化學分析方法多了去了
按照習慣大類分成化學分析法,電化學分析法和儀器分析法
化學分析里面包括滴定法(氧化還原滴定,酸堿滴定,絡合滴定等),重量分析法等等
電化學分析里面包括循環(huán)伏安,極譜,電解等等方法
儀器分析就更多了,紫外可見分光光度法(UV-Vis),原子發(fā)射光譜法,色譜法(包括氣相色譜GC,高效液相色譜HPLC),毛細管電泳(CE),核磁共振(NMR),X粉末多晶衍射(XRD),質譜(MS)等等~
化工數據處理一般都是套用每個反應不同的熱力學和動力學模型來做的,特別是表觀動力學是肯定要做的
1、標準偏差(SD 、Standard Deviation) 一種量度數據分布的分散程度的標準,用以衡量數據值偏離算術平均值的程度。
標準偏差越小,這些值偏離平均值就越少,反之亦然。標準偏差的大小可通過標準偏差與平均值的倍率關系來衡量。
標準偏差公式:S = Sqr[∑(xn-x平均)^2 /(n-1)] Sqr……開平方,^……平方 2、相對標準偏差(RSD、Relative Standard Deviation) 相對標準偏差就是指:標準偏差與測量結果算術平均值的比值,用公式表示如下 RSD=SD/X,其中S為標準偏差,X為測量平均值 3、加標回收率 加標回收實驗是化學分析中常用的實驗方法,也是重要的質控手段,回收率是判定分析結果準確度的量化指標。加標實驗及回收率的計算并不復雜,加標方式可根據不同項目、不同分析方法和不同的需要靈活掌握,回收率的計算也各不相同,因此文獻[1 ]只給出回收率(記作R) 計算的定義公式: R = 加標試樣測定值 - 試樣測定值/加標量*100 %分析化學 呵呵,具體加標回收率的操作 由于文字太多 就不貼出來了,再說也不知道對你到底是否有用。
如果有用的話,可以去下面的網址查看具體操作 1 列表法 將實驗數據按一定規(guī)律用列表方式表達出來是記錄和處理實驗數據最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚、簡單明了、有利于發(fā)現(xiàn)相關量之間的物理關系;此外還要求在標題欄中注明物理量名稱、符號、數量級和單位等;根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統(tǒng)計欄目等。
最后還要求寫明表格名稱、主要測量儀器的型號、量程和準確度等級、有關環(huán)境條件參數如溫度、濕度等。 本課程中的許多實驗已列出數據表格可供參考,有一些實驗的數據表格需要自己設計,表1.7—1是一個數據表格的實例,供參考。
表1.7—1 數據表格實例 楊氏模量實驗增減砝碼時,相應的鏡尺讀數 2 作圖法 作圖法可以最醒目地表達物理量間的變化關系。從圖線上還可以簡便求出實驗需要的某些結果(如直線的斜率和截距值等),讀出沒有進行觀測的對應點(內插法),或在一定條件下從圖線的延伸部分讀到測量范圍以外的對應點(外推法)。
此外,還可以把某些復雜的函數關系,通過一定的變換用直線圖表示出來。例如半導體熱敏電阻的電阻與溫度關系為,取對數后得到,若用半對數坐標紙,以lgR為縱軸,以1/T為橫軸畫圖,則為一條直線。
要特別注意的是,實驗作圖不是示意圖,而是用圖來表達實驗中得到的物理量間的關系,同 時還要反映出測量的準確程度,所以必須滿足一定的作圖要求。 1)作圖要求 (1)作圖必須用坐標紙。
按需要可以選用毫米方格紙、半對數坐標紙、對數坐標紙或極坐標紙等。 (2)選坐標軸。
以橫軸代表自變量,縱軸代表因變量,在軸的中部注明物理量的名稱符號及其單位,單位加括號。 (3)確定坐標分度。
坐標分度要保證圖上觀測點的坐標讀數的有效數字位數與實驗數據的有效數字位數相同。例如,對于直接測量的物理量,軸上最小格的標度可與測量儀器的最小刻度相同。
兩軸的交點不一定從零開始,一般可取比數據最小值再小一些的整數開始標值,要盡量使圖線占據圖紙的大部分,不偏于一角或一邊。對每個坐標軸,在相隔一定距離下用整齊的數字注明分度(參閱圖1.7—1)。
(4)描點和連曲線。根據實驗數據用削尖的硬鉛筆在圖上描點,點子可用“+”、“*”、“⊙”等符號表示,符號在圖上的大小應與該兩物理量的不確定度大小相當。
點子要清晰,不能用圖線蓋過點子。連線時要縱觀所有數據點的變化趨勢,用曲線板連出光滑而細的曲線(如系直線可用直尺),連線不能通過的偏差較大的那些觀測點,應均勻地分布于圖線的兩側。
(5)寫圖名和圖注。在圖紙的上部空曠處寫出圖名和實驗條件等。
此外,還有一種校正圖線,例如用準確度級別高的電表校準低級別的電表。這種圖要附在被校正的儀表上作為示值的修正。
