Всё о градуировке и градуировочных графиках. Валидация и рутинное использование градуировки: сложные случаи и методы решения проблем

Автор и ведущий: Ищенко Николай Владимирович – к.х.н., доцент кафедры аналитической химии КНУ им. Тараса Шевченко. Главный специалист отдела управления качеством Лаборатории антидопингового контроля Национального антидопингового центра Украины. Опыт работы по разработке, валидации и оценке неопределеленности хроматографических и спектроскопических методик измерений.

Формат: 1 день, 8 академических часов.

Скидки: 5% за регистрацию до 10.03.2022 г., при участии 2-х и более сотрудников — дополнительная скидка 10%

В аналитической химии практически все методы анализа требуют операции градуировки. В данном семинаре рассматриваются основные аспекты обработки и использования градуировочных зависимостей. Несмотря на повседневное использование градиуровок,  множество вопросов, связанных с её правильным использованием, остается «за кадром». Данный семинар призван закрыть некоторые вопросы, связанные с правильным использованием градуировок для получения наилучшего результата эксперимента.

В программе:

1. Место градуировки в аналитической химии.
2. Градуировка как способ демонстрации метрологической прослеживаемости.
3. Типы градуировочных образцов.
4. Обработка градуировочных зависимостей методом наименьших квадратов (МНК).
5. Предпосылки линейного МНК.
6. Оценки параметров линейного МНК с примерами в Excel.
7. Проверка адекватности модели:
8. Анализ остатков
9. Lack-of-fit
10. Тест Манделя
11. Тест на значимость свободного члена регрессии
12. Использование регрессии для предсказания независимой переменной.
13. Ошибка предсказания, способы её уменьшения, вклад ошибки предсказания в неопределенность измерений.
14. Способы проверки пригодности регрессии для градуировки.
15. Типы градуировок в химическом анализе:
16. Валидация
17. Градуировка по одной точке
18. Градуировка по двум точкам
19. Градуировка по множеству точек
20. Метод добавок
21. Проблемы, возникающие по градуировке:
22. Нелинейность
23. Гетероскедастичность (неоднородность дисперсий)
24. Решение проблем, которые возникают при градуировке.
25. Нелинейная градуировка
26. Метод взвешенной регрессии
27. Оценивание предела обнаружения из градуировочной зависимости.
28. Альтернативные способы использования регрессионных зависимостей.

Программа и регистрационная форма в формате WORD для украинских Компаний —lk_programma_mart_2022_ukrСкачать

Программа и регистрационная форма в формате WORD для зарубежных Компаний —lk_programma_mart_2022_inСкачать