КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ

Создание библиотеки спектров сравнения для калибровочной модели. Калибровка - процесс построения математической модели, связывающей отклик, полученный при сканировании образца аналитическим прибором, со свойствами образцов. Может использоваться любая модель калибровки, которая может быть ясно описана точным математическим выражением и обеспечивает получение соответствующих результатов. Регистрируют спектры соответствующего количества репрезентативных образцов с известными или впоследствии устанавливаемыми значениями показателя (например, содержание воды) по всему измеряемому диапазону. Количество образцов для калибровки будет зависеть от сложности матрицы образца и оказываемых воздействий (например, температура, размер частиц и т.п.). Все образцы должны давать количественные результаты в пределах калибровочного интервала, определенного в соответствии с предполагаемым назначением методики. Обычно используются модель множественной линейной регрессии, регрессия главных компонент и метод частных наименьших квадратов. Для калибровочных моделей, полученных методом регрессии главных компонент и методом частных наименьших квадратов, по коэффициентам регрессии и/или весовым коэффициентам можно построить график и области наибольших коэффициентов или весовых коэффициентов сопоставить со спектром аналита. Диаграммы расчетной остаточной ошибки суммы квадратов способствуют оптимизации числа факторов метода регрессии главных компонент и метода частных наименьших квадратов.

Предварительная обработка данных. Выбор длины волны или исключение некоторых диапазонов длин волн могут увеличить правильность и робастность калибровочных моделей. К данным может быть применено сжатие длин волн (усреднение длин волн).

Параметры валидации модели. Валидационные характеристики методик на основе спектроскопии в БИК области, аналогичны параметрам валидации любой другой аналитической методики. Специфические критерии приемлемости для каждого параметра валидации должны соответствовать предполагаемому назначению методики. Для количественных методик валидационными характеристиками являются правильность, линейность, прецизионность (сходимость и внутрилабораторная прецизионность), робастность и специфичность.