

• Еспіноса-Мансілла, А.; де ла Пенья, А.М.; Гонсалес-Гомес, Д. «Використання одноваріантного програмного забезпечення для калібрування лінійної регресії в середовищі MATLAB. Застосування до хімічної лабораторної практики», Хім. Вихователь 2005, 10, 1—9.
• Харріс, D.C. «Нелінійна крива найменших квадратів припасування з Microsoft Excel Solver,» Дж. Chem. Едук. 1998, 75, 119—121.
• Кім, М.С.; Букарт, М.; Кім, М.Х. «Метод візуальної інтерактивної регресії», Дж. Chem. Едук. 2006, 83, 1884.
• Мачука-Еррера, Дж. «Нелінійна крива підгонка з електронними таблицями», J.Chem. Едук. 1997, 74, 448—449.
• Сміт, Е.Т.; Белогай, Е.А.; Тема «Лінійна регресія та аналіз помилок для калібрувальних кривих та стандартних доповнень: Вправа електронної таблиці Excel для магістрантів,» Chem. Педагог 2010, с. 15, 100—102.
• Сміт, Е.Т.; Белогай, Е.А.; Тема «Використання множинної лінійної регресії для аналізу сумішей: Вправа електронної таблиці Excel для магістрантів,» Хім. Педагог 2010, с. 15, 103—107.
• Янг, С.Х.; Wierzbicki, A. «Mathcad в навчальній програмі з хімії. Лінійні найменші квадрати Regres- sion», Дж. Хем. Едук. 2000, 77, 669.
• Янг, С.Х.; Wierzbicki, A. «Mathcad в навчальній програмі з хімії. Нелінійна регресія найменших квадратів», Хем Дж. Едук. 2000, 77, 669.