分析误差的非线性组成部分
摘要：临床化学中的一些研究表明，非高斯分布预期的非常大的误差的概率要远高于预期。此外，经验发现非线性复杂系统的行为往往渐近指数增长。因此，我们可以假设一些分析系统的误差可以用具有高斯分布的线性误差和具有拉普拉斯分布的非线性误差的总和来近似表示。然后，总误差的概率密度函数（pdf）可以用高斯和拉普拉斯pdf的卷积积分来近似表示。为了探索分析误差的非线性成分的假设，我使用数值方法评估了这个分布，并计算了各种与质量控制相关的统计量。使用提出的分布的大误差比使用高斯分布要更有可能。使用提出的分布模拟的测量序列经常满足正态性的准则。关键误差和关键错误检测的概率要小于高斯分布的相应值。虚警概率较大。因此，为了优化质量控制计划过程，我们应该探索分析误差存在非线性成分的可能性。
作者：Aristides T. Hatjimihail (Hellenic Complex Systems Laboratory, Drama, Greece)
论文ID：nlin/0201049
分类：Adaptation and Self-Organizing Systems
分类简称：nlin.AO
提交时间：2007-05-23