实验设计与数据处理心得教学内容
实验实训设计与数据处理心得 .doc
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本次实验实训的内容，我最大的收获就是数据处理的重要性以及如何以设计思考进行
处理。
自从学习实验实训以来，对于正确处理数据和定义数据处理方法变得清楚可见。
此外，在数据处理中掌握编程技能，例如python语言，也有助于开展有意义的实验，更有
效地处理数据。
实验实训和数据处理学习过程中，我发现很多问题或实验都需要设计思考，例如首先
遇到的实验中，对对象的选择信息的采集，数据的形式的选择，都是需要慎重考虑的问题，而不是仅仅考虑实验的过程本身，这正是设计思考的体现，根据数据的实际应用设计，也
是本学科重要目标，究竟如何选择和安排实验过程，使得实验结果可视可证，需要具有较
强实际感和把控能力。
当然实验实训学习还涉及到数据处理阶段，在这一阶段，除了编程技能外，也需要开
发良好的理解能力，例如需要分析已收集数据信息，了解数据的来源，洞察数据的特点。
另外，在数据处理阶段，最重要的还是对结果的正确分析，借助计算机的强大功能，当分
析完数据之后，还需要正确分析结果，以便正确理解实验结果。
总得来说，本次实验实训和数据处理学习，让我有了新的认识，让我更加深入地理解
数据处理的重要性，增强了实验设计能力，同时也拓展了我编程的技能，对我以后的学习
和未来的发展都有很大的帮助。
实验设计与数据处理心得之欧阳德创编
实验设计与数据处理心得体会刚开始选这门课的时候，我觉得这门课应该是很难懂的课程，首先我们做过不少的实验了，当然任何自然科学都离不开实验，大多数学科（化工、化学、轻工、材料、环境、医药等）中的概念、原理和规律大多由实验推导和论证的，但我觉得每次到处理数据的时候都很困难，所以我觉得这是门难懂的课程，却也是很有必要去学的一门课程，它对于我们工科生来说也是很有用途的，在以后我们实验的数据处理上有很重要的意义。
如何科学的设计实验，对实验所观测的数据进行分析和处理，获得研究观测对象的变化规律，是每个需要进行实验的人员需要解决的问题。
“实验设计与数据处理”课程就是是以概率论数理统计、专业技术知识和实践经验为基础，经济、科学地安排试验，并对试验数据进行计算分析，最终达到减少试验次数、缩短试验周期、迅速找到优化方案的一种科学计算方法。
它主要应用于工农业生产和科学研究过程中的科学试验，是产品设计、质量管理和科学研究的重要工具和方法，也是一门关于科学实验中实验前的实验设计的理论、知识、方法、技能，以及实验后获得了实验结果，对实验数据进行科学处理的理论、知识、方法与技能的课程。
通过本课程的学习，我掌握了试验数据统计分析的基本原理，并能针对实际问题正确地运用，为将来从事专业科学的研究打下基础。
这门课的安排很合理,由简单到复杂、由浅入深的思维发展规律，先讲单因素试验、双因素试验、正交试验、均匀试验设计等常用试验设计方法及其常规数据处理方法、再讲误差理论、方差分析、回归分析等数据处理的理论知识，最后将得出的方差分析、回归分析等结论和处理方法直接应用到试验设计方法。
比如我对误差理论与误差分析的学习：在实验中，每次针对实验数据总会有误差分析，误差是进行实验设计和数据评价最关键的一个概念，是测量结果与真值的接近程度。
任何物理量不可能测量的绝对准确，必然存在着测定误差。
通过学习，我知道误差分为过失误差，系统误差与随机误差，并理解了他们的定义。
研究生实验设计与数据处理教案
研究生实验设计与数据处理教案一、介绍本教案旨在帮助研究生学习实验设计和数据处理的基本原理和方法。
通过本教学内容的学习，研究生将能够掌握合适的实验设计策略，并使用统计分析工具对实验结果进行准确和可靠的数据处理。
二、实验设计2.1 实验目标和背景在这一部分，我们将解释为什么需要进行某个特定的实验并确定其目标。
同时，我们还会简要讨论相关背景知识以及预期结果。
2.2 变量和因素这里将介绍如何确定实验中的变量和因素。
重点是识别自变量、因变量以及可能存在的干扰因素。
2.3 实验设计方法基于前述内容，我们将详细讨论常见的实验设计方法，例如完全随机设计、随机区组设计等。
每种设计方法都会通过具体案例来进一步解释。
