ORIGIN曲线拟合
origin8.5曲线拟合，延长曲线范围
origin8.5曲线拟合，延长曲线范围
1. 输⼊数据并选择Y轴数据
2 ⾮线性拟合
Analysis—Fitting—Nonlinear Curve Fit—Open Dialog
3.选择拟合曲线类型
在origin7.5中选择曲线类型和表达式⽐较直观，8.5好像反⽽不太直观了。
固定某个参数可在Parameters中设置。
点击Fit开始拟合
双击FitNL中的⼩图打开图像
4.延长拟合曲线范围
点击左上⾓⼩锁头图标，Change Parameters 切换回
选择Fitted Curves—Range改为Custom—去掉Auto的勾
输⼊拟合曲线显⽰范围，这样就可以延长曲线到数据点范围以外了。
5.调整线型、坐标轴范围、对数显⽰
双坐标轴可打开相关设置，切换到Scale标签，可设置坐标显⽰范围。
Type中可设置对数显⽰。
双击坐标点可设置点的颜⾊、形状等。
双击曲线可设置拟合曲线的颜⾊、线型等。
6.数据查看
Nodes的Equation是函数形式
Summary是各个参数的取值。
origin拟合多项式曲线
Origin软件中多项式曲线的拟合1. 任务背景在科学研究和数据分析中，我们经常需要对一组实验数据进行拟合，以获得一个能够描述数据趋势的数学函数。
Origin软件是一个功能强大的数据分析和图形绘制软件，提供了多种拟合方法，其中包括多项式拟合。
本文将详细介绍Origin软件中多项式曲线的拟合方法，并提供具体的操作步骤和示例。
2. 多项式拟合的原理多项式拟合是一种常用的数据拟合方法，它通过将实验数据拟合为一个多项式函数来描述数据的趋势。
多项式函数的一般形式为：y=a0+a1x+a2x2+...+a n x n其中，y表示因变量，x表示自变量，a0,a1,...,a n表示多项式的系数。
多项式拟合的目标是找到一组最优的系数，使得拟合曲线与实验数据的残差最小化。
在Origin软件中，可以通过最小二乘法来实现多项式拟合。
3. Origin软件中多项式拟合的操作步骤步骤1：导入数据首先，需要将实验数据导入Origin软件中。
可以通过多种方式导入数据，例如从Excel文件中导入、直接输入数据等。
步骤2：创建数据图表在数据导入完成后，需要创建一个数据图表来展示实验数据和拟合曲线。
在Origin软件中，可以通过点击菜单栏上的”Plot”按钮来创建数据图表。
步骤3：选择拟合函数在创建数据图表后，需要选择拟合函数为多项式函数。
在Origin软件中，可以通过点击数据图表上的”Analysis”按钮，然后选择”Fit”来进行拟合函数的选择。
步骤4：设置拟合参数在选择拟合函数后，需要设置拟合参数，包括多项式的阶数、拟合范围等。
在Origin软件中，可以通过拟合设置对话框来设置这些参数。
步骤5：进行拟合设置好拟合参数后，可以点击拟合设置对话框中的”OK”按钮，进行拟合操作。
Origin软件会根据选择的拟合函数和参数，自动计算出最优的拟合曲线。
步骤6：查看拟合结果拟合完成后，可以查看拟合结果，包括拟合曲线、拟合系数、拟合误差等。
origin高斯拟合曲线
origin高斯拟合曲线
在origin中，要进行高斯拟合曲线，可以按照以下步骤
操作：
1.打开origin软件，并导入你的数据。
2.选中你的数据，然后点击菜单栏中的“Analysis”选项，选择“Fitting”下的“Nonlinear Curve Fit”选项。
3.在弹出的对话框中，点击“Open Dialog”按钮。
4.在弹出的“Curve Fitting”对话框中，点击“Function Selection”按钮。
5.在“Function Selection”对话框中，选择“Gauss”函数作为拟合曲线类型。
6.点击“OK”按钮关闭“Function Selection”对话框，然后回到“Curve Fitting”对话框。
7.在“Curve Fitting”对话框中，点击“Fit”按钮进行拟合。
