ORIGIN试验结果解读
origin拟合生长曲线
origin拟合生长曲线摘要：一、生长曲线的概念与意义二、Origin软件在拟合生长曲线中的应用1.操作步骤2.优势与特点三、实例分析：使用Origin拟合生长曲线的过程与结果四、Origin拟合生长曲线的可靠性分析五、总结与展望正文：一、生长曲线的概念与意义生长曲线是一种描绘生物体或微生物在生长过程中数量或体积变化的图形。
它可以帮助我们了解生物体生长的规律和特点，预测其生长速度和生长潜力。
生长曲线在农业、生物技术、医学等领域具有广泛的应用。
二、Origin软件在拟合生长曲线中的应用1.操作步骤使用Origin软件拟合生长曲线主要包括以下步骤：（1）收集生长数据：根据实验需求，对生物体进行定期测量，获取生长数据。
（2）导入数据：将生长数据导入Origin软件。
（3）选择模型：根据生物体的生长规律，选择合适的生长曲线模型，如Logistic模型、Gompertz模型等。
（4）拟合曲线：在Origin软件中进行曲线拟合，得到拟合参数。
（5）分析结果：分析拟合曲线的可靠性、拟合度等指标，评估模型的适用性。
2.优势与特点Origin软件具有以下优势和特点：（1）操作简便：Origin软件界面友好，易于上手，减少学习成本。
（2）功能强大：Origin软件支持多种数据处理和分析功能，满足生长曲线拟合需求。
（3）模型丰富：Origin软件内置多种生长曲线模型，可根据实际需求选择合适的模型。
（4）结果准确：Origin软件采用先进的拟合算法，提高拟合结果的准确性。
三、实例分析：使用Origin拟合生长曲线的过程与结果在此，我们以某实验为例，详细说明使用Origin软件拟合生长曲线的过程。
（1）收集数据：对实验生物体进行定期测量，获取生长数据。
（2）导入数据：将生长数据导入Origin软件。
（3）选择模型：根据生物体的生长规律，选择Logistic模型进行拟合。
（4）拟合曲线：在Origin软件中进行曲线拟合，得到拟合参数。
用Origin 处理溶液表面张力实验数据
应用Ｏ ｒ ｉ ｇ ｉ ｎ 能简便地实现对溶液表面张力实验数 据的处理，大大地减少了数据处理误差。一阶指数衰减 式能较好地反映乙醇水溶液表面张力与浓度的函数关 系，由此获得的实验结果理想。使用Ｏ ｒ ｉ ｇ ｉ ｎ 的微分功 能直接对拟合曲线微分取得微分值，无需对拟合公式微 分后再计算，使数据处理更为简便快速、直观准确。该 方法在我们的物理化学实验教学中发挥了极大的作用， 已经过两届本科生应用表明效果很好。
一、实验及数据处理原理简介
恒温条件下用最大泡压法测定纯水及系列不同浓度 （以物质量分数ｘ表示）的乙醇水溶液在毛细管末端逸 出气泡时的最大压力差△ｐｍａｘ，据公式：
（１）
计算溶液表面张力σ，作出σ－ ｘ 图，并进行一阶 指数衰减式拟合得拟合曲线及拟合方程：
＊ 广西教育科学“十五”规划项目（２ ０ ０ ５ Ｃ ０ ７ ７ ）
一实验及数据处理原理简介恒温条件下用最大泡压法测定纯水及系列不同浓度origin软件具有强大的数据化可视功能及运算功以物质量分数x表示的乙醇水溶液在毛细管末端逸能并有对曲线微分数值积分等功能为我们的简便处出气泡时的最大压力差pmax据公式
中国现教育装备
２００７年第３期（总第４９期）
用 Origin 处理溶液表面张力实验数据＊
算出拟合曲线各点的微分值，并在该曲线对应的工作表
（Ｄ ｅ ｒ ｉ ｖ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ）内创建一个新数列存放这些微分值
（缺省条件下可有６ ０ 个数值）。
４ ． 求表面最大吸附量Гｍ ：在项目管理器中打开
“Ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ”工作表，其中“ＮＬＳＦ”列即为微分值 ，
添加新一列并右击其顶部，在快捷菜单中点击“Ｓｅｔ Ｃｏｌ－
１ ． 输入实验数据并计算σ：启动Ｏ ｒ ｉ ｇ ｉ ｎ ，在工作 表中输入实验数据，添加新一列并右击其顶部，在 “Ｃ ｏ ｌ ｕ ｍ ｎ ｓ ”菜单中点击“Ｓ ｅ ｔ Ｃ ｏ ｌ ｕ ｍ ｎ Ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｓ ”， 在文本框中输入相应的σ计算式（１），点击“ＯＫ”， Ｏ ｒ ｉ ｇ ｉ ｎ 即自动将σ计算值填入该列。
origin拟合转化率曲线
origin拟合转化率曲线
摘要：
一、origin 软件介绍
1.Origin 软件的功能
2.Origin 软件在科学绘图中的应用
二、拟合转化率曲线
1.转化率曲线的概念
2.使用Origin 软件拟合转化率曲线的步骤
3.拟合转化率曲线的注意事项
三、Origin 软件在实验数据分析中的应用
1.数据导入与处理
2.数据可视化
3.统计分析
四、结论
1.Origin 软件在实验数据处理中的优势
2.拟合转化率曲线对实验结果的解释和预测作用
正文：
Origin 是一款专业的科学绘图软件，广泛应用于科学研究、工程设计、数据分析等领域。
在Origin 中，用户可以方便地进行数据处理、绘图和分析，为科研工作提供强大的支持。
在实验数据分析中，拟合转化率曲线是一项重要任务。
转化率曲线反映了
某一物质在特定条件下的转化过程，通过拟合转化率曲线，我们可以了解反应速率、反应机理等信息。
使用Origin 软件拟合转化率曲线的过程主要包括：数据导入、绘制曲线、拟合曲线和分析结果等步骤。
在拟合过程中，需要注意选择合适的拟合函数、设置参数以及检查拟合结果的合理性。