三、数据收集与记录3.1 数据收集方式在这一部分中，我们将介绍各种常用的数据收集方式，包括调查问卷、实地观察、设备测量等。
对于每种方式，都会提供相应的示例和注意事项。
3.2 数据记录与管理这里将重点解释如何正确地记录实验中收集到的数据，并确保其准确性和完整性。
同时，我们也会介绍一些数据管理的基本原则和工具。
四、数据处理与分析4.1 数据预处理在进行数据分析之前，通常需要对原始数据进行预处理。
这一部分将介绍数据清洗、异常值处理、缺失值填充等预处理方法。
4.2 统计分析方法在这一部分中，我们将介绍一些常见的统计分析方法，如描述统计分析、方差分析、回归分析等。
针对每种方法，都会给出详细步骤和应用案例。
4.3 统计软件工具这里将推荐几款流行的统计软件工具，并提供简要教程和实践指导，帮助研究生快速掌握数据处理与分析技能。
五、报告撰写与呈现5.1 实验报告结构本部分将介绍一个标准的实验报告结构，并详细阐述每个部分应包含的内容。
5.2 图表制作技巧一个好的图表可以更直观地呈现实验结果。
在这一部分中，我们将分享一些图表制作的基本技巧和原则。
5.3 实验报告展示最后，我们将提供一些建议和建议，帮助研究生进行实验报告的口头展示和演示技巧。
试验设计与数据处理教学设计
试验设计与数据处理教学设计一、课程简介《试验设计与数据处理》是一门针对生物、医学、环境、工程等学科领域开设的专业课程。
该课程重点介绍了试验设计和数据处理的基本概念、原则和常用方法，旨在培养学生科学的实验设计和精确的数据处理能力，为学生今后的研究工作打下坚实的基础。
二、教学目标1.培养学生科学的实验设计思想和能力；2.掌握生物、医学、环境、工程等学科领域的试验设计原则和常用方法；3.掌握数据处理的基本原理和方法；4.培养学生对数据分析的思考和判断能力；5.提升学生学术论文撰写的能力和水平；6.培养学生团队协作和沟通能力。
三、教学内容1.试验设计基础概念–实验设计与科学随机化；–实验设计的控制和重复性；–实验中对实验因素分析的常用方法；–实验结果的评估和解释。
2.数据统计与分析方法–描述性统计学；–变量测量和数据类型；–常见的假设检验方法；–多元统计方法。
3.实验数据的处理与分析–假设检验和置信区间分析；–Parametric和非Parametric测试；–相关分析和回归分析；–散点图和直方图展示数据。
4.学术论文撰写–学术论文写作的基本要素；–学术论文撰写的规范；–实验思路和结果的表述。
四、教学方法本课程的教学方法以理论讲授、实践操作和学术交流为主。
其中，理论讲授主要以课堂教学为主，采用学生中心、教师主导的教学模式。
实践操作中，将实验室操作贯穿于整个课程，帮助学生熟悉和掌握实验设计和数据处理过程中的实际操作技能。
学术交流主要以论文讨论、小组竞赛和个人展示为主，培养学生学术交流和团队协作能力。
五、教学评估本课程的教学评估采用多元化的方式。
其中，平时表现评估占总成绩的40%，主要以教师评定和学生自评为主要依据；大作业评估占总成绩的30%，主要以论文撰写和展示为主要依据；考试评估占总成绩的30%，考试内容包括理论知识和实践操作。
六、总结通过试验设计与数据处理课程的学习，学生们不仅能够掌握生物、医学、环境和工程领域的试验设计和数据处理知识和方法，还能够培养探究问题，解决问题的独立思考能力和实践操作能力。
关于实验设计与数据处理的报告2
实验设计与数据处理报告一、引言我们知道，作为一名科学研究者，无论是做实验还是搞理论研究，首先，我们需要知道我们在做什么，怎么做，具体步骤是什么，其次，我们都会遇到大量的数据需要我们去处理，由此我们每天不得不都和数据打交道；数据处理讲究准确性与简略性，不需要过于繁琐，而表示数据的形式又多种多样，比如图表、图形、方程、函数等。
在这庞大的数据体系内，我们能否准确快速有效地处理数据，影响到我完成实验或者项目的效率、精度、深度与广度。
因此，实验设计与数据处理这一学科应用而生；通过实验设计与数据处理，节约人力、财力，能迅速找到最佳试验条件，揭示事物内在规律，根据实验中遇到的不同问题，在实验前利用数学原理科学编排实验，这是一种通用的科学合理地安排实验和分析实验数据的方法。
