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origin怎么使用:[8]线性拟合
2020-04-01 20:14:22 责编:小OO

导入数据选中点这个可以出来曲线三种拟合方式,随便选个,例如多项式拟合线性拟合出来这个,4就表示4次多项式2项式拟合选好后,点fit,拟合的效果不好就再换别的项数或拟合方式这是点4后拟合的效果,当然很不好,你这个数据太复杂了。在右下角的

线性拟合是 Origin 中容易操作的一种拟合方法。如果你使用的是 Origin 8.0 或者更高的版本,拟合的步骤如下:

材料/工具

Origin

选中要绘制的曲线所需数据,右键Plot-symbol-scatter,或下方快捷栏的第二个(就是三个散点),然后origin会给出散点图,选中那些点,analysis,fitting, fit linear,open dialogue,OK(没有特殊要求的话)。 其中如果有几个坏点,那么一种方

方法

打开界面,输入数据,拟合表面张力对浓度曲线那一题。如下图:

拟合时,在Linear Fit对话框Fitted Curves PlotX Data TypeRange,下拉表单选custom,设置min和max即可

选取数据(本例为随机数据),作散点图,然后选择线性拟合

右键Plot-symbol-scatter。 其中如果有几个坏点,那么一种方法是作图前不要选中,也可以用Mask工具去除。而如果对拟合直线有特殊要求(比如截距为零),或下方快捷栏的第二个(就是三个散点),然后origin会给出散点图选中要绘制的曲线所需数据

重新计算(recalculate):auto为自动,数据变化后会自动拟合,manual需要手动

在表格中输入x,y值,先用散点图画出来,软后找到analysisi-fitting-linear fit-open dialog-ok,如下图 即可得到下图所示的曲线,红色为拟合曲线,表格中R2越接近于1,拟合程度越高.intercept为常数项,slope为斜率,即可得到一次方程。

图像左上角的绿色图标:单击选择

origin线性拟合的步骤如下: 先选中数据做散点图后,在点击origin中的analysis——Fitting——linear fit——open dialog然后点击确定后,则会自动生成趋势线并且会弹出一个table,如果要拟合水平直线,那你的数据肯定要是应该是Y值都是定值。 望采纳

recalculate(重新计算):数据更改时点击重新拟合。 change parameters:点击进入拟合节目,可以更改拟合参数。 delete:删除拟合数据。 go to source:转到源数据。 go to results:转到拟合结果。 recalculate mode:选择再计算的方式。手动,自动,如果选择none则没有图标。

线性拟合出来的相当于一个图片形式,方程只能手打出来,不能单显示一个方程。可以如下图这样作图。 扩展资料设给定离散数据式中xk为自变量x(标量或向量,即一元或多元变量)的取值;yk为因变量y(标量)的相应值。曲线拟合要解决的问题是寻求与目

拟合结果

Notes:介绍拟合的信息,比如拟合方程形式

画出点后,点analyze里的fit linear就可以了,会自动出来一个报告单的,里面有R2值,还有截距(intercept)和斜率(slope)值,分别代入公式y=a+b*x就是你这个线性拟合的公式了。当然还有其他的一些参数可以在报告单里面找。

parameters:拟合参数,比如斜率,截距等

数据粘贴到origin里面,点击左下角散点按钮,做出散点图。 或者plot-symbol-scatter,做出散点图。 点击工具栏中Fitting-Fit Linear-Open Dialog,打开对话框,点击OK 4 成功拟合直线,可以根据拟合直线找出数据之间的联系以及对应关系

statistics:统计信息

数据粘贴到origin里面,点击左下角散点按钮,做出散点图。 或者plot-symbol-scatter,做出散点图。 点击工具栏中Fitting-Fit Linear-Open Dialog,打开对话框,点击OK 4 成功拟合直线,可以根据拟合直线找出数据之间的联系以及对应关系

summary:拟合结果,包括误差

origin 9.0是一款功能十分强大的数据分析软件,我们用它来绘制二维图像,但是怎么才能知道线性图像的方程以及相关系数呢?下面小编来为大家解答这个难题。 工具/原料 电脑一台+origin 9.0软件 方法/步骤 首先,打开origin 9.0软件,输入数据,如

ANOVA:统计检验

方法步骤如下: 1、首先打开origin,导入你要处理的数据后,点击界面左下方的作图工具,做一个简单的点图。 2、之后是公式的建立。要根据点图进行公式基本结构的一个推算,如果对自己的数据最后能够拟合出来的形式不太明确,也可以结合excel进行