Origin 软件在实验数据分析中的应用不仅限于拟合转化率曲线。
用户还可以利用Origin 导入、处理和分析各种类型的数据，实现数据可视化，进行统计分析等。
这些功能为科研工作者提供了方便的工具，有助于提高实验数据处理的效率和准确性。
总之，Origin 软件作为一款强大的科学绘图和数据分析工具，在实验数据处理中具有显著的优势。
origin方差分析
实验六 《实验数据的方差分析》一、实验目的1. 了解方差分析原理。
2. 掌握实验数据方差分析的计算机操作方法。
3. 分析运算结果，对实验结果做出正确解释，以掌握方差分析的运用。
二、方差分析简介设A 因素有n 个水平，分别记为A 1、A 2、…、A n ，每个水平重复进行m 次试验，总共进行了n ×m 次试验，结果记为x ij （i=1,2,…,n; j= 1,2,…,m)。
则总均值：111n mij i j x x n m ===×∑∑ 某水平实验结果的平均值：11mi i j j x x m ==∑总偏差平方和Q T ：22111122111()[()() ()() n m n mT ij ij i i i j i j nmnij i i i j i E AQ x x x x x x x m x x Q Q ========−=−+−=−+−=+∑∑∑∑∑∑∑]x上式中Q E 为组内偏差平方和，即每个水平下各实验结果与该水平平均值之差的平方和。
Q E 反映误差的大小，故又称为误差平方和。
Q A 为组间偏差平方和，它反映水平的改变对试验结果的影响。
Q A 事实上反映了因素对试验结果的影响，故又称为因素偏差平方和。
各偏差平方和的自由度（变量的总个数）：组内偏差平方和的自由度：(1E f n m n n m )=×−=−组间偏差平方和的自由度：1A f n =−总偏差平方和的自由度：1T f n m =×−方差与偏差平方和的关系为：2Q S f=组内方差：2E EEE Q Q S f n m n==×− 组间方差：21A A A A Q QS f n ==− 总方差：21T TT T Q Q S f n m ==×− 方差分析指导思想就是根据偏差平方和的加和性，总偏差平方和可以分解成为组间偏差平方和与组内偏差平方和，前者反映了因素对试验结果的影响，后者反映了误差对试验结果的影响。
Origin8.0实验数据处理与曲线拟合详解
1.1 Origin的一些变化
1、新增了“X－Functions”技术 自1991年Origin问世以来，版本从4.0、5.0、
6.0、7.0、7.5到2007年推出的8.0版，软件不断完 善。与7.5版相比，Origin8.0在菜单设计、具体操 作等很多方面都有显著改进，特别是采用了X－ Functions技术，更是把“模块化”和“对象化” 发挥到了淋漓尽致的程度。
6、非线性曲线拟合
(1) 导入Gaussian.dat数据文件，选中C(Y)列数据，将 其坐标属性改为C(yEr?)栏，选中B(Y)和C(yEr?)栏，选择 菜单命令[Plot]→[Symbol]→[Scatter],绘制散点图如下：
6、非线性曲线拟合
选择菜单命令[Analysis]→[Fitting]→[Nonlinear Curve Fit],打开[NLFit]对话框如下图
•设定级数为3
3、多项式拟合
点击“OK”后画出的拟合曲线事下图，从图中可以看 出，拟合曲线与数 据点吻合的非常好， 而且它的相关系数 也很好，达到了 0.99767。
3、多项式拟合
因此，这组数据的变化规律可以用一元三次多项式来描述：
3、多项式拟合
如果把拟合多项式的级数进一步增大，比如增大到6， 拟合结果又会是怎样的呢？请同学们自己立刻拟合一次！
5、指数拟合
可以看出，拟 合曲线与散点 变化规律非常 吻合
5、指数拟合
6、非线性曲线拟合
非线性曲线拟合(Nonlinear Curve Fit , NLFit)是Origin 所提供的功能最强大、使用也最复杂的数据拟合工具。有 多达200多个数据表达式，用于曲线拟合函数，这些数学表 达式选自不同的学科领域的数据模型，能满足绝大多数科 技工程中的曲线拟合需求。Origin的非线性曲线拟合是通 过[NLFit]对话框实现的。下面以Samples\Curve Fitting\Gaussian.dat数据进行非线性曲线拟合演示。
曲线相关系数origin计算
曲线相关系数origin计算在科学研究和工程领域，曲线相关系数是一种常用的量化两个曲线之间相似度的指标。
通过使用Origin这款软件，我们可以方便地计算曲线相关系数。
本文将详细介绍如何使用Origin计算曲线相关系数。
一、准备工作在使用Origin计算曲线相关系数之前，我们需要准备好需要分析的曲线数据。
这些数据应该以表格的形式保存，每行代表一个数据点，每列代表一个变量。
确保数据准确无误，没有缺失值或异常值。
二、启动Origin软件打开Origin软件，新建一个工作簿，以便存储计算曲线相关系数的结果。
三、导入数据在Origin中，我们需要将准备好的数据导入软件。
选择“数据”菜单，然后选择“导入”，按照提示选择保存数据表格的文件。
Origin将自动将数据导入工作簿中。
四、绘制曲线图在导入数据之后，我们需要将数据可视化成曲线图。
在Origin 中，可以通过选择“绘图”菜单，然后选择“图表”类型（例如，线性图或对数图），将数据绘制成曲线图。
五、计算相关系数完成曲线图的绘制后，我们可以使用Origin的内置功能来计算曲线相关系数。
选择“分析”菜单，然后选择“比较统计”子菜单下的“相关性”。
