Marinho, Flávia Dias MarquesReis, Ilka AfonsoSoares, Cristina Duarte Vianna2015-05-262015-05-262013MARINHO, F. D. M.; REIS, I. A.; SOARES, C. D. V. Construction of analytical curve fit models for simvastatin using ordinary and weighted least squares methods. Journal of the Brazilian Chemical Society, v. 24, p. 1469-1477, 2013. Disponível em: <http://www.scielo.br/pdf/jbchs/v24n9/v24n9a11.pdf>. Acesso em: 22 mai. 2015.1678-4790http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/5527Métodos analíticos requerem modelos adequados de ajuste de curva para expressar confiabilidade. Métodos dos mínimos quadrados ordinários ou ponderado (OLSM ou WLSM, respectivamente) foram usados para determinar o modelo matemático mais adequado à curva analítica, iniciando-se do método mais simples (linear) até o quadrático. A normalidade e a homocedasticidade dos resíduos dos modelos foram avaliadas. Curvas analíticas foram construídas pela injeção de 1, 5, 10, 15 e 20 L de sinvastatina 40 μg mL–1 (40, 200, 400, 600 e 800 ng) ou de 10 L de sinvastatina 4, 20, 40, 60 e 80 μg mL–1, empregando cromatografia líquida de alta eficiência com detecção por arranjo de diodos (238 nm). Os melhores modelos foram o linear e o quadrático observados para os conjuntos de dados massas e concentrações, respectivamente. Na faixa de trabalho considerada, WLSM mostrou-se mais apropriado que OLSM. Os diferentes comportamentos apontam para a necessidade de uma escolha sensata do modelo mais adequado para expressar a curva analítica e assegurar a confiabilidade do método utilizado.pt-BRAnalytical curvesLeast squares methodWeighted modelsValidationArtigo publicado em periodicoTodo o conteúdo do periódico Journal of the Brazilian Chemical Society, exceto onde identificado, está sob uma licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho em qualquer suporte ou formato desde que sejam citados o autor e o licenciante. Fonte: Journal of the Brazilian Chemical Society <http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_serial&pid=0103-5053&lng=en&nrm=iso>. Acesso em: 02 jan. 2017.http://dx.doi.org/10.5935/0103-5053.20130187