【摘 要】
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在化学测量中,由于仪器基线漂移或者人为原因等因素的影响,时常出现一些远离数据整体分布的值即异常点(outliers),从而导致基于最小二乘(LS)的多元校正方法所预测的结果偏离
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在化学测量中,由于仪器基线漂移或者人为原因等因素的影响,时常出现一些远离数据整体分布的值即异常点(outliers),从而导致基于最小二乘(LS)的多元校正方法所预测的结果偏离真值,为消除或减小它们的影响,化学计量学工作者提出了许多行之有效的稳健多元校正方法和M-估计法等.一般而言,稳健校正方法分为两种:稳健回归与诊断方法,两者的处理顺序相反,目的相同.前者是找到数据分布的主体,构造使异常点不对估计产生影响的稳健模型;后者是首先找出异常点,将其剔除后继用经典估计方法处理.该论文通过对经黄校正模型的改进提出了数种实用的稳健多元校正方法,完成了程序的编写和验证,建立了方法评价指标,通过计算机数字模拟证明了方法的可行性与适用性且比较了方法的优劣,并对它们在复方药物制剂分析中的实用化进行了研究.
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