不能。

通常的标准系列多是配制0,1,2,3mg/L系列这样的说法，没做实验人为添加（0,0）很不妥，因为很多时候0管进入仪器可能也有响应值，这也是我们考察试剂空白的一个重要步骤。这个0管在某些时候非常重要，比如全血铅测定，我们采用牛血清来基体匹配标准系列，如果此时你用酸做空白或û做实验人为添加（0,0），那你就很难做好标准曲线。所以标准曲线的0管也是做好标准曲线的重要考虑点。

不需要。

仪器测出来标准系列的响应值可以减掉试剂空白或减掉0管的响应值来做，工作中我们也常用0管来做仪器调零。其实没有必要那么麻烦，即使空白或0管有响应值，在构建标准曲线时，我们已经认为该响应值就是0浓度，也就是扣除了这个空白的。

标准曲线我们通常采用的是Y=a+bX，曲线拟合完必须要做统计检验，且要做统计完备的线性检验和失拟检验，然后再做a与0的差别检验，如果a与0的统计学上无差异，你就可以考虑用Y=bX的拟合曲线，拟合出来后同样做线性检验和失拟检验，如果线性检验合格（P<0.05）且失拟检验合格（p>0.05）此时你就可以采用Y=bX。二次曲线的采用同样是这样的道理，如果你Y=a+bX时拟合不合格，你就考虑用Y=a+bX+cX2，同样做失拟检验，考察拟合的符合情况。如果Y=a+bX 和Y=a+bX+cX2都满足拟合检验和失拟检验合格，则采用Y=a+bX形式，这样符合统计学上参数最少的统计简洁性原则。

工作中我们常要减掉空白得到样品含量，现有国家标准方法有的推荐先算出空白含量，用样品含量相减，也有推荐先用样品信号减空白信号然后去标准曲线推算含量。而且这两种算法常常差距很大。其实这种差距往往是低含量水平时才出现，在低含量水平通过标准曲线推算含量时，本身不确定度就很大。这两种方法都可以。个人推荐先用样品信号减空白信号然后去标准曲线推算含量，因为这样出来的含量不确定度要小一些，而先算出空白含量再相减就增加了1次标准曲线推算含量时的不确定度，因为好的测量永远是不确定度小的测量。

1.先从原理上讲：判断两条或多条标准曲线的差异，须检验残差，截距和斜率三项，分别有不同的统计学参数，残差用F检验，截距和斜率采用较为复杂的统计量。

2、从实际操作讲：多用协方差分析检验截距和斜率的差异，以SPSS为例：
①先重新整理数据,将y2数据列加到y1下面,变成一个变量y;将x2数据列加到x1下面,变成一个变量x;然后再设定一个新的分组变量group,原来第1组值为1,第2组值为2。 
②进行协方差分析(第一步分析斜率是否无差异).Analyze->GeneralLinear Model->Univariate Dependent List:填入y—将y做为因变量 Fixed Factor:填入group Covaraites:填入x—将x做为协变量 Model:选Custom Model:填入 x groupx*group—注意如果变量填入顺序不一样,结果也会不一样. Sum ofsquares下拉列表框:选TypeI 然后点击ok,看结果里x*group这一行的Sig.P值,若大于0.05,则接受原假设,即两条回归直线的斜率无差异,否则拒绝。 
③再来进行截距的无差异分析其实过程跟上面一样,只是Model里去掉了x*group交叉项.Analyze->GeneralLinear Model->Univariate Dependent List:填入y—将y做为因变量 Fixed Factor:填入group Covaraites:填入x—将x做为协变量 Model:选Custom Model:填入 x group—注意如果变量填入顺序不一样,结果也会不一样. Sum of squares下拉列表框:选TypeI 点击ok后,看group一行的Sig.P值,若P值大于0.05说明两条回归直线截距也无差异,若小于0.05说明截距是有差异的。

