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By S. Ebel (auth.), Dr. Helmut Günzler, Prof. Dr. Rolf Borsdorf, Prof. Dr. Klaus Danzer, Prof. Dr. Wilhelm Fresenius, Dr. Walter Huber, Prof. Dr. Ingo Lüderwald, Prof. Dr. Günter Tölg, Prof. Dr. Dr. Hermann Wisser (eds.)

ISBN-10: 3642775268

ISBN-13: 9783642775260

ISBN-10: 3642775276

ISBN-13: 9783642775277

Das ATB bietet in einzelnen, sehr aktuellen und praxisbezogenen Beitr{gen komprimierte Informationen }ber neue analytische Techniken und deren Anwendung in allen relevanten Gebieten, wie Umweltforschung, Werkstoffwis- senschaften, biochemische und klinisch-chemische examine und Lebensmittelanalytik. Die in die Abschnitte Grundlagen, Methoden, Anwendungen untergliederten Beitr{ge k|nnen dem Analytiker die Arbeit sehr erleichtern. Ein umfangreicher Basisteil u.a. mit MAK-Werten, SI-Einheiten und Literatur- }bersichten schlie~t jeden Band ab. Wegen des inter- disziplin{ren Zusammenwirkens der analytischen Chemie mit anderenFachgebieten ist das Werk f}r einen besonders gro~en Leserkreis von Interesse.

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Nu = 2), so macht sich eine fortwiihrende Vergr6Berung von nv immer weniger bemerkbar (vgl. B. erste Spalte in Tabelle 6). Tabelle 6 ist zu den Diagonalelementen symmetrisch, da Gl. (7-41) gegen Vertauschen von nu und nv invariant ist. B. fiir den Grenzfall nv ~ 00, real also fiir nv» nu - so strebt die effektive Datenzahl (7-42) gegen einen Grenzwert (7-43). (7-42) Fehler und Vertrauensbereiche analytischer Ergebnisse 36 Tabelle 6. Effektive Datenzahl neff fiir verschiedene nu und ny und der Voraussetzung var(v) = var(u) ~u: 2 3 4 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2,000 2,400 2,667 3,857 3,000 3,111 3,200 3,273 3,333 3,385 3,429 2,400 3,000 3,429 3,750 4,000 4,200 4,364 4,000 4,615 4,714 4,800 2,667 3,429 4,000 4,444 4,800 5,091 5,333 5,538 5,714 5,867 6,000 2,857 3,750 4,444 5,000 5,455 5,833 6,154 6,429 6,667 6,875 7,059 3,000 4,000 4,800 5,455 6,000 6,462 6,857 7,200 7,500 7,765 8,000 nv» flu 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000 6 5 flu» nv 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000 14,000 16,000 18,000 20,000 22,000 24,000 Tabelle 7.

Damit entspricht dieser Ansatz im Ergebnis der oben gebrachten geometrischen Deutung. cr~ ;;:; var(u) cr; ;;:; var(v) t~,y var(y) = t~,u var(u) + t~,v var(v) t~,u var(u) + t~,v var(v) var(u) + var(v) (7-55) (7-66) Es sei nich verschwiegen, daB "wunde Punkt" dieser Ableitung in Gl. (6-36) mit der Annahme var(y) ;;:; cr; bei guten Daten liegt, da der Quotient XUfy erst fUr groBe Datenzahlen gegen 1 konvergiert, da var(y) kein besonders erwartungstreuer Punktschiitzer fUr das wahre StreuungsmaB cr; ist.

Das Problem des Berechnungsweges tiber neff stellt sich dann, wenn die beiden zu verrechnenden Datenvektoren einmal fu = nu - 1 und zum anderen fv = nv - 2 Freiheitsgrade aufweisen, wie dies bei der Auswetung von AnalysenmeBwerten tiber eine lineare Kalibrierung der Fall ist. /2, innerhalb der ein bestimmter Anteil der MeBdaten zu erwarten ist. B. """"'1----+-y Abb. 10. Schranken einer Norrnalverteilung p u Abb. 11. Trigonometrische Deutung von GI. (7-53) (Satz des Pythagoras) y ± 1,645 sdv(y) bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von a.

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Analytiker-Taschenbuch by S. Ebel (auth.), Dr. Helmut Günzler, Prof. Dr. Rolf Borsdorf, Prof. Dr. Klaus Danzer, Prof. Dr. Wilhelm Fresenius, Dr. Walter Huber, Prof. Dr. Ingo Lüderwald, Prof. Dr. Günter Tölg, Prof. Dr. Dr. Hermann Wisser (eds.)


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