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普考申論題 106年 [食品衛生檢驗] 食品分析與檢驗概要

第 二 題

📖 題組:
請說明檢量線(calibration curve)製作之:(每小題 5 分,共 15 分) (一)直線回歸方程式。 (二)相關係數(correlation coefficient)。 (三)測定係數(coefficient of determination)。
📝 此題為申論題,共 3 小題

小題 (二)

相關係數(correlation coefficient)。

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看到「相關係數」,應直覺聯想其代號(r)、數值範圍(-1 到 1)及其在儀器分析中的實務意義(評估濃度與訊號間的線性相關程度)。作答時需點出數值越接近1代表線性越佳,並補充食品檢驗實務上常見的允收標準(如 r ≥ 0.995)。

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【破題】相關係數(Correlation coefficient,通常以 $r$ 表示)為評估檢量線中自變數(樣品濃度)與應變數(儀器響應訊號)之間線性相關程度之統計指標。 【論述】 一、定義與數值範圍:相關係數係用以衡量兩個變數之間的線性關聯性,其計算結果數值範圍必落在 $-1 \le r \le 1$ 之間。

小題 (一)

直線回歸方程式。

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看到「直線回歸方程式」,應立即聯想數學方程式 y = ax + b,並將變數對應至食品儀器分析的實務(x為標準品濃度,y為儀器訊號)。答題重點在於說明變數定義、最小平方法原理,以及其用於未知樣品定量的核心目的。

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【破題】 直線回歸方程式為檢量線製作的核心數學模型,用於描述標準品濃度與儀器響應訊號間的線性關係。 【論述】

小題 (三)

測定係數(coefficient of determination)。

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看到「測定係數」,應直覺聯想到檢量線的「適配度(Goodness of fit)」,即 R² 值。解題時需明確指出其統計定義(自變數能解釋依變數變異的比例)、數值範圍(0~1),以及在食品定量分析實務上的標準與意義(如 R² ≥ 0.995)。

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「測定係數」(Coefficient of determination)通常以 R² 或 r² 表示,為相關係數(r)的平方值。其特徵與意義包含: (1) 統計意義:代表在直線回歸方程式中,依變數(Y軸,如儀器訊號回應值)的總變異量中,能被自變數(X軸,如標準品濃度)所解釋的比例。 (2) 數值範圍:介於 0 至 1 之間。數值越接近 1,表示檢量線的「適配度(Goodness of fit)」越好,實際數據點越完美地貼近回歸直線上。

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