ГОСТ РИСО 16140—2008
Приложение R
(обязательное)
Вычисления с помощью метода регрессии
R.1 Обозначения и предварительные оценки
/ — уровень (концентрации анапита). включая ноль, если не преобразован в логарифмы (/ = от 1до q):
q— число уровней;
j — одно повторение, проведенное альтернативным методом, а также стандартным методом (/ = от 1до п)\
п — число повторений, одно и то же число для каждого уровня /;
IV— число образцов (N = qn).
Априори используют ось х для стандартного метода и ось у для альтернативного метода. При необходимо
сти. можно сделать более адекватный выбор в S.2.
R.1.1 Оценивают среднее значение уровня для каждого образца на этом испытуемом уровне для стан
дартного метода (х,-). и для альтернативного метода {/,).
л
Для каждого уровня образца / = от 1до q х>- £
Уг1
_п
и
у,
- £ у1)
/-1
R.1.2 Вычисляют среднеквадратические отклонения повторяемости на каждом уровне: (Stt) для стандарт
ного метода и (S/() для альтернативного метода.
Среднеквадратические отклонения повторяемости на каждом уровне образцов от / = 1 до q:
®/| =где V’jrf=Z- X/f для n = 2: s„ = |хл- xa\ 1^2.
=W Vf>=
[аналогично].
n~ ’ j-1
R.1.3 Вычисляют глобальное среднеквадратическое отклонение повторяемости s, на всех уровнях: (s,(х))
для стандартного метода и (s, (у))для альтернативного. Глобальное среднеквадратическое отклонение повто
ряемости s, всех уровней равно
®r(^)=V’VT- w®
v"*=I IK,
4 r
-1
=в пределах дисперсии;
ЗЛУ) = ^ivy ■где Vwy =
в пределах дисперсии.
R1.4 Оценивают глобальные средние * и у обоих методов (/ = от 1до q уровней), как показано ниже:
х = ^ £ * и y ~ ± i y ,
R.2 Выбор
Выбирают ортогональную линейную регрессию (см. R.3. GMFR) или линейную регрессию обычных наимень
ших квадратов (см. R.4. OLS’ ):
Коэффициент выбора R = s, (alt)’s.(ref).
- Если R > 2, продолжают использовать ось х (независимая переменная) для стандартного метода и затем
используют оценки по методу OLS (S.4: х =ref).
-Если R< ’l2. используют ось х для альтернативного метода и ось у для стандартного и затем исполь
зуют оценки по методу OLS (см. S.4: х =alt). Потом проводят замену всех оценок для х на оценки для у и
наоборот, т. е.
{х,} <=•{У,). {SJ <=>{S*}. Sr(х) <=>s,(у), х о у.
Если 1/2 < R < 2 (случай хеазиравной повторяемости по х и у), используют (ортогональные) оценки по
методу GMFR (см. R.3), сохраняя ось х за стандартным методом.
11OLS — обычный метод наименьших квадратов.
52