8.origin会自动进行高斯拟合，并在原数据图上绘制出拟合曲线。
需注意的是，高斯拟合适用于具有正态分布特性的数据，如果你的数据不符合正态分布特性，可能会导致拟合结果不
准确。
此外，origin的高斯拟合功能非常强大，你可以通过调整各种参数来优化拟合结果。
origin拟合曲线参数调整
origin拟合曲线参数调整Origin拟合曲线参数调整一、概述Origin是一款常用的数据分析和绘图软件，其拟合曲线功能可以对实验数据进行拟合，得到相应的拟合曲线方程和参数。
在实际应用中，经常需要对拟合曲线的参数进行调整以达到最优的拟合效果。
本文将介绍如何使用Origin对拟合曲线参数进行调整。
二、基本步骤1. 打开数据文件并选择要进行拟合的数据列。
2. 在菜单栏中选择"Analysis"->"Fitting"->"Nonlinear Curve Fit"，打开非线性拟合对话框。
3. 在非线性拟合对话框中选择要使用的函数类型，并设置初值。
4. 点击"Fit"按钮进行拟合，并查看结果。
5. 如果需要调整参数，可以在非线性拟合对话框中手动修改参数值，并重新进行拟合。
6. 最终确定最优的参数值后，可以将结果保存为一个新的工作簿或者导出为其他格式文件。
三、具体操作1. 打开数据文件并选择要进行拟合的数据列。
在Origin中打开需要处理的数据文件，并选择需要进行非线性拟合的数据列。
可以通过双击相应列名或者选中列名后点击右键打开菜单栏来实现。
2. 在菜单栏中选择"Analysis"->"Fitting"->"Nonlinear Curve Fit"，打开非线性拟合对话框。
在菜单栏中选择"Analysis"->"Fitting"->"Nonlinear Curve Fit"，打开非线性拟合对话框。
在对话框中可以选择需要使用的函数类型，并设置初值。
3. 在非线性拟合对话框中选择要使用的函数类型，并设置初值。
在非线性拟合对话框中可以选择要使用的函数类型，并设置相应的初值。
Origin提供了多种常用的函数类型，如高斯函数、指数函数、多项式函数等，用户可以根据实际情况进行选择。
origin拟合曲线选取点
在Origin中拟合曲线时，选取合适的数据点非常重要。
以下是几个建议：
1. 代表性：选择具有代表性的数据点进行拟合。
这些点应该能够反映数据整体的变化规律。
2. 分布均匀：尽量选择分布均匀的数据点，避免在某些区域选择过多的点，而其他区域选择过少的点。
3. 考虑噪声和异常值：在选择数据点时，应考虑噪声和异常值的影响。
对于噪声，可以选择滤波或平滑处理来减少其影响。
对于异常值，可以将其去除或进行特殊处理。
4. 交互式拟合：可以在Origin中采用交互式拟合方式，即手动选择需要拟合的数据点，然后进行拟合。
这样可以更灵活地选择数据点，并获得更好的拟合效果。
5. 分段拟合：对于具有不同变化趋势的数据，可以考虑采用分段拟合方法。
这样可以更好地适应数据的局部变化规律，提高拟合精度。
6. 非线性拟合：如果数据呈现出非线性变化趋势，可以选择合适的非线性拟合函数进行拟合。
在Origin中，可以通过Analysis > Fitting > Nonlinear Curve Fit菜单进行非线性拟合。
7. 拟合曲线类型：根据数据的特征和变化规律，选择合适的拟合曲线类型。
例如，线性拟合、多项式拟合、指数拟合、对数拟合等。
总之，在Origin中拟合曲线时，需要仔细考虑数据点的选择，并根
据实际情况灵活调整拟合策略，以获得最佳的拟合效果。
origin数据拟合成曲线
origin数据拟合成曲线摘要：一、引言二、Origin数据拟合原理1.线性拟合2.非线性拟合三、拟合步骤1.数据准备2.添加拟合项3.设置拟合参数4.分析拟合结果四、优化拟合效果1.选择合适的拟合函数2.调整拟合参数3.增加或删除拟合项五、实例演示1.线性拟合实例2.非线性拟合实例六、总结与展望正文：一、引言作为一款强大的数据处理软件，Origin在科学计算、数据分析领域得到了广泛的应用。