通过一个学期的学习，在老师的指导与帮助之下，我们对此科目有了一个全面的了解，对此科目的作用和重要性有了一个具体定位；联系实际，我们进一步体会到此学科的魅力与优势，无论以后我们从事什么性质的工作，我认为，对于数据的敏感性与处理数据的良好能力，是我们一生的财富，对我等一生受用。
二、正文我将从以下四个方面来阐述我对此科目这个学期的学习情况，通过这部分内容，达到一个自我总结与进一步学习的目的，也通过此部分内容，让老师能更好的了解学生的接受情况，学习工程中的不足与缺陷。
1、课程主要讲解了哪些内容。
此课程主要讲解了十章的内容，每一部分都相互有联系，层层递进。
第一部分讲的是，什么是实验设计，“实验设计与数据处理”课是关于科学实验中实验前的实验设计的理论、知识、方法、技能，以及实验后获得了实验结果，对实验数据进行科学处理的理论、知识、方法与技能的课程，次等内容；第二部分，误差分析，这部分比较简单，分析化学中已经接触过了，主要阐述了误差产生的原因以及消除或者减少的方法等；第三部分，优选法、正交试验设计、均匀实验设计，讲解了一些实验设计处理过程中基本的试验方法与技术，更加注重于基础性；第四部分，讲的是，线性回归与曲线拟合，统计推断与显著性检验；回归方程的相关系数在化工实验数据处理中；我们经常会遇到这样的问题，即已知两个变量之间存在着函数关系，但是，不能从理论上推出公式的形式，要我们建立一个经验公式来表达这两个变量之间的函数关系，这就是曲线拟合问题；以数理统计理论为基础进行推断和检验已知实验测量值的均值、方差，进一步的工作还会出现对测定结果与既定值或另一组测量值的比较问题，这是统计推断和显著性检验；第五部分，数学模型方法与两个软件的学习；数学模型这部分，对研究对象建立数学模型之后,即可进行数值计算,改变各种条件,通过计算可以获得该研究对象在各种条件下的性能和行为,这种计算称为数学模拟实验.数值如果是在计算机上进行的,则称得上为计算机模拟.这部分更加注重于实际的应用，与我等的工作学习息息相关。
实验教学中的数据分析与处理工作总结
实验教学中的数据分析与处理工作总结一、引言在经历了几个月的实验教学工作后，我对数据分析与处理工作进行了总结与反思。
数据分析与处理是实验研究不可或缺的一环，也是实验结果科学性的重要保障。
本文将从实验前的数据设计与采集、实验中的数据处理方法、以及实验后的数据分析与结果展示三个方面，进行详细论述。
二、实验前的数据设计与采集1. 数据目标与参数确定在进行实验前，首先明确实验的数据目标与参数。
明确数据目标有助于我们从实验中获取有意义的数据信息，并对实验结果进行正确的分析与解读。
2. 数据采集方式选择根据实验需要和原始数据的特点，选择合适的数据采集方式。
一般常用的数据采集方式有手动记录、传感器采集、图像分析等。
我们需要综合考虑实验的实际情况选择合适的数据采集方式，保证数据的准确性和可靠性。
三、实验中的数据处理方法1. 数据清洗与预处理在采集到原始数据后，需要对数据进行清洗与预处理。
数据清洗主要涉及数据异常值与错误值的剔除，以及对缺失值的处理。
这样可以保证后续数据分析的准确性。
2. 数据标准化与归一化对于不同单位的数据指标，需要进行标准化或归一化处理，使得不同指标的数据可以进行有效的比较和分析。
常用的数据标准化方法有最大-最小标准化、z-score标准化等。
3. 数据统计与描述性分析通过利用描述统计学方法对数据进行统计与分析，可以深入了解数据的特征和分布规律。
常用的方法包括平均值、中位数、标准差、偏度、峰度等。
四、实验后的数据分析与结果展示1. 数据分析方法选择根据实验的数据目标，选择合适的数据分析方法。
常用的数据分析方法包括回归分析、方差分析、相关分析等。
通过对数据进行统计学分析，可以揭示出数据之间的相关性和因果关系。
2. 结果展示与可视化将数据分析的结果以适当的方式进行展示和可视化，有利于更好地向他人传达实验的结果和结论。
常用的可视化方法有柱状图、折线图、散点图等。
3. 结果分析与讨论根据数据分析的结果进行结果分析与讨论，深入挖掘实验结果的内涵，并得出科学合理的结论。
实验设计与数据处理(第二版部分答案)教学内容
实验设计与数据处理(第二版部分答案)试验设计与数据处理学院班级学号学生姓名指导老师第一章4、相对误差18.20.1%0.0182x mg mg ∆=⨯=故100g 中维生素C 的质量范围为：18.2±0.0182mg 。
