К 75-летию Института геохимии и аналитической химии им. В.И. Вернадского (ГЕОХИ) РАН издательство Springer Nature опубликовало междисциплинарный юбилейный сборник статей Advances in Geochemistry, Analytical Chemistry and Planetary Sciences, 673 стр. Одна из статей раздела «Аналитическая химия, радиохимия и радиоэкология» посвящена статистическим методам в аналитической химии (Dementyev, 2023).

В статье приведен интересный пример странного взаимодействия двух совершенно различных областей современного научного мышления – аналитической химии и математики.

Аналитическая химия решает две задачи:

1.     На химическом производстве исследовать полученную продукцию и выяснить, сохраняет ли она положенный ей химический состав. То же самое и в медицине. Сохраняет ли кровь пациента некоторые стандарты своего состава.

2.     В исследовательском институте таком как ГЕОХИ РАН разработать тонкие и точные методы решения первой задачи для целей производства или других наук, связанных с изучением сложных веществ. Например, веществ из области геохимии.

Математика обобщает наблюдения естествоиспытателей и превращает их в формулы и вычислительные алгоритмы. Такая форма наших знаний позволяет легко прогнозировать результат вычислений, если условия мысленного эксперимента немного меняются. А естествоиспытатель, химик-аналитик, смотрит, похож ли его процесс на формализованный математиками процесс. Если похож, то можно что-то у себя прогнозировать, уже не обращаясь к специально поставленному опыту. Чаще всего это удаётся. Иногда – нет. Тогда приходится потрудиться самому, поэкспериментировать в новых условиях.

Математическая статистика обобщает результаты таких наблюдений, когда в одних и тех же условиях эксперимент или сложный измерительный прибор дают несколько отличающиеся результаты раз от разу. Иногда – одинаковые.

Аналитик на производстве обычно получает огромные массивы таких наблюдений. Статистика научилась очень наглядно формализовать разбросы производственных данных в виде законов распределения. Это формулы или графики (Рис. 1), по которым можно легко ответить на вопросы: как группируются результаты вокруг среднего значения, насколько далеко и с какой вероятностью может выпасть далёкий от среднего результат в измерении. Такой аналитик бывает доволен доступными ему статистическими методами. С их помощью он отчитывается в своей работе, приводя всего три параметра обычного нормального распределения, придуманного великим Гауссом.

«Бедный» аналитик-исследователь лишен возможности набирать огромные массивы данных о чём-то пока никому неизвестном. И смотреть, как с разрастанием массива начинает работать великая теорема великого Чебышева. О том, что гистограмма полученных результатов по форме приближается к кривой реального закона распределения. Что делать?

1.     Хорошо знать природу изучаемого объекта. И, тем самым, ожидать от него неких статистических свойств, чтобы предположить возможный закон распределения.

2.     Если не получается, изобрести свой статистический метод, пригодный для описания своих результатов. Или чем-то дополнить известный метод.

Так возникла новая ветвь и аналитики, и статистики «Хемометрия и интеллектуальная лаборатория». Так называется журнал издательства Эльзевиер Пресс, где автор 5 лет отработал рецензентом, опираясь на свой многолетний опыт использования самых различных методов статистики в своей научной работе. В частности, и с аналитиками. И убедился в правоте утверждения, что единственная удавшаяся глобализация - это глобализация научного знания.

Публикация: Dementyev V.A. (2023) Statistical Methods in Analytical Chemistry, In: Kolotov V.P., Bezaeva N.S. (eds) Advances in Geochemistry, Analytical Chemistry, and Planetary Sciences. Springer, Cham, https://doi.org/10.1007/978-3-031-09883-3_37.

Источник: ГЕОХИ РАН.