8: Calibración de datos
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\[S = k_A C_A + S_{blank} \nonumber\]
donde\(k_A\) está la sensibilidad de la curva de calibración y\(S_{blank}\) es la señal en ausencia de analito.
¿Cómo encontramos la mejor estimación para esta relación entre la señal y la concentración de analito? Cuando una curva de calibración es una línea recta, la representamos usando el siguiente modelo matemático
\[y = \beta_0 + \beta_1 x \nonumber \]
donde y es la señal medida del analito, S, y x es la concentración conocida del analito\(C_A\), en una serie de soluciones estándar. Las constantes\(\beta_0\) y\(\beta_1\) son, respectivamente, la interposición y esperada de la curva de calibración y su pendiente esperada. Debido a la incertidumbre en nuestras mediciones, lo mejor que podemos hacer es estimar valores para\(\beta_0\) y\(\beta_1\), que representamos como b 0 y b 1. El objetivo de un análisis de regresión lineal es determinar las mejores estimaciones para b 0 y b 1.