5、1）、压力表的精度为1.5级，量程为0.2MPa ，则 max 0.2 1.5%0.003330.3758R x MPa KPax E x ∆=⨯==∆=== 2）、1mm 的汞柱代表的大气压为0.133KPa ， 所以max 20.1330.1331.6625108R x KPax E x -∆=∆===⨯ 3）、1mm 水柱代表的大气压为gh ρ，其中29.8/g m s = 则：3max 339.8109.810 1.225108R x KPax E x ---∆=⨯∆⨯===⨯ 6.样本测定值3.48 算数平均值 3.421666667 3.37 几何平均值 3.421406894 3.47 调和平均值 3.421147559 3.38 标准差s 0.046224092 3.4 标准差σ 0.04219663 3.43 样本方差S 2 0.002136667总体方差σ20.001780556算术平均误差△ 0.038333333 极差R 0.117、S ₁²＝3.733，S ₂²＝2.303F ＝S ₁²/ S ₂²＝3.733/2.303=1.62123而F 0.975 （9.9）=0.248386，F 0.025(9.9)=4.025994 所以F 0.975 （9.9）< F <F 0.025(9.9)两个人测量值没有显著性差异，即两个人的测量方法的精密度没有显著性差异。
分析人员A分析人员B8 7.5 样本方差1 3.733333 8 7.5 样本方差2 2.302778 10 4.5 Fa 值 0.248386 4.025994104F 值1.62123|||69.947|7.747 6.06p pd x =-=>6 5.56 84 7056 7.56 5.58 88.旧工艺新工艺2.69% 2.62%2.28% 2.25%2.57% 2.06%2.30% 2.35%2.23% 2.43%2.42% 2.19%2.61% 2.06%2.64% 2.32%2.72% 2.34%3.02%2.45%2.95%2.51%t-检验: 双样本异方差假设变量 1 变量 2平均0.025684615 2.291111111 方差0.000005861 0.031611111 观测值13 9 假设平均差0df 8t Stat -38.22288611P(T<=t) 单尾0t 单尾临界 1.859548033P(T<=t) 双尾0t 双尾临界 2.306004133F-检验双样本方差分析变量 1 变量 2平均0.025684615 2.291111111 方差0.000005861 0.031611111 观测值13 9 df 12 8 F 0.000185422P(F<=f) 单尾0F 单尾临界0.3510539349. 检验新方法是否可行，即检验新方法是否有系统误差，这里采用秩和检验。
实验设计与数据处理课程教学大纲
《实验设计与数据处理》课程教学大纲课程代码：010332012课程英文名称：Experiment Design and Data Processing课程总学时：24 讲课：20 实验：4 上机：0适用专业：工业工程大纲编写（修订）时间：2017.7一、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标该课程是为机械学院工业工程专业本科生开设的专业基础课，是工业工程专业本科生的选修课程，设置本课程旨在使学生了解并掌握科学实验中实验前的实验方案设计以及对实验所获得数据进行分析和处理的基本理论和知识，培养学生合理设计工业工程与人因工程的实验，并掌握实验数据进行科学分析和处理的技能，最终达到提高学生分析问题和解决问题的能力（如确定最优综合环境数据）的目标。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求该课程要求学生掌握一定的数学知识，尤其是统计学与高数知识。
另外，该课程与工业工程专业中实验课程结合最佳，安排时间最佳为大三下学期或者大四上学期。
学生需要有一定实验经历。
（三）实施说明1. 本大纲编写适用于本科工业工程专业学生，课程以授课为主，以实验为辅，着重强调实际应用。
2．考虑到该课程教材可能发生变化，教师在授课过程中可对学时分配在小范围内进行适当调整。