作校正圖除連線方法與上述作圖要求不同外,其余均同。校正圖的相鄰數據點間用直線連接,全圖成為不光滑的折線(見圖1.7—1)。
這是因為不知兩個校正點之間的變化關系而用線性插入法作的近似處理。 圖1.7—1 校準曲線圖示例 2)作圖舉例 表1.7—2所列數據是測量約利秤彈簧伸長與受力的關系。
測量彈簧長度使用帶有0.1mm游標的米尺。加外力使用的是5個200mg的4級砝碼,其誤差限很小,對測量結果的不確定度的影響可以忽略。
表1.7—2 彈簧伸長與受力關系數據表 作圖示例見圖1.7—2。 圖1.7—2 作圖示例 如果所作圖線是一條直線,可以按以下方法求直線的斜率和截距。
直線方程為y=ax+b 其斜率(1.7—1) 在所作直線上選取相距較遠的兩點P1、P2,從坐標軸上讀取其坐標值P1(X1,Y1)和P2(X2,Y2)代入式(1.7—1),可求得斜率a。P1、P2兩點一般不取原來測量的數據點。
為了便于計算,X1、X2兩數值可選取整數。在圖上標出選取的P1、P2點及其坐標。
斜率的有效數字位數要按有效數字運算規(guī)則確定。 圖1.7—1例中勁度系數 截距b為x=0時的y值,可直接用圖線求出。
但有的圖線x軸的原點不在圖上,用延長圖線的辦法,如果延得太長,稍有偏。
總的分兩種:
1 列表法
將實驗數據按一定規(guī)律用列表方式表達出來是記錄和處理實驗數據最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚、簡單明了、有利于發(fā)現(xiàn)相關量之間的物理關系;此外還要求在標題欄中注明物理量名稱、符號、數量級和單位等;根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統(tǒng)計欄目等。最后還要求寫明表格名稱、主要測量儀器的型號、量程和準確度等級、有關環(huán)境條件參數如溫度、濕度等。
2 作圖法
作圖法可以最醒目地表達物理量間的變化關系。從圖線上還可以簡便求出實驗需要的某些結果(如直線的斜率和截距值等),讀出沒有進行觀測的對應點(內插法),或在一定條件下從圖線的延伸部分讀到測量范圍以外的對應點(外推法)。此外,還可以把某些復雜的函數關系,通過一定的變換用直線圖表示出來。例如半導體熱敏電阻的電阻與溫度關系為,取對數后得到,若用半對數坐標紙,以lgR為縱軸,以1/T為橫軸畫圖,則為一條直線。
1、標準偏差(SD 、Standard Deviation) 一種量度數據分布的分散程度的標準,用以衡量數據值偏離算術平均值的程度。
標準偏差越小,這些值偏離平均值就越少,反之亦然。標準偏差的大小可通過標準偏差與平均值的倍率關系來衡量。
標準偏差公式:S = Sqr[∑(xn-x平均)^2 /(n-1)] Sqr……開平方,^……平方 2、相對標準偏差(RSD、Relative Standard Deviation) 相對標準偏差就是指:標準偏差與測量結果算術平均值的比值,用公式表示如下 RSD=SD/X,其中S為標準偏差,X為測量平均值 3、加標回收率 加標回收實驗是化學分析中常用的實驗方法,也是重要的質控手段,回收率是判定分析結果準確度的量化指標。加標實驗及回收率的計算并不復雜,加標方式可根據不同項目、不同分析方法和不同的需要靈活掌握,回收率的計算也各不相同,因此文獻[1 ]只給出回收率(記作R) 計算的定義公式: R = 加標試樣測定值 - 試樣測定值/加標量*100 %分析化學 呵呵,具體加標回收率的操作 由于文字太多 就不貼出來了,再說也不知道對你到底是否有用。
如果有用的話,可以去下面的網址查看具體操作 1 列表法 將實驗數據按一定規(guī)律用列表方式表達出來是記錄和處理實驗數據最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚、簡單明了、有利于發(fā)現(xiàn)相關量之間的物理關系;此外還要求在標題欄中注明物理量名稱、符號、數量級和單位等;根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統(tǒng)計欄目等。
最后還要求寫明表格名稱、主要測量儀器的型號、量程和準確度等級、有關環(huán)境條件參數如溫度、濕度等。 本課程中的許多實驗已列出數據表格可供參考,有一些實驗的數據表格需要自己設計,表1.7—1是一個數據表格的實例,供參考。
