2020-10-15重复性限r与再现性限R

2020-10-15  本文已影响0人  孤独的坚果儿

分析实践中往往关心的是两个或多个测试结果是否符合方法精密度的要求,为此需确定一些类似临界值或允许差之类的度量,而不仅标准差的值。

根据重复性的定义,同一操作员在同一实验室内做两次独立测量,其测试结果为y_{1} ,y_{2}

统计模型y1=m+B1+e1;y2=m+B1+e2

y1-y2=e1-e2,y1-y2服从正态分布的随机变量

y1-y2的均值E(y1-y2)=E(e1-e2)=0

y1-y2的方差D(y1-y2)=D(y1)+D(y2)=\delta _{r}^2 +\delta _{r}^2 =2\delta _{r}^2

对于一服从正态分布的随机变量,均值为\mu ,标准差为\delta ,它的取值落在(\mu ±\delta )的概率为95%,因正态分布的均值为0,标准差为\sqrt{2\delta ^2 } ,y1-y2的取值落在±2\sqrt{2\delta ^2 } ,重复性条件下\delta =s_{r}

p(\vert y1-y2 \vert \leq 2\sqrt{2s_{r}^2 } )\approx 0.95

而重复性定义对比呢,两组数据差小于该数据的概率为95%即为重复性限r

r=2\sqrt{2s_{r}^2 } =2.83s_{r}

B再现性条件各做一次测试,测试结果为y1,y2

由统计模型:y1=m+B1+e11

y2=m+B2+e21

y1-y2也服从正态分布的随机变量

y1-y2的均值E(y1-y2)=E(e11-e21)+E(B1-B2)=0

y1-y2的方差D(y1-y2)=D(B1-B2)+D(e11+e21)=2(\delta _{l}^2+\delta _{r}^2)=2\delta _{R}^2

因服从正态分布,和重复性一样,需要y1-y2取值落在\pm 2\sqrt{2\delta _{R}^2 } ,用再现性方差为S_{R}

p(\vert y_{1} -y_{2}  \vert \leq 2\sqrt{2s_{R}^2 } )\approx 0.95

而再现性限定义对比,两组数据差小于该数据的概率为95%即为再现性限R

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