К. Дёрффель - Статистика в аналитической химии (1994) (1037704)
Текст из файла
К. Дерффель Статистика в аналитической химии Отскавировал Вячеслав Ершик Я1ажаУОМУфта11. ги Перевод с немецкого Л. Н. Петровой под редакцией и с предисловием канд. техн, наук Ю. П. Адлера Москва «Мир» 1994 ННК 24.4 Л38 УЛК от?34 519 22/25 18Н?з? 5-03 — 002799-8 Перевод пятого издании кнвги немецкого автора. Более ранее издание этой книги было ввшушено в русском переводе (Доерфелв К. Статистика в аналитической химии.— Мо Мир, 1969), быстро раскуплено н сейчас является раритетом.
Предлагаемое издание значктелъно переработано. Обсуждаются традгщионные методы математической статистики и их применение в аналитической химии, а также некоторые разделы теории эксперимента. Приведенм ирнмеры применения полного факторного эксперимента. Для химиков-аналитиков, химиков-экспериментаторов, студентов, аспирантов и пр»- оодавшелей химических и химико-технояогнческих вузов, а также всех специалистов (в том чисгге шокеверов), применяющих в работе статистические методы.
ВЕК 24.4 Издание выпущегго в счет дотации, выделенной Комитетом РсР цо печати Редакция литературы по химии 1БВ?т? б — 03-002799 — 0(русск.) ' ?БВ?з? 3-342-00337-2(нем.) © Пеи?зс?гег 'тейай ?йг Сгипдз?о?йпдизсг?е СтЬН, 1,егрг13, 1990 © перевод иа русский язык, Петрова Л Н„ 1994 Дерффель К. Д36 Статистика в аналитической химии. Пер. с нем. — Мл Мнр, 1994.
—— 268 с., ил, Предисловие редактора перевода Знак качества Был язык мой правдив, как спектральный анализ. А. Теркоескиа Может ли вообще спектральный анализ быть правдивым? Физические процессы, сопровождающие возбуждение спектра и его регистрацию происходят в мире, где нет этого понятия. Оно возникает лишь при попытке использовать результаты для каких-то решений и действий. Вот тут-то и появляется статистика.
Появляется, чтобы стать гарантом правдивости, знаком качества результата анализа. Ясно, что верно это не только для спектрального анализа, но и вообще для всех возможных методов анализа, любых измерений. Книга, которую вы открыли, как раз и рассказывает о многих важных практических аспектах приложения статистических методов в аналитической химии.
А цель этих вводных заметок— попытаться вписать материал книги в общий, более широкий контекст, найти ее место в рамках всей проблемы "статистика — аналитика". Давайте посмотрим, как складываются отношения между анализом и статистикой на различных этапах анализа, 1. Роль статистических методов на разных этапах анализа Обратимся к созданию новой методики анализа. Прежде всего надо придумать новый метод анализа, как это было, скажем, при создании хроматографического или полярографического метода.
Хотя статистика вездесуща и могла играть определенную роль в таких знаменательных событиях, мы все же не станем вдаваться в обсуждение подобных возможностей. Пока идея не сформировалась, трудно говорить о каких бы то ни было регулярных методах исследования.
Но вот новая мысль сформулирована и начался процесс ее всестороннего опробывания. Это как раз тот самый случай, когда статистика может проявить себя во всем блеске. Выбор подходящего растворителя, катализатора, буфера, вообще реакционной среды и используемых веществ, ведет к перебору, как правило, огромного числа мыслимых вариантов. Такие комбинаторные задачи весьма трудоемки и дороги.
Поэтому даже самые незначительные возможности сокращения перебора вариантов желательны, ибо ведут к экономии времени и средств. Неудивительно, что проблема перебора вариантов встречается не только при разработке новой методики анализа, но и во многих иных случаях, например при выборе лекарств ~Ц. Проблема перебора вариантов обычно усложняется стремлением к возможно более полному учету априорной информации.
А это ведет к задачам распознавания образов и многомерной классификации [2 — 4]. А Предисловие редактора перевода когда речь идет о реальных обьектах, то все упомянутые подходы опираются на статистические процедуры. В рамках теории планирования эксперимента существует целое направление, связанное с построением таких комбинаторных схем, как латинские и греко- латинские квадраты, полноблочные и неполноблочные схемы и другие подобные структуры, а также с обработкой результатов экспериментов, получаемых в ходе реализации таких планов [5 — 7].