其中，数据拟合功能可以帮助我们将实验或观测得到的数据转化为具有特定数学关系的曲线。
本文将详细介绍如何使用Origin进行数据拟合，以及如何优化拟合效果。
二、Origin数据拟合原理Origin数据拟合主要包括线性拟合和非线性拟合。
1.线性拟合：线性拟合是将数据点拟合成一条直线，其主要应用于数据呈线性关系的情况。
Origin软件会自动计算线性方程的斜率和截距，从而得到拟合方程。
2.非线性拟合：非线性拟合是将数据点拟合成一条非线性曲线，如二次曲线、指数曲线等。
Origin软件支持多种非线性拟合函数，用户可以根据实际情况选择合适的函数进行拟合。
三、拟合步骤1.数据准备：首先，在Origin软件中导入需要拟合的数据。
可以通过直接输入数据、导入文本文件或Excel文件等方式完成。
2.添加拟合项：在Origin中，选择需要拟合的数据集，右键点击，选择“拟合”菜单，添加拟合项。
用户可以根据需要选择线性拟合或非线性拟合。
3.设置拟合参数：在拟合项对话框中，可以设置拟合参数，如拟合函数、初始参数等。
根据实际需求，用户可以调整拟合参数以优化拟合效果。
4.分析拟合结果：完成拟合后，Origin软件会自动生成拟合报告，包括拟合方程、拟合参数、拟合精度等信息。
用户可以根据这些信息判断拟合效果是否满足要求。
四、优化拟合效果1.选择合适的拟合函数：根据数据特点，选择合适的拟合函数。
例如，当数据呈二次关系时，应选择二次拟合函数；当数据呈指数关系时，应选择指数拟合函数。
origin数据拟合成曲线
origin数据拟合成曲线摘要：I.简介- 引入origin 软件- 介绍数据拟合成曲线的重要性II.origin 数据拟合成曲线的步骤- 准备数据- 选择合适的拟合模型- 输入数据并设置参数- 分析拟合结果III.数据拟合成曲线的应用- 在科学研究中的应用- 在工程实践中的应用- 在经济学和管理学中的应用IV.结论- 总结数据拟合成曲线的重要性- 强调origin 软件在数据拟合中的优势正文：I.简介在科学研究、工程实践以及经济学和管理学等领域，数据分析是必不可少的。
origin 是一款功能强大的数据处理软件，可以方便地进行数据拟合成曲线。
在开始之前，让我们先了解一下origin 软件以及数据拟合成曲线的重要性。
II.origin 数据拟合成曲线的步骤1.准备数据：首先，需要收集和整理相关的数据，这些数据可以来自于实验、观测或者调查等。
确保数据的准确性和完整性对于后续的分析至关重要。
2.选择合适的拟合模型：根据数据的特征和需求，选择合适的拟合模型。
origin 提供了多种拟合模型供用户选择，如线性拟合、多项式拟合、指数拟合等。
选择合适的拟合模型可以更好地反映数据的内在规律。
3.输入数据并设置参数：在origin 软件中，输入收集到的数据，并根据需要设置拟合参数。
例如，可以设置拟合的精度、迭代次数等。
4.分析拟合结果：origin 软件会自动根据设定的参数进行数据拟合，并生成拟合曲线。
通过分析拟合结果，可以了解数据的趋势、周期性等信息，为进一步的数据分析和实际应用提供依据。
III.数据拟合成曲线的应用数据拟合成曲线在各个领域有着广泛的应用。
在科学研究中，可以揭示数据之间的内在联系，为理论研究和实验设计提供依据；在工程实践中，可以优化设计方案、提高生产效率；在经济学和管理学中，可以预测市场趋势、指导企业决策等。
IV.结论总之，数据拟合成曲线是数据分析的重要环节，origin 软件为用户提供了方便快捷的数据拟合功能。
origin曲线拟合
多因素回归分析
总结词
多因素回归分析是一种处理多个自变量对因变量影响的曲线拟合方法。
详细描述
多因素回归分析通过引入多个自变量，并使用统计方法来分析它们对因变量的影响。这种方法可以帮助理解不同 因素之间的相互作用，并预测因变量的变化趋势。多因素回归分析在科学研究、经济预测等领域应用广泛。
