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Ejercicio 1. MuestraMétodo a prueba Nominal 1234512345 6.6 8.1 8.6 9.6 8.6 6.82 8.33 8.95 9.58 8.33 Exactitud: recuperación media.

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1 Ejercicio 1

2 MuestraMétodo a prueba Nominal Exactitud: recuperación media

3 MuestraMétodo a prueba NominalR / % Exactitud: recuperación media

4 En el caso anterior: R = 99 % s R = 2.8 % n = 5 t exp = 0.8 t, ( = 0.05, = 4) = 2.79 Exactitud: recuperación media Conclusión: t exp t Los resultados son comparables

5 Ejercicio 2

6 Exactitud: prueba t por parejas MuestraMétodo a prueba / g L –1 HPLC / g L –

7 Exactitud: prueba t por parejas MuestraMétodo a prueba / g L –1 HPLC / g L –1 / g L – – –0.05 Prueba para determinar si la diferencia media difiere de 0: se compara t exp con t, ( = 0.05, = T - 1)

8 Exactitud: prueba t por parejas En el caso anterior: = g L –1 s = 0.09 g L –1 n = 5 |t exp |= 0.1 t, ( = 0.05, = 4) = 2.79 Conclusión: t exp t Los métodos son comparables

9 Ejercicio 3

10 5.00e e e e e e e e e e e e e e Datos para comparación con un método de referencia Método a prueba y desvío estándar Método de referencia y desvío estándar

11 Exactitud: programa EJCR Resultados numéricos LS Method: BLS Slope: ± SD: Intercept: ± SD: Antigua comparación El intervalo de confianza de la pendiente (de a 1.024) contiene el valor ideal 1. El intervalo de confianza de la ordenada (de –0.25 a 0.53) contiene el valor ideal 0.

12 Exactitud: programa EJCR Resultados gráficos

13 Exactitud: programa EJCR Resultados gráficos

14 Ejercicio 4

15 5.00e e e e e e e e e e e e e e Organización de los datos para comparación con patrones Método a prueba y desvío estándar Nominal (patrón)

16 Ejercicio 5

17 e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e+001 Señales por triplicado Concentraciones nominales de los patrones Señales por triplicado Organización de los datos para regresión lineal Concentraciones nominales de los patrones

18 Programa LR_CAL Resultados numéricos Regresion lineal de datos analiticos Etapa de calibracion Archivo de datos de calibrado: 'datos_ej_res_completos.txt' Pendiente: / SD: Ordenada: / SD: Desvio estandar de los residuos s(y/x): Numero de niveles de concentracion: 11 Numero de replicas para cada nivel: 3 Numero total de datos: 33 Prueba de linealidad Fexp: p: Fcrit = 1.88 Los datos NO cumplen la prueba F Cifras de merito Sensibilidad: Sensibilidad analitica: /gamma: LOD (n=3): LD (n=3): LOQ (n=3):

19 Programa LR_CAL Resultados gráficos

20 Programa LR_CAL Resultados gráficos

21 Ejercicio 6

22 Programa LR_CAL Prueba F quitando datos de concentración alta Concentración máxima F exp F crit p F exp F crit y p > 0.05

23 Programa LR_CAL e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e+000 Organización de los datos Señales por triplicado Concentraciones nominales de los patrones Organización de los datos Concentraciones nominales de los patrones Señales por triplicado Organización de los datos Concentraciones nominales de los patrones

24 Programa LR_CAL Resultados numéricos Regresion lineal de datos analiticos Etapa de calibracion Archivo de datos de calibrado: 'datos_ej_res_lineal.txt' Pendiente: / SD: Ordenada: / SD: Desvio estandar de los residuos s(y/x): Numero de niveles de concentracion: 6 Numero de replicas para cada nivel: 3 Numero total de datos: 18 Prueba de linealidad Fexp: p: Fcrit: 2.60 Los datos cumplen la prueba F Cifras de merito Sensibilidad: Sensibilidad analitica: /gamma: LOD (n=3): LD (n=3): LOQ (n=3):

25 Programa LR_CAL Resultados numéricos con el número correcto de cifras significativas Pendiente: / SD: 0.01 Ordenada: / SD: 0.04 Desvio estandar de los residuos s(y/x): 0.10 Numero de niveles de concentracion: 6 Numero de replicas para cada nivel: 3 Numero total de datos: 18 Prueba de linealidad Fexp: p: Fcrit: 2.60 Los datos cumplen la prueba F Cifras de merito Sensibilidad: 1.32 Sensibilidad analitica: 13 1/gamma: 0.08 LOD (n=3): 0.2 LD (n=3): 0.1 LOQ (n=3): 0.6

26 Programa LR_CAL Resultados gráficos

27 Programa LR_CAL Resultados gráficos

28 Ejercicio 7

29 Programa LR_PRED e e e e e e e e e e e e+000 Organización de los datos Señales por triplicado Organización de los datos Señales por triplicado

30 Programa LR_PRED Resultados numéricos Regresion lineal de datos analiticos Etapa de prediccion Archivo de datos de prediccion: 'datos_ej_res_test.txt' Muestra 1 Concentracion: / SD: DSR: % Muestra 2 Concentracion: / SD: DSR: % Muestra 3 Concentracion: / SD: DSR: % Muestra 4 Concentracion: / SD: DSR: % Se ha grabado un archivo de texto datos_ej_res_lineal_pred.txt con los resultados de la predicion

31 Programa LR_PRED Resultados numéricos con número correcto de cifras significativas Muestra 1 Concentracion: / SD: 0.05 DSR: 12.3 % (Esta muestra está por debajo del LOQ, lo correcto sería informar: analito detectado, concentración menor que el LOQ). Muestra 2 Concentracion: / SD: 0.05 DSR: 3.3 % Muestra 3 Concentracion: / SD: 0.05 DSR: 1.9 % Muestra 4 Concentracion: / SD: 0.05 DSR: 1.4 %

32 Ejercicio 9 Programa lr_cal Regresion lineal de datos analiticos Etapa de calibracion Archivo de datos de calibrado: 'r2.txt' Pendiente: / SD: Ordenada: / SD: Desvio estandar de los residuos s(y/x): Numero de niveles de concentracion: 6 Numero de replicas para cada nivel: 2 Numero total de datos: 12 Test de linealidad Fexp: p: Fcrit: Los datos NO cumplen el test Programa Sigmaplot 9.0 R Rsqr Adj Rsqr 1,00000,99990,9999


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