Существует и еше одна возможность, связанная с так называемыми отсенвающими экспериментами. Обычно отсеиваюший эксперимент реализуется в несколько более определенной ситуации, чем комбинаторный перебор. Прн отсеивании из каких-то априорных соображений уже известен некоторый класс объектов, среди которых и надо выбрать наилучший (или наилучшие) в некотором заданном смысле, причем так, чтобы минимизировались затраты времени и средств на проведение самого отсеивания. Стоит еше иметь в виду, что объектами отсеивания могут быть как некоторые вещества или иэделия, так и переменные (факторы), с помощью которых описываются некоторые объекты. Когда речь идет об отсеивании переменных, то прежде всего приходит в голову предложенный Ф. Саттерзвайтом метод "случайного баланса" (см., например, [8]).
В связи с широким распространением ЭВМ появилось множество планов и процедур отсеивания, подробно описанных, например, в работе [9]. Они находят применение не только в обычных физических экспериментах, но и в машинных имитационных исследованиях, что значительно расширяет возможности, в том числе и для аналитики. Задача отсеивания объектов получила наиболее широкое распространение в фармакологии, где она известна под названием "скрининг-процедуры" [10]. Вызывает удивление практическое отсутствие работ по выбору нового метода анализа, в которых бы систематически использовались разнообразные отсеивающие подходы.
Создание новых методов анализа — всегда актуальная задача. Однако на практике аналитик чаще сталкивается в некотором смысле с "обратной" ситуацией, когда известно довольно много различных методов анализа данного вещества на требуемый компонент и надо выбрать среди этих методов наиболее подходящий. Тогда возникает типичная задача статистической теории принятия решений в многокритериэльной ситуации [11]. Из-за значительной неопределенности исходной ситуации н противоречивости критериев [нэдо, чтобы одновременно было очень точно, очень быстро и очень дешево) обычно решение приходится искать экспертными методами.
А это снова статистическая задача [12]. Более того, она даже была гостирована [13]; теперь этот ГОСТ стал методическими рекомендациями. Формализованные процедуры принятия ответственных решений о выборе подходящего метода анализа существенно повышают эффективность работы аналитика. Конечно, перебор и отсеивание могут возникать и в других ситуациях, к рассмотрению которых мы теперь и переходим. Создание нового метода — очень важно, но, до тех пока он не представлен в виде рабочей прописи, им трудно воспользоваться. Пропись предполагает, что полно и ~очно описана вся последовательность операций, необходимых для получения результата анализа.
Причем этот результат должен обладать при строгом соблюдении прописи некоторыми оптимальными свойствами. Для достижения оптимальных результатов мало Знак вачестэа А задача ее оптимизации естественно сводится к задаче планирования экстремального эксперимента. До настоящего времени это одна из наиболее важных и наиболее распространенных аналитических ситуаций, где на помощь аналитику приходит статистика [14]. В рамках планирования эксперимента есть по крайней мере два широко распространенных метода поиска экстремума, т. е.
оптимизации. Этот метод Бокса — Уилсона или метод крутого восхождения [15] и метод последовательной симплексной оптимизации (ПСМ) [16]. Между ними наблюдается некоторая конкуренция, но каждый нз них использовался сотни раз в различных задачах аналитической химии. Попытка дать систематический обзор этих приложений потребовала бы целого тома. Впрочем, мы еще скажем ниже о библиографических источниках. С проблемой оптимизации тесно связана и проблема выбора критерия оптимизации или показателя качества. Не вдаваясь сейчас в подробности, заметим только, что наиболее часто рассматриваются такие критерии, как точность, правильность и воспроизводимость анализа.
Самому термину "точность", правда, не очень везет: некоторые предлагают вместо него пользоваться термином "прецизионность", что, на наш взгляд, вполне допустимо, хотя и напоминает известную дискуссию между "остроконечниками" и "тупоконечниками". Хорошо иметь оптимальную пропись, Но и этого мало. Важно еще приладить ее к конкретной обстановке данной аналитической лаборатории, да и обеспечить сохраняемость во времени. Так, в прописи может, например, стоять требование "сушить пробу один час при температуре 90'С". А вот в работе [17], где, между прочим, использовался метод случайного баланса, было показано, что в разных областях пода сушильной печи температура настолько разная, что требования прописи выполняются только в определенных зонах, да еще далеко не все форвакуумные насосы обеспечивают требуемое разряжение.
Характеристики
Тип файла DJVU
Этот формат был создан для хранения отсканированных страниц книг в большом количестве. DJVU отлично справился с поставленной задачей, но увеличение места на всех устройствах позволили использовать вместо этого формата всё тот же PDF, хоть PDF занимает заметно больше места.
Даже здесь на студизбе мы конвертируем все файлы DJVU в PDF, чтобы Вам не пришлось думать о том, какой программой открыть ту или иную книгу.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