04 Origin曲线拟合的优缺点
模型检验
残差分析
检查残差是否符合模型假设，如正态分布、同方差等。
诊断检验
进行诊断检验以评估模型的拟合效果，如Jarque-Bera检验、 Durbin Watson检验等。
模型比较
使用AIC、BIC等准则比较不同模型的拟合效果，选择最优模型。
03 Origin曲线拟合实例
一元线性回归
总结词
一元线性回归是一种简单而常用的曲线拟合方法，适用于两个变量之间存在线 性关系的情况。
由于Origin是一款商业软件，用户需要将 数据上传到Origin的服务器上进行拟合， 这可能会引起数据安全问题。
虽然Origin提供了用户手册和在线帮助文 档，但对于一些复杂的问题，用户可能需 要寻求专业技术支持。
05 Origin曲线拟合的未来发 展
算法改进
优化算法
01
提高算法的稳定性和准确性，减少计算时间和资源消耗。
易于使用
Origin的用户界面友好，操作 简单，无需复杂的编程技巧即
可完成曲线拟合。
缺点
依赖性
可定制性
由于Origin是一款商业软件，用户需要购 买许可证才能使用，这会增加使用成本。
虽然Origin提供了多种拟合函数和图表类 型，但用户无法根据自己的需求定制拟合 函数或图表类型。
数据安全性
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y = ln c A 算得：
x = ln t
lncA ~lnt 的 数 表
Lnt
0.693
1.61
2.08
2.84
2.64
lncA
-0.053 -1.09
-2.07 -0.289 -0.375
2.83 -0.446
3.296 -0.707
3.434 -0.821
3.555 -0.939
l nc
0 -0.2 0 -0.4 -0.6 -0.8
例：已知N2O5分解反应为一级反应，不同温度 下测得的k值如下表，求反应的活化能。
t(oC)
65
55
45
35
25
0
K(105/s-1) 487 150 49.8 13.5 3.46 0.0787
某合成纤维拉伸倍数和强度的关系
例3. 某合成纤维拉伸倍数和强度的关系如下，求回归方程。 编号 拉伸倍数 强度y 编号 拉伸倍数 强度y
35 0.391
Ⅰ、首先将实验数据 t~cA 作图，图像表明，这是一条曲线，不是 y=a+bx 型直线，因此，对照样板曲线重新选型。
c（mol/L）
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0 0
c, t关系图
10
20
30
40
t（min）
系列1
Ⅱ、选 y 1 型试探，将曲线变直，这时
ax b
y=1/cA x=t 算 得 1/cA 为 ：
浓度与吸光度间的关系。
•
求回归方程的方法，通常是用最小二乘法，其基本
思想就是从并不完全成一条直线的各点中用数理统计的方
法找出一条直线，使各数据点到该直线的距离的总和相对
其他任何线来说最小，即各点到回归线的差分和为最小，
简称最小二乘法。
散点图
•
要研究两个变量之间是否存在相关关
系，自然要先作实验，拥有一批实验数据，
-1
10
20
30
40
t
系列1
作 t ~lncA 的图， 作出图来，是一条很好的直线，说明这组实验数据，服从
cA=aebt 型经验方程。
对照一级反应动力学的积分式：
c=cA0e-kt
说明我们所作的结果，事实上证明了这个液相反应是一级反应，
a 相当于反应物 A 的初始浓度 cA0。 b 相当于反应速率常数 k。
2、计算机软件 Excel origin
• 曲线回归
曲线拟合(曲线回归)的例子
化曲线回归为直线回归问题
在某液相反应中，不同时间下测的某组成的浓度见下表，
试作出其经验方程。
浓度随时间的变化关系
时间
2
5
8 11 14 17 27 31
t(min)
浓度 cA 0.948 0.879 0.813 0.749 0.687 0.640 0.493 0.440 (mol/L)