在弹出的窗口中，选择需要比较的两个曲线，设置相关系数和置信水平的阈值，点击“确定”按钮。
Origin将自动计算并显示两个曲线之间的相关系数。
六、结果解读曲线相关系数可以帮助我们量化两个曲线之间的相似度。
一般来说，相关系数接近1表示两个曲线高度相关，接近0表示两个曲线无相关性。
根据具体的研究目的和数据特点，我们可以根据计算出的相关系数来解读结果。
七、结论与建议综上所述，通过以上步骤，我们可以在Origin软件中方便地计算曲线相关系数。
在科学研究和技术领域，这种指标可以帮助我们更好地理解数据，发现潜在规律，为进一步的研究和开发提供有力支持。
在使用Origin计算曲线相关系数时，我们需要注意数据的准确性和完整性。
同时，根据研究目的和数据特点，选择合适的图表类型和参数设置，以确保计算结果的准确性和可靠性。
Origin在大学物理实验数据处理和误差分析中的应用
Origin在大学物理实验数据处理和误差分析中的应用【摘要】本文主要探讨了Origin在大学物理实验数据处理和误差分析中的应用。
文章首先介绍了Origin软件的基本功能和特点，然后详细阐述了Origin在大学物理实验数据处理和误差分析中的重要性，以及其在实际操作中的作用和步骤。
通过实例分析，展示了利用Origin软件处理物理实验数据的具体过程和效果。
结论部分强调了Origin在大学物理实验中的重要性，并展望了未来研究方向。
通过本文的研究，可以更好地利用Origin软件进行物理实验数据处理和误差分析，为科研工作提供更加准确和有效的数据支持。
【关键词】关键词：Origin，大学物理实验，数据处理，误差分析，应用，步骤，重要性，展望，总结。
1. 引言1.1 背景介绍大学物理实验是物理学专业学生必修课程之一，通过实验可以帮助学生巩固理论知识、培养实验技能，加深对物理学原理的理解。
在大学物理实验中，数据处理和误差分析是非常重要的环节。
数据处理是指将实验测量得到的原始数据进行整理、分析和图表绘制，以便更好地理解实验结果；误差分析则是评估实验数据的可靠性和准确性，帮助确定实验结果的精确度。
在过去，学生们通常使用Excel等软件来进行数据处理和误差分析，这类通用的数据处理软件对于物理实验中复杂的数据处理要求并不够精准和灵活。
Origin软件应运而生，它是一款专门为科研领域设计的数据分析软件，提供了丰富的数据处理和绘图功能，可以帮助学生更好地处理物理实验数据并进行误差分析。
在本文中，我们将探讨Origin软件的基本功能和特点，以及在大学物理实验数据处理和误差分析中的应用。
通过实例分析，我们将展示如何使用Origin软件进行数据处理和误差分析，并讨论其在大学物理实验中的重要性和未来研究方向。
到此结束。
1.2 研究意义研究意义首先在于提高数据处理效率和准确性。
Origin软件提供了多种数据处理方法和图表绘制功能，可以快速处理大量数据并进行直观展示，有效节省处理时间。
实验用Origin软件处理实验数据
实验用Origin软件处理实验数据实验目的：了解Origin软件及其在数据处理中的应用。
实验仪器：装有Origin软件的机一台。
Origin数据处理软件简介：数据处理工作是繁琐、枯燥的，值得庆幸的是现在这些工作可以交给计算机来完成。
Microcal软件公司的Origin软件就是一个短小精悍的数据处理软件。
它在Windows平台下工作，可以完成物理实验常用的数据处理、误差计算、绘图和曲线拟合等工作。
这里不对该软件的使用做系统的介绍，只是结合几个例子说明Origin5.0软件在物理实验中经常用到的几项功能。
一、误差计算前面我们介绍了用千分尺测量钢柱直径的例子，现在用Origin来处理测量数据。
Origin中把要完成的一个数据处理任务称做一个“工程”（project）。
当我们启动Origin 或在Origin窗口下新建一个工程时，软件将自动打开一个空的数据表，供输入数据。
默认形式的数据表中一共有两列，分别为“A(X)”和“B(Y)”。
将下表的8次测量值输入到数据表的A列（或B列）。
用鼠标点“A(X)”，选中该列。
点“Analysis”菜单，在下拉菜单项中选“Statistics on Columns”，瞬间就完成了直径平均值（Mean）、单次测量值的实验标准差)S(软件记做sd)、平均值的实验标准差)(xS（软件记做se）的统计计(x算，其结果如下：二、绘图设一小球由静止下落，在不同位置处测量球下落经过的时间，得到数据如下表：用Origin 软件作图，分析s 与t 之间的关系：将距离s 的数据输入到A 列，将时间t 的数据输入到B 列，如图二，在“Plot ”下拉菜单中选“Scatter ”，弹出一个对话框。
鼠标点“A(X)”，再在右边选“<->X ”，则将“A(X)”设为x 变量。
同样，鼠标点“B(Y)”，再在右边选“<->Ｙ”，则将“B(Y)”设为选“Column ”菜单下的“Add New Column ”y 变量。
(完整)Origin数据分析及图形可视化
①散点图:Scatter（ 散点图 ) ； Scatter Central( 中心散点图 ) ； Y Error(Y 误差 ) ； XY Error(XY 误差 ） ； Vertical Drop Line ( 垂线 ） ; Bubble （ 气泡 ） ; Color Mapped （ 彩标 ) ； Bubble + CM （ 气泡 + 彩标 ） 。
3首先导入第二十五组数据，然后设置坐标为xyz，设置好坐标格式后全选数据，点击左下角3D scatter图形类型,就可获得想获得的图.
