ASTM E2617-09
経験的に導出された多変数キャリブレーションの検証のための標準的な手法

規格番号

ASTM E2617-09

制定年

2009

出版団体

American Society for Testing and Materials (ASTM)

状態

入れ替わる

に置き換えられる

ASTM E2617-09a

最新版

ASTM E2617-17

範囲

この実践は、受け入れられた参照方法と比較して、定量的または定性的で経験的に導出された多変量キャリブレーションのパフォーマンスを検証するための普遍的に適用可能な手順の概要を示しています。 この実践により、受け入れられた基準方法と比較して信頼性の高い推定値を提供するためのキャリブレーションの能力を評価するための手順が提供されます。 この実践により、検証要件を指定するオプションを備えた経験的に導出された多変量校正を組み込んだ測定システムの購入者が、システムが受け入れられた基準方法と適切な程度の一致を伴う推定値を提供できることを保証できます。 この実践により、測定システムの性能の継続的な品質保証に役立つ情報を提供できる手順を備えた、経験的に導出された多変量校正を組み込んだ測定システムのユーザーが提供されます。 この実践の適用で得られる検証情報は、検証の実行に使用される材料の種類と特性範囲にのみ、また実践が完全に適用される個々の測定システムにのみ適用されます。 アプリケーションに適した検証サンプルの特性レベルと組成特性を選択するのはユーザーの責任です。 これにより、ユーザーは、検証された適用範囲の特定の制限や、測定システムの許可された使用に対する特定の制限を含む、分析システムの包括的な検証ステートメントを作成できるようになります。 ユーザーは、結果を得るために使用された材料の種類や特性の範囲を超えて検証結果を外挿しないよう警告されます。 ユーザーは、検証済みの経験的に導出された多変量キャリブレーションは、検証セットで表されるサブセット母集団に該当するサンプルにのみ適用できることに注意してください。 経験的に導出された多変量キャリブレーションからの推定は、推定が生成される特定の測定に対するキャリブレーションの適用可能性が明示的に確立されている場合にのみ検証できます。 適用可能性は想定できません。 1.1 この実践は、重線形回帰 (MLR)、主成分回帰 (PCR)、部分最小二乗法 (PLS)、人工ニューラル ネットワークによって導出された校正など、経験的に導出された校正 (注 1) の検証要件をカバーします。 (ANN)、または、テスト対象の特定のサンプルに対して測定された一連の変数と、そのサンプルに適用できる 1 つ以上の物理的、化学的、品質、またはメンバーシップ特性との間の関係を仮定するその他の経験的キャリブレーション手法。 注 18212;経験的に導出されたキャリブレーションは「モデル」と呼ばれることもあります。 または &#“キャリブレーション&#”以下の文章では、簡潔にするために「キャリブレーション」という用語を使用します。 プロシージャの完全な名前の代わりに使用できます。 1.2 この実務では、上記の仮定された関係を確立するための手順はカバーされません。 1.3 この実践は、経験的に導出された多変量校正の被試験サンプルの測定への適用性を検証し、経験的に導出された多変量校正から計算された特性と一般に認められた基準法の結果との同等性を検証するために使用される技術の概要として機能します。 事前に指定された統計的信頼水準に対して確立された管理限界内に測定値が収まること。 1.4 この規格は、すべての安全対策に対処することを目的としたものではありません。

ASTM E2617-09 発売履歴

• 2017 ASTM E2617-17 経験的に導出された多変数キャリブレーションの検証のための標準的な手法
• 2010 ASTM E2617-10 経験的に導出された多変量キャリブレーションの検証のための標準的な手法
• 2009 ASTM E2617-09a 経験的に導出された多変数キャリブレーションの検証のための標準的な手法
• 2009 ASTM E2617-09 経験的に導出された多変数キャリブレーションの検証のための標準的な手法
• 2008 ASTM E2617-08ae1 経験的に導出された多変数キャリブレーションの検証のための標準的な手法
• 2008 ASTM E2617-08a 経験的に導出された多変数キャリブレーションの検証のための標準的な手法
• 2008 ASTM E2617-08 経験的に導出された多変数キャリブレーションの検証のための標準的な手法