314.65Ω=4b0+(110.2oC)b 251.35Ω=b0+(136.5oC)b 解方程组：b0= 70.80Ω b= 0.2853Ω/oC
所求的回归方程：ý=70.80Ω+(0.2583 Ω/oC)b
• b图解法：
• 把数据画出散点图于坐标纸上，假如画出的点群形成 一条直线，就在点群中画一条直线，使得多数点位于直线 上或者均匀分布在直线的两边，这条直线可以近似作为回 归直线。
然后，作散点图，以便直观地观察两个变
量之间的关系。
•
例：测量某导线在一定温度x下的电阻值y，如 下表，找出它们之间的内在关系。
x/oC 19.1 25.0 30.1 36.0 40.0 46.5 50.0
y/Ω
76.30 77.80 79.75 80.80 82.35 83.90 85.10
• 1、用坐标纸
线性回归
•
y与x之间是一种相关关系，即当自变量x变化时，
因变量y大体按某规律变化，两者之间的关系不能直观地
看出来，需要用统计学的办法加以确定，回归分析就是研
究随机现象中变量间关系的一种数理统计方法，相关关系
存在着某种程度的不确定性。 身高与体重；矿物中A组分
含量与B组分含量间的关系；分析化学制备标准工作曲线，
x kgf/cm2
1
1.9
1.4
x kgf/cm2
13
5
5.5
2
2
1.3
14
5.2
5
3
2.1
1.8
15
6
5.5
4
2.5
2.5
16
6.3
6.4
5
2.7
2.8
17
6.5
6
6
2.7
2.5
18
7.1
5.3
7
3.5
3
19
8
6.5
8
3.5
2.7
20
8
7
9
4
4
21
8.9
8.5
10
4
3.5
22
9
8
11ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
4.5
4.2
23
回归分析
•
在实验数据处理中，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。
•
二元溶液的溶解热与浓度的函数关系
•
反应物的浓度与反应时间的函数关系
•
做散点图，选经验方程，曲线变直，相关系数对比，
求出常数
9.5
8.1
强度y
10 8 6 4 2 0 0
5
10
15
拉伸倍数x
从散点图中看出，这些点虽然散乱，但大体上散布 在某直线的周围，也就是说，拉伸倍数与强度之间 大致成线性关系。其关系可用下式表示：
Y=a+bx Y是y的计算值，与实际值不完全相同。 Y与x之间不具有确定的函数关系，而是相关关系。 确定回归方程Y=a+bx中的回归系数a、b。 y随x增大，称为正相关； y随x减小，称为负相关。
-1
lnc， lnt 关 系 图
1
2
3
4
lnt
系列1
作 lnc ~lnt 的 图 ，发 现 原 来 的 曲 线 不 但 没 变 直 ，反 而 更 加 弯 曲 了 。说 明 这 个类型的经验公式更不适合了。
Ⅳ、又重新选型，选用 y=aebx 型，再试探
y=lncA
x=t
lnc， t 关系图
lnc
0 -0.2 0 -0.4 -0.6 -0.8
• 回归直线的简便求法
a 平均值法：
将观测值分为两组，然后分别相加。
76.30Ω=b0+(19.1oC)b 77.80Ω=b0+(25.0oC)b 79.75Ω=b0+(30.1oC)b 80.80Ω=b0+(36.0oC)b
83.35Ω=b0+(40.0oC)b 83.90Ω=b0+(46.5oC)b 85.10Ω=b0+(50.5oC)b
T
2
5
1/cA~ t 数 表
8
11
14
17
27
31
35
1/cA
1.005 1.018
1.28
1.335 1.445 1.568 2.028 2.273 2.507
1/ c
3 2.5
2 1.5
1 0.5
0
0
1/c， t 关 系 图
10
20
30
40
t
系列1
Ⅲ 、 再 选 用 y=axb 型 作 试 探 ， 将 此 曲 线 变 直