标准溶液体积取用的有效数字跟你采用的体积量具有直接关系。比如说量取或准确量取等字眼，10mL和10.0mL提示你要采用不同的量具。

当我们使用某个量具完成某次体积取用后，读数是按照量具的最小允差决定的，而最小允差是针对最小分度线而言的。

当取用10mL体积时，如果用A级10mL的分度吸管，那ô10.0mL应该是确定的，因为它的分度线为0.1mL。

当取用1mL体积时，如果用A级1mL的分度吸管，那ô1.00mL应该是确定的，因为它的分度线为0.01mL。

所以我个人意见，到底写10.00还是10.0以最小分度线来确定，最小分度线以下的都为估读。如果你认为估读也是有效数字的话，10.00mL也可以，因为此时的容量允差为0.05mL，但1.000mL就û有太大意义了，因为A级1mL的分度吸管的容量允差已经是0.008mL了。

GB5750.3-20068.2.7项有如下规定：校准曲线相关系数只舍不入，保留到小数点后出现非9的一位，如0.99989→0.9998。如果小数点后都是9时，最多保留小数点后4位。

标准系列一般都是配制不同浓度，进样相同体积来做的（浓度法）。但实际工作中我们还用到同一浓度来进样不同体积的方式来做（体积法），浓度法与体积法的区别在于浓度法中与待测物质存在的溶剂/待测物质的比例与体积法不同。浓度法中溶剂的环境（体积）基本是一致的，这样的好处就是浓度法在判断溶剂（或溶剂中干扰物质）和待测物质的指认上更加容易。体积法中干扰物质也会随标准系列增加，不容易实现待测物质的指认。从进样针，进小体积时不确定度比较大，带来的直接结果时标准曲线不如浓度法容易做直。而且物理体积的限制，体积法不太容易实现较大跨度的浓度系列设置。总之，体积法和浓度法本质上是一致的，但浓度法有：容易做好标准曲线，容易实现较大浓度跨度和容易实现待测物质的指认等优点。

这种情况下我们一般选择四种方式报告结果：未检出，<检出限，<定量限，<标准曲线第一点所推算的样品浓度。
四种都有道理，实际区别是埋在四种选择下面的结果报告人的风险。
未检出的全部含义应该是本实验室本仪器本方法为检出，如果没有这些界定，未检出的歧义很多，而且没有提供其它任何可用的信息。
所以建议一般不采用这种报告方法；
检出限是定性检出的标志，它是跟空白的统计比较计算出来的。
一台仪器，每次测定都有其检出限，检出限计算目前有两大类计算方法：单浓度方法和校正设计法（Anal.Chem.1997,69:3069)，常规采用的单浓度方法需要额外的工作，所以现在趋向用校正设计法，既利用标准曲线直接计算检出限，但检出限I类和II类错误皆控制在0.05。
定量限是可以定量检出的标志，其RSD定为10%，其II类错误比检出限小很多。<标准曲线第一点所推算的样品浓度，是我们仪器比较可信的测定浓度。总之，报告<检出限，<定量限，<标准曲线第一点所推算的样品浓度所犯I类和II类错误依次降低，但如果这个报告结果已经超过你要判断的限值，那么你的检测就一点意义都没有了。所以现在的检测单位甚至直接报告小于国家标准规定的限值，从概率统计的角度讲，它犯错误的几率最小，但又解决了客户的检测问题。

空白代表你所选择的空白对仪器响应/信号的影响，当然可能是正方向和负方向的影响，所以理论上讲必须减掉空白。至于是先减空白信号，还是减空白测定值，按国家规定或参见4问题。

配制一系列浓度标准，包括0浓度，从低浓度开始拟合当拟合检验出现P>0.05的最高的那个浓度点为止。有也经验说当加入的高浓度点在低浓度

点构建的直线方程推算的响应超出±10%范围。关于线性范Χ的最低点应该是0、检出限或是定量限的问题，个人趋向最低点为0，因为线性范围只是统计学上线性的表现，跟能否准确定量是两方面的问题。