3．教师在授课过程中发现部分与其他课程内容部分重叠或缺失的可以自行删减、或增加。
（四）对先修课的要求该课程需要高等数学、线性代数、应用统计学、概率论与数理统计等方面的数学基础。
（五）对习题课、实践环节的要求习题课以课后题为主，着重考察学生的解决问题能力，实验环节要求学生掌握具体的实验合理安排与数据处理。
（六）课程考核方式1.考核方式：考查。
2.考核目标：使学生掌握合理设计工业工程与人因工程的实验，并对实验数据进行科学分析和处理的技能。
3.成绩构成：期末成绩60%、平时成绩（包括作业、出勤率等）30%，实验成绩10%。
（七）参考书目《试验设计与数据处理》（第二版），李云雁，化学工业出版社，2012年《化工试验设计与数据处理》，曹贵平，华东理工大学出版社，2009年《试验设计与数据处理》，吴贵生，冶金工业出版社，1997年二、中文摘要实验设汁与数据处理是以数理统计及线性代数为理论基础，经济地、科学地安排实验和分析处理实验结果的一项科学技术。
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实验设计与数据处理
心得
实验设计与数据处理心得体会
刚开始选这门课的时候，我觉得这门课应该是很难懂的课程，首先我们做过不少的实验了，当然任何自然科学都离不开实验，大多数学科（化工、化学、轻工、材料、环境、医药等）中的概念、原理和规律大多由实验推导和论证的，但我觉得每次到处理数据的时候都很困难，所以我觉得这是门难懂的课程，却也是很有必要去学的一门课程，它对于我们工科生来说也是很有用途的，在以后我们实验的数据处理上有很重要的意义。
如何科学的设计实验，对实验所观测的数据进行分析和处理，获得研究观测对象的变化规律，是每个需要进行实验的人员需要解决的问题。
“实验设计与数据处理”课程就是是以概率论数理统计、专业技术知识和实践经验为基础，经济、科学地安排试验，并对试验数据进行计算分析，最终达到减少试验次数、缩短试验周期、迅速找到优化方案的一种科学计算方法。
它主要应用于工农业生产和科学研究过程中的科学试验，是产品设计、质量管理和科学研究的重要工具和方法，也是一门关于科学实验中实验前的实验设计的理论、知识、方法、技能，以及实验后获得了实验结果，对实验数据进行科学处理的理论、知识、方法与技能的课程。
通过本课程的学习，我掌握了试验数据统计分析的基本原理，并能针对实际问题正确地运用，为将来从事专业科学的研究打下基础。
这门课的安排很合理,由简单到复杂、由浅入深的思维发展规律，先讲单因素试验、双因素试验、正交试验、均匀试验设计等常
用试验设计方法及其常规数据处理方法、再讲误差理论、方差分析、回归分析等数据处理的理论知识，最后将得出的方差分析、回归分析等结论和处理方法直接应用到试验设计方法。
比如我对误差理论与误差分析的学习：在实验中，每次针对实验数据总会有误差分析，误差是进行实验设计和数据评价最关键的一个概念，是测量结果与真值的接近程度。
任何物理量不可能测量的绝对准确，必然存在着测定误差。
通过学习，我知道误差分为过失误差，系统误差与随机误差，并理解了他们的定义。
另外还有对准确度与精密度的学习，了解了他们之间的关系以及提高准确度的方法等。
对误差的学习更有意义的应该是如何消除误差，首先消除系统误差，可以通过对照试验，空白试验，校准仪器以及对分析结果的校正等方法来消除；其次要减小随机误差，就是要在消除系统误差的前提下，增加平行测定次数，可以提高平均值的精密度。
比如我对方差分析的理解:方差分析是实验设计中的重要分析方法，应用非常广泛，它是将不同因素、不同水平组合下试验数据作为不同总体的样本数据，进行统计分析，找出对实验指标影响大的因素及其影响程度。
对于单因素实验的方差分析，主要步骤如下：建立线性统计模型，提出需要检验的假设；总离差平方和的分析与计算；统计分析，列出方差分析表。
对于双因素实验的方差分析，分为两种，一种是无交互作用的方差分析，另一种是有交互作用的方差分析，对于这两种类型分别有各自的设计方法，但是总体步骤都和单因素实验的方差分析一样。
除了以上一些实验设计与数据处理方法外，学习这门课程最大的收获就是对chemdraw及origin两个软件的学习。
