Прогнозирование погрешностей фотометрии с использованием закона накопления ошибок и метода Монте-Карло

Abstract

В вычислительном эксперименте, при сочетании закона распространения ошибок и метода Монте-Карло, исследовано влияние погрешностей приготовления растворов, погрешностей холостого опыта и погрешностей измерения пропускания на метрологические характеристики фотометрического анализа. Найдено, что результаты прогнозирования погрешностей аналитическим и статистическим методами взаимосогласованы. Показано, что особенностью метода Монте-Карло является возможность прогнозирования закона распределения погрешностей в фотометрии. На примере сценария рутинного анализа рассмотрено влияние гетероскедастичности разброса вдоль градуировочного графика на качество анализа. During computing experiment, in combination of the accumulation of errors law and Monte Carlo method, the influence of solution-making errors, blank experiment errors and optical transmission measurement errors upon metrological performance of photometrical analysis has been studied. It has been shown that the results of prediction by analytical and statistical methods are interconsistent. The unique feature of Monte Carlo method has been found to enable prediction of the accumulation of errors law in photometry. For the version of routine analysis the influence of heteroscedasticity of dispersion along calibration curve upon analysis quality has been studied.