图如下：
五、实验结果与讨论
1.小结、建议及体会
Orign强大的绘图功能，绘出来的图不仅漂亮，而且非常直观。可以先在工作表窗口中选好要用的数据,点Plot菜单,将显示Orign可以制作的各种图形，包括直线图、描点图、向量图、柱状图、饼图、区域图、极坐标图以及各种３D图表、统计用图表等。在TOOL菜单下选择Linear Fit、Polynomial Fit或Sigmoidal Fit,将分别调出线形拟合、多项式拟合、S形曲线拟合的工具箱。刚开始使用的时候对图标和选项不是很清楚,因为是全英文版的,所以,要有一定的英语基础，才能看懂文字,反复操作，多加练习,慢慢就熟练了。
②线形图：line（线条），Horizontal Step (水平阶梯），Vertical Step （垂直阶梯)，Spline Connected （样条曲线)。
③三维图形：三维彩色填充表面图（3D surface）、三维符号图/条状图（3D Symbol/Bar）、数据分析图(Statistics）、等高线图（Contour）、图片(Image）。
2.讨论
（1）与Excel相比使用Origin绘图有什么优点?
origin曲线拟合范围
origin曲线拟合范围
摘要：
一、曲线拟合的定义与作用
二、Origin 软件介绍
三、Origin 中曲线拟合的操作步骤
四、曲线拟合范围及其设置
五、曲线拟合结果的解读与分析
六、总结与展望
正文：
曲线拟合是数学上的一种技术，用于在给定的数据点集合中寻找最佳拟合函数，通常是数学曲线或函数。
曲线拟合可以用于数据分析、预测、模型建立等，对于科学研究和工程应用具有重要意义。
Origin 是一款专业的数据分析和绘图软件，广泛应用于科学计算、工程设计、数据分析等领域。
它具有丰富的图形绘制功能和强大的数据处理能力，可以满足各种数据分析和绘图需求。
在Origin 中进行曲线拟合的操作步骤如下：
1.打开Origin 软件，导入需要拟合的数据。
2.选中数据，点击菜单栏的“分析”选项，选择“曲线拟合”功能。
3.在弹出的对话框中，选择拟合类型（如线性拟合、多项式拟合等），并设置相关参数。
4.点击“确定”按钮，软件将自动进行曲线拟合。
在Origin 中，可以通过调整“拟合范围”来优化拟合效果。
拟合范围是指在数据点集合中用于确定拟合函数的那部分数据点。
通过合理设置拟合范围，可以提高拟合函数的准确性和可靠性。
曲线拟合结果的解读与分析：
1.拟合曲线的形状：观察拟合曲线是否符合实际数据的趋势，如线性、二次或其他复杂函数形式。
2.拟合参数：分析拟合函数中的参数值，了解各参数对拟合结果的影响。
3.拟合优度：通过拟合优度指标（如R值）评估拟合效果的好坏。
总之，Origin 软件在曲线拟合方面具有强大的功能，可以有效地帮助我们分析和处理数据。
用Origin剔除线性拟合中实验数据的异常值
第17卷第1期2003年3月 山西师范大学学报(自然科学版)Journal of Shanxi T eacher ′s University Natural Science Edition V ol.17N o.1March 2003收稿日期:2002209202基金项目:广东省自然科学基金(N o.000675,N o.011466),广东省重点科技项目基金(N o.2K M01401G)作者简介:王鑫(1978—),男,天津人,华南师范大学物理系2001级研究生.文章编号:100924490(2003)0120045205用Origin 剔除线性拟合中实验数据的异常值王 鑫, 吴先球, 蒋珍美, 陈俊芳(华南师范大学物理系,广东广州 510631)摘要:介绍了用Microcal Origin 软件进行实验数据线性拟合的具体方法,利用其Lab T alk 编程和Data Mask 等高级功能,以肖维勒准则实现了异常数据的判断和剔除.以核磁共振的稳态吸收中磁场强度和励磁电流的线性拟合实验为例,通过整个实验数据处理和分析的过程,展示了Origin 直观、快捷、高效的特点,适合学生在物理实验的数据处理和分析中应用.关键词:Origin ;线性拟合;异常值剔除;肖维勒准则中图分类号:TP319∶04239 文献标识码:A实验数据曲线拟合及分析的传统方法,是采用最小二乘法[1]和坐标纸作图法.这种手工做法,计算量大,精度不高.随着计算机的发展和普及应用,实验数据的计算机处理已成为趋势.目前常见的方法是使用自编程序[2]或Excel [3]、G rapher [4]等软件.自编软件往往功能单一,可视化功能差;Excel 软件功能强,但是对实验数据的处理针对性不强,数据的分析能力弱.经过反复研究和实践,我们发现Origin 数据分析软件适合于实验数据的处理、分析和可视化表征.本文以核磁共振的稳态吸收实验为例,介绍用Origin 软件进行实验数据线性拟合的具体方法,利用其Lab T alk 编程和Data Mask 等高级功能,以肖维勒准则实现了异常数据的判断和剔除.1 实验数据异常值的判断及其剔除方法在一系列测量值中混有异常值,会歪曲实验结果.