真实的点不会落在直线上
把一次真实实验的标准点画出来，你会看到一些诚实而略微恼人的现象：这些点几乎排成一条直线，但又不完全是。一个略偏高，另一个略偏低。微小的随机波动——移液稍有偏差、灯光闪了一下——会推动每一次测量。那么该画哪条线呢？把点连起来会得到一条折线；凭眼睛画一条又只是猜。你需要一条人人都会认同的规则。
标准的规则是最小二乘回归。这个想法很温和：对任意一条候选直线，量出每个点在竖直方向上偏离它多少，把这些偏差平方（这样偏上和偏下都算“坏”，而大偏差比小偏差坏得多），再加起来。最小二乘直线就是那条让这个总和尽可能小的唯一直线。它是最公平的折中，不让任何单个点占据主导。
这条直线交给你什么
拟合出的直线带有两个数字。它的斜率告诉你每单位浓度能得到多少信号——正如前面所见，那就是灵敏度。它的截距告诉你在零浓度时的信号；理想情况下它应与你的校准空白吻合，而一个意外偏大的截距，则暗示有什么东西在贡献本不该有的信号。要求出一个未知样品，你只需把直线变形：取它测得的信号，减去截距，再除以斜率。
还有第三个数字，它告诉你这条线实际拟合得有多好：相关系数，通常写作 r。它的大小越接近 1，点就越紧贴这条线。但要谨慎对待高 r——它确认的是这些点呈线性，而不是你的方法准确。一条穿过配错的标准点的、漂亮笔直的直线，仍然是一个漂亮笔直的错误答案。
直线弯曲之处：线性动态范围
没有哪台仪器会永远保持线性。把浓度推得足够高，信号就跟不上了——曲线开始变平、向下弯，因为检测器饱和了，或者分析物开始彼此“拥挤”。把浓度压得足够低，分析物的信号又会淹没在背景噪声里。信号与浓度沿一条直线一同上升的那段浓度范围，就是线性动态范围。
线性范围之下还有另一条边界：检出限，即你能有把握地断言“它确实存在”的最小量，哪怕你还说不准到底有多少。在“勉强能检出”和“能从容地测量”之间，存在一个模糊地带，你应当谨慎，不要在其中报告精确的数字。
线性范围与工作范围
线性动态范围描述的是仪器的物理特性——响应恰好为直线的那一段。但你实际选择去操作的那一段，即整套方法满足你对准确度与精密度要求的区间，叫做工作范围。它通常舒舒服服地落在线性范围之内，两端都修剪过：你避开嘈杂的低端，也远离开始弯曲的高端。
于是实用的做法是：把你的标准溶液铺在工作范围里，让预期的样品浓度舒服地落在中段。确认那里的点是线性的（良好的线性），拟合最小二乘直线，然后才去读取未知样品。一条曲线是一个承诺，而工作范围就是那行小字，确切地说明这个承诺在哪里才成立。