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2023/7/3第二章

誤差與分析數據處理一、最小二乘法擬合的統計學原理二、線形方程的相關系數三、最小二乘線性擬合程序第五節

標準曲線的線形方程擬合2023/7/3一、最小二乘法擬合的統計學原理一元線性：y=a0+a1x實驗點：（yi，xi）

（i=1，2，3，…….，m）實驗點數

m＞未知數個數，矛盾方程組，假設求得：a0；a1

代入y’i=a0+a1xi

得直線方程。實測值yi與計算值y’i之間偏差越小，擬合的越好，偏差平方和最小。2023/7/3最小二乘法擬合將實驗數據代入，即可求得

a0，a1；2023/7/3二、相關系數RR=1；存在線性關系，無實驗誤差；R=0；毫無線性關系；編程計算2023/7/3三、最小二乘線性擬合程序編程變量：2023/7/3線性擬合程序INPUTMForI=1tomINPUTX1;Y1X1=X1+X(I):X2=X2+X(I)^2:Y1=Y1+Y(I)Y2=Y2+Y(I)^2XY=XY+X(I)*Y(I)NEXTIXM=X1/M:YM=Y1/MLX=X2-XM*M:LY=Y2-YM*M:LZ=XY-M*XM*YMa1=LZ/LX:a0=YM-a1*XM:R=LZ/(LX*LY)^2任務：用VB編程處理實驗數據（分光，電位分析）2023/7/3內容選擇：第一節定量分析中的誤差

第二節分析結果的數據處理

第三節定量分析數據的評

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