Для обработки результатов ММС (метод наименьших квадратов), необходимо взять среднее арифметическое значений всех анализов.
(0,09615 + 0,09708 + 0,09504) / 3 = 0,09609 моль/дм^3
Теперь необходимо вычислить стандартное отклонение значений от среднего значения для оценки стабильности результатов.
σ = √((Σ(xi - x̅)²) / (n - 1))
где xi - значения анализов, x̅ - среднее арифметическое, n - количество анализов
Σ(xi - x̅)² = (0,09615 - 0,09609)² + (0,09708 - 0,09609)² + (0,09504 - 0,09609)² = 5.24 * 10^-7
σ = √(5.24 10^-7 / (3 - 1)) = √(2.62 10^-7) = 5.12 * 10^-4 моль/дм^3
Таким образом, среднее значение анализов составляет 0,09609 моль/дм^3, с погрешностью 5.12 * 10^-4 моль/дм^3 (вероятность 95%).
Для обработки результатов ММС (метод наименьших квадратов), необходимо взять среднее арифметическое значений всех анализов.
(0,09615 + 0,09708 + 0,09504) / 3 = 0,09609 моль/дм^3
Теперь необходимо вычислить стандартное отклонение значений от среднего значения для оценки стабильности результатов.
σ = √((Σ(xi - x̅)²) / (n - 1))
где xi - значения анализов, x̅ - среднее арифметическое, n - количество анализов
Σ(xi - x̅)² = (0,09615 - 0,09609)² + (0,09708 - 0,09609)² + (0,09504 - 0,09609)² = 5.24 * 10^-7
σ = √(5.24 10^-7 / (3 - 1)) = √(2.62 10^-7) = 5.12 * 10^-4 моль/дм^3
Таким образом, среднее значение анализов составляет 0,09609 моль/дм^3, с погрешностью 5.12 * 10^-4 моль/дм^3 (вероятность 95%).