计算机软件的应用是计算机学科在化学领域中的最主要的应用之一，它不仅解决了化学计算中的复杂问题，而且利用虚拟的程序把化学世界的微观结构、光谱形态等形象地展现出来，以致把化学学科的教育和科研的革命推向一个崭新的阶段。
Chemdraw软件。
ChemDraw是为辅助专业学科工作者及相关科技人员的交流活动和研究开发工作而设计的。
它给出了直观的图形界面，开创了大量的变化功能，只要稍加实践，便会很容易地绘制出高质量的化学结构图形。
因而，可为化学界出版物、手稿、报告、CAI软件、涉及化学结构图形的软件的编写制作等提供高质量的结构图形、3D转换、基本的分子模型及化学数据管理功能等。
ChemDraw为此已成为世界上最流行、最受欢迎和最有应用价值的化学绘图软件。
这个软件对于我们化工专业的学生来说是很有用途的。
我们会经常写一些化学反应式或反应机理，但每次在Word文档中都无法输入正常的分子式或根本无渠道来表达反应式。
但通过对Chemdraw软件的学习，显然给我们带来了极大的方便.它给出了直观的图形界面，用起来方便，也很容易学习，不需要我们再去一条线一条线的来画，而是可以直接用鼠标点一下就可以插入，像苯环及其衍生物，而且很多反应式可以极其形象的表达出来，给我们的学习带来极大的方便。
Origin软件
Origin为OriginLab公司出品的较流行的专业函数绘图软件，是公认的简单易学、操作灵活、功能强大的软件，既可以满足一般用户的制图需要，也可以满足高级用户数据分析、函数拟合的需要。
而使用Origin就像使用Excel和Word那样简单，只需点击鼠标，选择菜单命令就可以完成大部分工作，获得满意的结果。
像Excel和Word一样，Origin是个多文档界面应用程序。
它将所有工作都保存在Project(*.OPJ)文件中。
该文件可以包含多个子窗口，如Worksheet，Graph，Matrix，Excel等。
各子窗口之间是相互关联的，可以实现数据的即时更新。
子窗口可以随Project文件一起存盘，也可以单独存盘，以便其他程序调用。
Origin的数据分析主要包括统计、信号处理、图像处理、峰值分析和曲线拟合等各种完善的数学分析功能。
准备好数据后，进行数据分析时，只需选择所要分析的数据，然后再选择相应的菜单命令即可。
Origin的绘图是基于模板的，Origin本身提供了几十种二维和三维绘图模板而且允许用户自己定制模板。
绘图时,只要选择所需要的模板就行。
用户可以自定义数学函数、图形样式和绘图模板；可以和各种数据库软件、办公软件、图像处理软件等方便的连接。
Origin可以导入包括ASCII、Excel、pClamp 在内的多种数据。
另外，它可以把Origin图形输出到多种格式的图像文件，譬如JPEG、GIF、EPS、TIFF等等。
Origin里面也支
持编程，以方便拓展Origin的功能和执行批处理任务。
Origin 里面有两种编程语言—LabTalk和Origin C。
在Origin的原有基础上，用户可以通过编写X-Function来建立自己需要的特殊工具。
Origin软件也是非常实用的一个软件，在数据处理方面带给我们极大方便。
在平时的实验中，往往都需要将测得的数据用图表表示出来，以便观察规律，但由于原理可能较复杂，图表表达起来很困难，而且就算画得出来，也是有很大的误差，往往也会给实验结果带来偏差。
学习了这个软件之后，感觉实验数据的处理问题不再那么难以解决了，这个软件最突出的特点就是它的操作灵活与功能强大，只需要我们将数据输入，就可以看到形象的图示，而且点图，线图，或者点线连接都能显示出来，更方便的是，只需要点一下鼠标，不需要我们再去算，就可以通过拟合将图形的方程及参数写出来。
这些对于我们以后的实验是有非常重要的意义的。
总之，这门课带给了我意想不到的收获，为我以后的学习带来了极大的方便与乐趣。
对于实验设计与数据处理方法，我们在以后的实验中要不断去实践与体会，而对于Chemdraw及Origin 两个软件的学习，虽然我们只有三个小时的上机时间，却让我深刻体会到了它们的实用性，在以后也会将这两个软件好好学习一番。
以上就是我对《实验设计与数据处理》这门课程的一点体
会，很感谢老师给我们带来这么多有用的知识，在以后的学习生活中我也会牢记这些知识，不断的实践。