本文通过函数型数据的分析方法,对清开灵注射液生产所用的原料之一,金银花溶液进行分析,建立金银花溶液UV光谱数据与其溶液中绿原酸浓度的函数型线性回归模型,探究一种快速质量检测方法。针对在实证分析中,实际数据样本容量较少的问题,本文尝试两种方法增加样本,一是对原始样本进行拆分,二是采用Bootstrap的方法,并通过蒙特卡洛模拟实验进行检验和比较。通过模拟过程发现,当函数型自变量的观测点较为密集时,对原函数型自变量进行不同组数拆分的处理方法未能提高对模型响应变量的估计精度;并且,是否采用带有测量误差的函数型线性回归模型的估计方法对估计结果的影响不大。而Bootstrap的方法可以在一定程度上提高模型对响应变量的估计精度。最后,本文的实证部分将上述研究方法应用于金银花溶液UV光谱及绿原酸浓度的分析中,建立金银花溶液UV光谱与其溶液中绿原酸浓度的函数型线性回归模型,并进行样本外预测,再与目前现有的方法进行比较。基于全文的研究分析,本文可以得出,对金银花溶液UV光谱数据进行函数型数据分析能充分利用数据自身所包含的信息,从而更好的整体和动态地分析数据。使用函数型线性模型对光谱数据和溶液浓度进行建模与现有的方法相比,检测精度有较为显著的提高;当数据样本容量较小时,Bootstrap方法是一种较好的增加样本量的方法。