ANOVA:统计检验

方法步骤如下: 1、首先打开origin,导入你要处理的数据后,点击界面左下方的作图工具,做一个简单的点图。 2、之后是公式的建立。要根据点图进行公式基本结构的一个推算,如果对自己的数据最后能够拟合出来的形式不太明确,也可以结合excel进行

拟合曲线及残差数据

1、用origin通过鼠标右键来点击数据,选择Set Column Values这一项。 2、下一步在选择相关的函数关系以后,需要点击Add Function或Add Colunmn。 3、这个时候如果没问题的话,可以通过Plot窗口来点击Line+Symbol选项。 4、这样一来在对点移动鼠

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如何用origin拟合直线

数据粘贴到origin里面,点击左下角散点按钮,做出散点图。

或者plot-symbol-scatter,做出散点图。

点击工具栏中Fitting-Fit Linear-Open Dialog...,打开对话框,点击OK

4

成功拟合直线,可以根据拟合直线找出数据之间的联系以及对应关系

怎样用origin 9.0软件进行线性拟合

origin 9.0是一款功能十分强大的数据分析软件,我们用它来绘制二维图像,但是怎么才能知道线性图像的方程以及相关系数呢?下面小编来为大家解答这个难题。

工具/原料

电脑一台+origin 9.0软件

方法/步骤

首先,打开origin 9.0软件,输入数据,如图所示,小编在此随便输入点数据为大家做示范

点击下方的点+线图案,绘制线性曲线,操作如图所示。选择A对应X,B对应Y,就会出现如图所示的拟合曲线。

点击Analysis----Fitting---linear fit---open dialog.

上述操作后,就会出现如下的对话框。点击“OK”

然后按着图示操作,继续点击“OK”

就会出现如图的对话框,其中intercept是截距,slope是斜率

向下拉动表格,如图所示,就可以看见相关系数R²,R²越接近1 ,表明Y和X的相关性越大。

END

注意事项

Origin 9.0很实用喔!

如何用origin的非线性拟合作图和求未知参数

方法步骤如下:

1、首先打开origin,导入你要处理的数据后,点击界面左下方的作图工具,做一个简单的点图。

2、之后是公式的建立。要根据点图进行公式基本结构的一个推算,如果对自己的数据最后能够拟合出来的形式不太明确,也可以结合excel进行。在tools项目中找到fitting fuctions builder,点击。进入公式设计界面。

3、之后按照下图分别对相关项目进行设置,在这里设置简单的二次函数。

4、然后就是设计的公式进行运算,检验公式的正确性。运算结束后就可以点击finish,进行拟合了。

5、在数据分析项目中,找到非线性拟合项目。找到之前设计好的公式。origin默认分类到未命名一项中,当然也可以自己设置。

6、最后点击fit,即进行运算即可用origin的非线性拟合作图和求未知参数。

用Origin8.0进行非线性曲线拟合时,要求曲线过两定点,怎么办?另外如何将拟合的直线延长到坐标轴上?

用Origin8.0进行非线性曲线拟合时,要求曲线过两定点,需要对拟合值设置权重。

方法是在你的数据列后面添加一列空数据列,然后在要经过的两个数据点的对应的空列处填写100,其余的空列填写1。

然后进行非线性拟合,Analysis — Fitting — Nonlinear Curve Fit — Open Dialog,选择你需要用到的函数。然后在左侧 Settings — Data Selection 中,点击 Y — Weight,选择 Direct Weighting,在下面的Data 中选择你新添的那列权重列的列标,比如你新添的是C列,就选C。

另外,你希望将拟合的直线延长到坐标轴上,选择 Fitted Curves(就在左侧Data Selection下一行),再选择 Fitted Curves Plot — X Data Type — Range,选择 Custom,然后把 Min 和 Max 后面的Auto 的沟去掉,自己里填写X轴上最小值和最大值发范围。

然后点拟合就可以了。

希望对你有帮助。

怎么用origin求斜率 origin8

1、用origin通过鼠标右键来点击数据,选择Set Column Values这一项。

2、下一步在选择相关的函数关系以后,需要点击Add Function或Add Colunmn。

3、这个时候如果没问题的话,可以通过Plot窗口来点击Line+Symbol选项。

4、这样一来在对点移动鼠标显示所求斜率的具体数值以后,即可用origin求斜率了。

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