表1.7—1 數據表格實例 楊氏模量實驗增減砝碼時,相應的鏡尺讀數 2 作圖法 作圖法可以最醒目地表達物理量間的變化關系。從圖線上還可以簡便求出實驗需要的某些結果(如直線的斜率和截距值等),讀出沒有進行觀測的對應點(內插法),或在一定條件下從圖線的延伸部分讀到測量范圍以外的對應點(外推法)。
此外,還可以把某些復雜的函數關系,通過一定的變換用直線圖表示出來。例如半導體熱敏電阻的電阻與溫度關系為,取對數后得到,若用半對數坐標紙,以lgR為縱軸,以1/T為橫軸畫圖,則為一條直線。
要特別注意的是,實驗作圖不是示意圖,而是用圖來表達實驗中得到的物理量間的關系,同 時還要反映出測量的準確程度,所以必須滿足一定的作圖要求。 1)作圖要求 (1)作圖必須用坐標紙。
按需要可以選用毫米方格紙、半對數坐標紙、對數坐標紙或極坐標紙等。 (2)選坐標軸。
以橫軸代表自變量,縱軸代表因變量,在軸的中部注明物理量的名稱符號及其單位,單位加括號。 (3)確定坐標分度。
坐標分度要保證圖上觀測點的坐標讀數的有效數字位數與實驗數據的有效數字位數相同。例如,對于直接測量的物理量,軸上最小格的標度可與測量儀器的最小刻度相同。
兩軸的交點不一定從零開始,一般可取比數據最小值再小一些的整數開始標值,要盡量使圖線占據圖紙的大部分,不偏于一角或一邊。對每個坐標軸,在相隔一定距離下用整齊的數字注明分度(參閱圖1.7—1)。
(4)描點和連曲線。根據實驗數據用削尖的硬鉛筆在圖上描點,點子可用“+”、“*”、“⊙”等符號表示,符號在圖上的大小應與該兩物理量的不確定度大小相當。
點子要清晰,不能用圖線蓋過點子。連線時要縱觀所有數據點的變化趨勢,用曲線板連出光滑而細的曲線(如系直線可用直尺),連線不能通過的偏差較大的那些觀測點,應均勻地分布于圖線的兩側。
(5)寫圖名和圖注。在圖紙的上部空曠處寫出圖名和實驗條件等。
此外,還有一種校正圖線,例如用準確度級別高的電表校準低級別的電表。這種圖要附在被校正的儀表上作為示值的修正。
作校正圖除連線方法與上述作圖要求不同外,其余均同。校正圖的相鄰數據點間用直線連接,全圖成為不光滑的折線(見圖1.7—1)。
這是因為不知兩個校正點之間的變化關系而用線性插入法作的近似處理。 圖1.7—1 校準曲線圖示例 2)作圖舉例 表1.7—2所列數據是測量約利秤彈簧伸長與受力的關系。
測量彈簧長度使用帶有0.1mm游標的米尺。加外力使用的是5個200mg的4級砝碼,其誤差限很小,對測量結果的不確定度的影響可以忽略。
表1.7—2 彈簧伸長與受力關系數據表 作圖示例見圖1.7—2。 圖1.7—2 作圖示例 如果所作圖線是一條直線,可以按以下方法求直線的斜率和截距。
直線方程為y=ax+b 其斜率(1.7—1) 在所作直線上選取相距較遠的兩點P1、P2,從坐標軸上讀取其坐標值P1(X1,Y1)和P2(X2,Y2)代入式(1.7—1),可求得斜率a。P1、P2兩點一般不取原來測量的數據點。
為了便于計算,X1、X2兩數值可選取整數。在圖上標出選取的P1、P2點及其坐標。
斜率的有效數字位數要按有效數字運算規(guī)則確定。 圖1.7—1例中勁度系數 截距b為x=0時的y值,可直接用圖線求出。
但有的圖線x軸的原點不在圖上,用延長圖線的辦法,如果延得太長,稍有偏。
一、描述性統(tǒng)計
描述性統(tǒng)計是一類統(tǒng)計方法的匯總,揭示了數據分布特性。它主要包括數據的頻數分析、數據的集中趨勢分析、數據離散程度分析、數據的分布以及一些基本的統(tǒng)計圖形。
1、缺失值填充:常用方法有剔除法、均值法、決策樹法。
2、正態(tài)性檢驗:很多統(tǒng)計方法都要求數值服從或近似服從正態(tài)分布,所以在做數據分析之前需要進行正態(tài)性檢驗。常用方法:非參數檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動差法。
二、回歸分析
回歸分析是應用極其廣泛的數據分析方法之一。它基于觀測數據建立變量間適當的依賴關系,以分析數據內在規(guī)律。
1. 一元線性分析
只有一個自變量X與因變量Y有關,X與Y都必須是連續(xù)型變量,因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
2. 多元線性回歸分析
使用條件:分析多個自變量X與因變量Y的關系,X與Y都必須是連續(xù)型變量,因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
3.Logistic回歸分析
