Para las técnicas analíticas consideradas clásicas (ej.: gravimetría y volumetría), el resultado de la determinación analítica proviene de la combinación de medidas de masas y/o volúmenes y de consideraciones sobre la estequiometría de los procesos químicos en cuestión. Para las llamadas "técnicas instrumentales", es necesario medir alguna propiedad físico-química de la muestra, que pueda ser correlacionada con su composición. La naturaleza de la medida efectuada depende de la técnica empleada, tal como la luz absorbida o emitida (métodos espectrofotométricos), la corriente, el potencial o la resistencia eléctrica (métodos electroanalíticos) y el área o la altura de picos cromatográficos (métodos cromatográficos), entre otros.

En las técnicas clásicas, la existencia de relaciones matemáticas bien definidas entre las medidas y la masa o la concentración de la substancia a ser cantificada, provenientes de la estequiometría de las reacciones, simplifica los cálculos. Eso no ocurre con las técnicas instrumentales. La correlación entre la señal medida (luz absorbida o emitida, corriente eléctrica, área de picos cromatográficos, etc.) y la masa o la concentración de la substancia a ser cantificada dificilmente es conocida a priori. En la mayoría de los casos, la relación matemática entre la señal y la concentración o masa de la substancia de interés debe ser determinada empiricamente a partir de las señales medidas para masas o concentraciones conocidas de esta substancia. Esa relación matemática, muchas veces, puede ser exprimida como una recta por

S = aQ + b

Ecuación (1)

donde S es la señal medida, Q la masa o la concentración de la substancia a ser cantificada y a y b los coeficientes angular y lineal de la recta, respectivamente. Estas rectas son conocidas por curvas de calibración. Matematicamente, la estimativa de los coeficientes de una curva de calibración a partir de un conjunto de medidas experimentales puede ser efectuada usando el método matemático conocido por regresión lineal [1-3]. Además de los coeficientes de regresión a y b, es posible también calcular a partir de los puntos experimentales el coeficiente de correlación r₂ (ou r). Este parámetro permite una estimativa de la calidad de la curva obtenida, pues cuanto más próximo de la unidad, mayor la precisión del conjunto de puntos experimentales y menor la incertidumbre de los coeficientes de regresión estimados.