只有剔除异常值,才能符合客观实际.但如果可疑数据在误差的准许范围之内而被抛之不用,也会歪曲实验结果.因此,首先要掌握统计判断准则,准确判断可疑数据点是否为异常值而应该剔除,从而获得更合理的拟合曲线.判别测量值中是否含有异常值,在统计学中已建立了多种准则.格拉布斯准则[5]在测量次数为30次左右效果最好.当重复测量次数较多时(如几十次以上),拉伊达准则[6](即3σ准则)是最简便的方法,但在测量次数较少时,即使存在异常值也很难剔除.目前应用最多的是肖维勒准则[6,7],其原理如下:在n次测量中,取不可能发生的个数为1/2,这可以和舍入误差中的0.5相联系,那么对正态分布而言,误差不可能出现的概率为1-12π∫ωn-ωnexp-x22d x=12n注意到标准正态函数的定义,则有Φ(ωn )=121-12n+0.5=1-14n利用标准正态函数表,根据等式右端的已知值可求出肖维勒系数ωn.对于数据点x d,若其残差V d满足|V d|>ωnσ则剔除,否则x d应保留.2 Origin简介Origin由美国Microcal公司推出,是外国科技工作者公认的最快、最灵活、使用最容易的数据分析绘图软件.其突出特点是简单易学,采用直观的、图形化的、面向对象的窗口菜单和工具栏操作.Origin包括两大类功能[8]:数据分析和绘图.数据分析对工作表和绘图窗口分别提供了不同功能.在工作表窗口中提供了数据的排序、调整、计算、统计、相关、卷积、解卷、数字信号处理等功能,还可用内置的Lab T alk语言编程对数据集进行操作;在绘图窗口中提供了数学运算、平滑滤波、图形变换、傅立叶变换、各类曲线拟合等功能.Origin 的绘图是基于模板的,本身提供了几十种二维和三维绘图模板.为了用户扩展功能和二次开发的需要,Origin提供了广泛的定制功能和各种接口,用户可自定义数学函数、图形样式和绘图模板,可以和各种数据库软件、办公软件、图像处理软件方便地连接.3 用Origin实现实验数据的线性拟合下面以近代物理实验中的核磁共振的稳态吸收实验[5]为例,说明Origin用于实验数据线性拟合及分析的方法和步骤.3.1 数据输入首先将实验数据输入到Origin的工作表W orksheet中.按其默认设置打开一工作表窗口,在本文的实验中共有13组电磁铁的励磁电流I、磁场强度B的值,置于图1中工作表I(A)、B(T)两列.3.2 调用绘图窗口点击Plot菜单的Scatter项,将弹出绘图坐标轴选项.设置好x、y轴后,出现绘图G raph窗口下的数据点状分布图.3.3 原始数据的线性拟合本实验要求B I关系为线性拟合.点击分析菜单Analysis,选择线性拟合Filt Liner.此时Origin自动调用内置的最小二乘法线性拟合工具.图中新增一条拟合出来的直线,同时弹出结果窗口Result Log,显示拟合结果,包括线性回归方程系数A、B、标准差S D、相关系数R等参数.如图1所示,在本例中,A=0.4227,B=0.08283,S D=0.00426.至此为止,完成了数据输入、线性拟合和图示化表征.从以上步骤可看出,Origin在数据的线性拟合中具有直观、方便、快捷的优点.64 山西师范大学学报(自然科学版) 2003年图1 原始数据线性拟合结果4 异常值的判断和剔除由图1可看出,测量数据中第6、7点离拟合直线偏差较大,是可疑数据点.下面判断可疑数据点是否为异常值并进行剔除.4.1 计算残差调出数据的工作表窗口Datal ,通过C olumn/Add New C olumn 新增一列,命名为V d ,存放残差.点击Window/Script Window 调出Lab T alk 程序窗口.Lab T alk 编程类似C 语言,但命令更直观.在其窗口菜单Edit 下选择Script Execution 模式,只有在此模式下,才能执行程序.根据以上拟合得到的A 、B 值,输入如下命令,对数据集直接运算:Datal V d =0.4227+Datal 130.08283—Datal B ;得到V d 列的值.4.2 查表比较查肖维勒准则表可得,当n 为13时,ω13为2.07.用C olumn/Add New C olumn 新增一列,命名为C ontrast ,该列为|V d |与ωn ・σ的对比结果即|V d |-ωn ・σ.在Lab T alk 程序窗口74第1期 王鑫 吴先球 蒋珍美 陈俊芳:用Origin 剔除线性拟合中实验数据的异常值 输入:Datal C ontrast =abs (Datal V d )-2.0730.00426;得到对比C ontrast 列的值,其中abs (x )为取绝对值函数.在C ontrast 列中,只有第7点为正值,即|V d 7|>ω13・σ,所以第7点为粗差,应剔除.4.3 异常值剔除鼠标右键单击工作表中第7点数据,选Mask/Apply ,则此行所有数据变为红色,被屏蔽.4.4 异常值剔除后的拟合对剩下的12个点重新拟合,得到异常值剔除后的A 、B 、S D 、R 值,拟合曲线如图2所示.