了解校准图的线性
定标图的实质是两个变量之间的线性关系。如何根据校准图的解释来确定线性度?校准线上的点很少落在一条完美的直线上。通常你会用尺子画一条穿过大多数点的直线。
我们早先的文章校准图的生成和解释指南处理用于建立校准可靠性的考虑因素。它还处理常见的错误，即在校准图中的发电和插补或外插。
表示两个变量之间线性关系的两种度量方法是:
相关分析,这适用于两个独立因子x和y i.e如果x增加也增加，减少或根本不会改变，并且
回归分析,x的变化将在y中具有相应的变化，但y的变化不会发生x。
在所有点不落在一条直线上的定标图中，应用线性回归。回归线使直线与各个点之间在Y方向上的残差距离最小化，并通过数据的质心(X和Y的平均值)。
线性回归线采用最小二乘法建立两个变量之间的关系为最佳拟合直线。大多数仪器只在一定浓度范围内产生线性响应，超过这个浓度范围，响应即为非线性。选择正确的区域对于减少非线性引起的误差是很重要的
系数相关，r
线性系数表示在两个变量X和Y之间的线性程度。它位于该范围内+1至-1。正标志是指两个变量和负标志之间的正线性关系是指变量之间的负相关。
当r值接近1时，表示强烈的正相关关系，即X值的增加伴随着Y值的增加。
当r值接近-1时，为强负相关，即X的值增加，Y的值相应减少。
R = 0表示两个变量之间没有关系。
r = -1表示变量之间的完美负关系。
方差系数，\（r ^ 2 \）
通常用方差系数(r^2)来代替r。它表示Y的变化与X的变化相关联的百分比
\(r^2\)在0和1之间
例如，如果r= 0.98，那么\(r^2\)是0.96，这意味着Y的总变化的96%可以用X和Y之间的线性关系来解释。Y的其余4%的变化仍然无法解释
\（r ^ 2 \）是回归线所代表数据的程度
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谢谢Shazia。我们高兴地注意到这篇文章是有用的。
迪帕克博士Bhanot
翻译得很好，谢谢。
请继续研究如何在不确定度的估计中轻松地接近相关测量的影响因素。
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这篇文章对高效液相色谱的知识开发非常重要
谢谢先生
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