線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變量,且自變量和因變量呈線性關系,而Logistic回歸模型對因變量的分布沒有要求,一般用于因變量是離散時的情況。
4. 其他回歸方法:非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等。
三、方差分析
使用條件:各樣本須是相互獨立的隨機樣本;各樣本來自正態(tài)分布總體;各總體方差相等。
1. 單因素方差分析:一項試驗只有一個影響因素,或者存在多個影響因素時,只分析一個因素與響應變量的關系。
2. 多因素有交互方差分析:一頊實驗有多個影響因素,分析多個影響因素與響應變量的關系,同時考慮多個影響因素之間的關系
3. 多因素無交互方差分析:分析多個影響因素與響應變量的關系,但是影響因素之間沒有影響關系或忽略影響關系
4. 協(xié)方差分祈:傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端,無法控制分析中存在的某些隨機因素,降低了分析結果的準確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對修正后的主效應進行方差分析,是將線性回歸與方差分析結合起來的一種分析方法。
四、假設檢驗
1. 參數檢驗
參數檢驗是在已知總體分布的條件下(一股要求總體服從正態(tài)分布)對一些主要的參數(如均值、百分數、方差、相關系數等)進行的檢驗 。
2. 非參數檢驗
非參數檢驗則不考慮總體分布是否已知,常常也不是針對總體參數,而是針對總體的某些一般性假設(如總體分布的位罝是否相同,總體分布是否正態(tài))進行檢驗。
適用情況:順序類型的數據資料,這類數據的分布形態(tài)一般是未知的。
1)雖然是連續(xù)數據,但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài);
2)總體分布雖然正態(tài),數據也是連續(xù)類型,但樣本容量極小,如10以下;
主要方法包括:卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K-量檢驗等。
內容太多,這里容不下,我這有三篇文獻,兩篇《Origin在物理化學實驗數據處理中的應用》和《Ma thema t ica 編程技術在相圖繪制中的應用》 Ma thema t ica 編程技術在相圖繪制中的應用 摘要: 基于M athemat ica 系統(tǒng)研發(fā)了三元及四元水鹽體系相平衡溶度圖的計算機輔助繪制程序, 介紹了程序的設計思想、編制方法及功能與特色。
應用該程序繪制了三元體系RbCl2SbCl32HOA c(25℃)、四元水鹽體系CsCl2P rCl3242%HA c2H2O (30℃) 及CsB r2N dB r3213%HB r2H2O (25℃) 的溶度圖。該程序操作便捷, 繪制相圖準確、美觀, 且易于編輯排版, 同時有助于相化學數據庫的建立。
關 鍵 詞: 相平衡; 相圖繪制;M athemat ica; 坐標轉換。
借助工具,未至科技魔方是一款大數據模型平臺,是一款基于服務總線與分布式云計算兩大技術架構的一款數據分析、挖掘的工具平臺,其采用分布式文件系統(tǒng)對數據進行存儲,支持海量數據的處理。
采用多種的數據采集技術,支持結構化數據及非結構化數據的采集。通過圖形化的模型搭建工具,支持流程化的模型配置。
通過第三方插件技術,很容易將其他工具及服務集成到平臺中去。數據分析研判平臺就是海量信息的采集,數據模型的搭建,數據的挖掘、分析最后形成知識服務于實戰(zhàn)、服務于決策的過程,平臺主要包括數據采集部分,模型配置部分,模型執(zhí)行部分及成果展示部分等。
常用數據分析方法:聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析; 問卷調查常用數據分析方法:描述性統(tǒng)計分析、探索性因素分析、Cronbach'a信度系數分析、結構方程模型分析(structural equations modeling) 。
數據分析常用的圖表方法:柏拉圖(排列圖)、直方圖(Histogram)、散點圖(scatter diagram)、魚骨圖(Ishikawa)、FMEA、點圖、柱狀圖、雷達圖、趨勢圖。 數據分析統(tǒng)計工具:SPSS、minitab、JMP。
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