此时第6点偏差最大,但由于实验数据的异常值通常只剔除一次,即使第一次异常值剔除后还存在偏差较大的点,也不再进行第二次判断和剔除[3].图2 异常值剔除后的拟合情况4.5 剔除异常值前后的参数比较表1 剔除异常值前后的参数比较参数线性方程系数A 线性方程系数B 标准差S D 相关系数R 剔除前0.42270.082830.004260.97846剔除后0.421530.082870.002630.99236 由表1看出,剔除异常值后,R 值明显增大,拟合效果显著提高,输出的拟合线相对理想.因此,利用Origin 软件对异常值的判断和剔除相当方便,异常值剔除后可以明显提高拟合效果,更准确地求出曲线斜率.另外,教师也可针对不同学生的R 值进行比较,从中了解学生的实验情况,并有针对性地要求学生查找原因、分析影响实验的因素.5 结论本文以核磁共振的稳态吸收实验中磁场强度B 和励磁电流I 的线性拟合为例,介绍84 山西师范大学学报(自然科学版) 2003年了Microcal Origin 数据分析软件用于数据的线性回归的方法和步骤,利用其高级功能判断可疑数据点并剔除异常值,从而获得更合理的拟合曲线.整个处理过程简单、方便、直观、有效.利用Origin 软件处理实验数据可提高工作效率,减少数据处理时间,提高实验结果的精度.目前该软件在我校现代物理技术重点实验室推广使用,受到教师、学生的欢迎.参考文献:[1] 复旦大学数学系.概率论与数理统计[M].上海:上海科学技术出版社,1961.283292.[2] 徐士良.C 语言常用算法程序集[M].北京:清华大学出版社,1996.217233.[3] 倪敏,诸燕萍.Excel 软件在物理实验中的应用[J ].物理实验,2000,20(4):1619.[4] 吴朝荣,张海彦,段文焱木.Grapher 在测井研究中的应用[J ].物探化探计算技术,1999,21(3):280284.[5] 林木欣.近代物理实验教程[M].北京:科学出版社,1999.1617,257.[6] 肖明耀.误差理论与应用[M].北京:计量出版社,1985.169174.[7] R T aylor.An introduction to error analysis[M].University Science Books Press ,1982.144.[8] 晨曦工作室,郝红伟,施光凯.Origin 6.0实例教程[M].北京:中国电力出版社,2000.8.Data R ejection in Linear Fitting Using OriginWANG Xin , WU Xian 2qiu , JIANG Zhen 2mei , CHEN Jun 2fangAbstract :Microcal Origin was introduced to data rejection in linear fitting.The judgment and rejection of bad data points was im plemented by Chauvenet ′s Criterion with the aid of Lab T alk and Data Mask in Origin.T aking the liner fitting of B I in a Nuclear Magnetic Res onance experiment as an exam ple ,Origin is illustrated to be suitable for data analysis in physics experiment.K ey w ords :Origin ;Linear fitting ;Rejection of bad data points ;Chauvenet ′s criterion94第1期 王鑫 吴先球 蒋珍美 陈俊芳:用Origin 剔除线性拟合中实验数据的异常值 。
origin拟合不规则曲线-概述说明以及解释
origin拟合不规则曲线-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分将对本文的主题进行简要介绍，即使用Origin软件拟合不规则曲线的方法和目的。
本文旨在通过对原始数据的分析和拟合方法的介绍，探讨如何利用Origin软件来有效地拟合不规则曲线。
如今，曲线拟合在众多领域中都被广泛应用，例如工程、科学研究和数据分析等领域。
借助拟合技术，我们可以从大量的实验数据中提取出规律性的模式和趋势，从而为进一步的研究和应用提供有价值的信息。
在本文中，我们将首先对原始数据进行分析，确定需要拟合的不规则曲线的特征和趋势。
通过观察数据的分布情况、峰值位置以及曲线的整体形态，我们可以初步判断所需的拟合方法和拟合模型。
接下来，我们将详细介绍Origin软件中常用的拟合方法，如多项式拟合、非线性拟合和曲线拟合等。
同时，我们将说明每种拟合方法的适用范围和使用步骤，并举例说明如何在Origin软件中进行曲线拟合操作。
通过本文的研究和分析，读者将能够了解利用Origin软件拟合不规则曲线的基本原理和方法，并能够根据具体的实验数据选择合适的拟合方法，从而得到更准确和可靠的拟合结果。
此外，本文还会对拟合结果进行总结分析，并展望未来在曲线拟合领域的发展方向。
在现实生活和科学研究中，诸如物理现象、经济趋势以及生物特征等都可以通过拟合方法进行研究和分析。
通过本文的深入探讨，读者将能够更好地理解并应用拟合方法，为解决实际问题和开展科学研究提供有益的指导和方法。
最后，本文也希望能够唤起读者对曲线拟合领域的兴趣，促进该领域的进一步发展和创新。
1.2 文章结构文章结构文章将分为三个主要部分：引言、正文和结论。
2.1 引言在引言部分，我们将概述本文的主要内容和目的。
首先，我们将介绍拟合不规则曲线的背景和重要性。
其次，我们将明确本文的结构和组织方式，以帮助读者更好地理解和跟随文章的内容。
最后，我们将明确本文的目的，即通过使用origin软件来拟合不规则曲线，以展示origin的功能和优势。
origin伽马函数拟合
origin伽马函数拟合
origin伽马函数拟合
一、伽马曲线函数拟合：
伽马函数就是一类特殊函数变换，它用于描述从低照度到高照度的可视化反应。
它的数学公式为：
y=a*x^gamma,其中a和gamma是两个常数，用于表示伽马函数的不同类型。
二、origin的伽马函数拟合：
1）准备数据：首先，我们打开origin，在新建工作簿中可以看到原始数据，如下图所示：
2）拟合伽马曲线：点击Fitting，在弹出的对话框中选择“Gamma”，调整参数，点击OK，开始拟合，拟合完成后，结果如下图所示：可以看到，拟合完成后，拟合曲线拟合源数据的很好。
3）结果分析：输出窗口中显示拟合结果，拟合函数为y=a*x^gamma，其中，a和gamma的值为0.85043和1.4774，这样我们就可以用这个数据进行更细致的分析。
总结：本文介绍了如何使用Origin软件拟合伽马曲线，拟合过
程简单易懂，结果显示拟合曲线能够很好地拟合源数据。
- 1 -。
ORIGIN试验结果解读
讨论（1）
ＯＲＩＧＩＮ试验在糖 尿病指南中推荐的糖尿病前期患者干预和和 糖尿病患者血糖控制的标准模式。
讨论（2）
该研究不具有评价不同血糖控制策略或方案 在血糖控制优劣方面的能力。 该研究中血糖控制更好的基础胰岛素治疗没 有比血糖控制相对较差的标准治疗带来更多 的临床益处。
ＯＲＩＧＩＮ试验的血糖控制方案
甘精胰岛素组 继续原治疗的基础上（除使用ＴＺＤ者 需停药外），夜间注射一次甘精胰岛素，每 天监测ＦＢＧ，按照方案调整甘精胰岛素剂 量，直到达到ＦＢＧ４－５．３ｍｍｏｌ／ Ｌ，之后每周至少监测两次ＦＢＧ。研究者 可根据血糖水平减少口服降糖药物、加用二 甲双胍或速效胰岛素。
ＯＲＩＧＩＮ试验结论
ＯＲＩＧＩＮ试验是迄今为止对甘精胰岛素 进行的入选患者数量最多、随访时间最长的 随机对照试验，该试验并未发现使用甘精胰 岛素患者总的肿瘤发生风险以及乳腺癌、结 肠癌等肿瘤的发生风险增高。
早期基础胰岛素治疗相关的副作用
低血糖的风险增加 严重低血糖的发生率增加了3倍。 自我血糖监测证实的非严重低血糖的发生率 增加了3倍。 体重增加 甘精胰岛素治疗组的体重增加了2.1ｋｇ。
同时探讨使用基础胰岛素早期控制血糖和口 服ω－３多不饱和脂肪酸是否能够减少糖尿 病前期和Ｔ２ＤＭ 患者发生心血管病变的 危险性。
甘精胰岛素治疗组——标准治疗组 ω－３多不饱和脂肪酸组——安慰剂组
ＯＲＩＧＩＮ的终点
主要：（１）心血管死亡、非致死性心肌梗 死或非致死性中风。（２）心血管死亡、非 致死性心肌梗死、非致死性中风、血管重建 或因心衰住院。 次要：（１）上述主要心血管复合终点事件 的每一个组分。（２）全因死亡。（３）微 血管事件（肾脏或眼底病变）。（４）基线 无糖尿病患者发生糖尿病。
用Origin软件的线性拟合和非线性曲线拟合功能处理实验数据
＜
０．５，表明有９５％ 置信度认为可以拒绝零假
第６期
陈旭红：用 Ｏｒｉｇｉｎ 软件的线性拟合和非线性曲线拟合功能处理实验数据
８９
设，也就是说可以接受拟合的参数的结果。 将相关的数据代入ＱＶ＝ Ｍｍ·Ｃ·ΔＴ，其中Ｃ为水当量，就可以求得ＱＶ：ＱＶ＝－ ５ ５４１．８ｋＪ·ｍｏｌ－１。 如果采用手工作图，不同的操作者处理同一组数据，得到的结果可能不同；即使由同一个操作者在不
摘 要：以物理化学实验中《 燃烧热的测定》实验为例，说明Ｏｒｉｇｉｎ软件在计算机上对实验数据进行作图、线性拟
合和非线性曲线拟合等处理而求得需要的实验参数，从而大大减少数据处理过程中产生的误差，而且方便快捷。
关键词：Ｏｒｉｇｉｎ软件；燃烧热；线性拟合；非线性曲线拟合
中图分类号：ＴＰ３１７
文献标识码：Ｂ
同时间处理同一组数据，其结果也不会完全一致。使用Ｏｒｉｇｉｎ软件可以克服上述问题，能够准确、快速、方 便地处理实验的数据。
参考文献：
［１］ 郝红伟，施光凯． Ｏｒｉｇｉｎ６．０实例教程［Ｍ］．北京：中国电力出版社，２０００． ［２］ 夏春兰．Ｏｒｉｇｉｎ软件在物理化学实验数据处理中的应用［Ｊ］．大学化学，２００３，１（８ ２）：４４－ ４６． ［３］ 复旦大学，武汉大学，中国科技大学．物理化学实验［Ｍ］． ３版．北京：高等教育出版社，２００４．
０引言
提及Ｏｒｉｇｉｎ软件［１］，许多人都知道它在实验数据作图上的应用。用Ｏｒｉｇｉｎ软件线性拟合和非线性曲线拟 合功能处理数据方面却很少有报道。实际上，Ｏｒｉｇｉｎ软件在线性拟合和非线性曲线拟合时，可屏蔽某些偏 差较大的数据点，以降低曲线的偏差［２］，得到更为准确的结果，且方便快捷。
Ｏｒｉｇｉｎ软件有如下基本功能：①输入数据并作图。②将数据计算后作图。③数据排序。④选择需要的 数据范围作图。⑤数据点屏蔽。⑥Ｏｒｉｇｉｎ软件的线性拟合和非线性曲线拟合功能。
origin拟合菲克定律
origin拟合菲克定律
要在Origin 中拟合菲克定律，可以按照以下步骤操作：
1. 打开Origin 软件并导入实验数据。
2. 选择“工具栏”中的“分析”选项，然后选择“非线性拟合”。
3. 在打开的拟合对话框中，选择“自定义函数”并点击“添加”按钮。
4. 在弹出的“添加自定义函数”对话框中，输入函数表达式，例如：Q = A * exp(-K*c)，其中Q 是扩散速率，A 是常数，K 是扩散系数，c 是浓度。
5. 在“拟合参数”列表中，选择要拟合的参数，例如Q、A、K、c。
6. 点击“确定”按钮开始拟合。
7. 等待一段时间，直到拟合完成。
8. 查看拟合结果，包括拟合曲线、拟合参数、误差统计等。
9. 根据拟合结果，分析实验数据与菲克定律的符合程度，以及可能影响拟合结果的因素。
需要注意的是，拟合菲克定律需要有实验数据支持，因此需要进行相关实验，并将实验数据导入Origin 中进行拟合。
同时，在进行拟合之前，需要对数据进行预处理和清洗，以确保拟合结果的准确性和可靠性。
origin方法选择性响应结果
origin方法选择性响应结果  Completion of a research usually requires the appropriate deployment of a circumscribed method called Origin. Origin is a software package used for data analysis and statistical modeling. It assists in the production of graphical representations of data in order to interpret it more effectively. Its usage allows for greater proficiency in the presentation of data and its subsequent practical implications.  Origin提供了一个与其中一些功能调用相对应的方法，名为origin方法。
这个方法的优势在于，它允许用它的内建功能流程，以便使用来自数据模型和其他技术中收集的数据进行更高效的响应结果选择。
Origin方法是一种易于使用的直观工具，可以用于在较短时间内完成研究，且拥有定制选项，可满足不同类型和尺度的应用要求，同时具有良好的功能性能。
  Origin方法可以用于多种研究，它不仅可以处理复杂的数据模型，而且又足够灵活，可以容纳更多不同的项目，以实现高效的响应。
它的直观用户界面也弥补了应用的缺陷，有助于快速学习、探究和比较数据和模型。
此外，Origin方法与深度学习技术的结合，可有助于拓宽研究的视野，有助于提高灵活性，使数据和模型变得更容易解释。
  总而言之，使用origin方法来实现精确的响应结果，可以提高研究工作的效率和准确性，对数据分析和建模方面都有一定的作用。
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ＯＲＩＧＩＮ试验的血糖控制方案
甘精胰岛素组 继续原治疗的基础上（除使用ＴＺＤ者 需停药外），夜间注射一次甘精胰岛素，每 天监测ＦＢＧ，按照方案调整甘精胰岛素剂 量，直到达到ＦＢＧ４－５．３ｍｍｏｌ／ Ｌ，之后每周至少监测两次ＦＢＧ。研究者 可根据血糖水平减少口服降糖药物、加用二 甲双胍或速效胰岛素。
ＯＲＩＧＩＮ试验结论
ＯＲＩＧＩＮ试验是迄今为止对甘精胰岛素 进行的入选患者数量最多、随访时间最长的 随机对照试验，该试验并未发现使用甘精胰 岛素患者总的肿瘤发生风险以及乳腺癌、结 肠癌等肿瘤的发生风险增高。
早期基础胰岛素治疗相关的副作用
低血糖的风险增加 严重低血糖的发生率增加了3倍。 自我血糖监测证实的非严重低血糖的发生率 增加了3倍。 体重增加பைடு நூலகம்甘精胰岛素治疗组的体重增加了2.1ｋｇ。
讨论（1）
ＯＲＩＧＩＮ试验既不能改变目前糖尿病指 南中的血糖控制目标，也不能改变目前在糖 尿病指南中推荐的糖尿病前期患者干预和和 糖尿病患者血糖控制的标准模式。
讨论（2）
该研究不具有评价不同血糖控制策略或方案 在血糖控制优劣方面的能力。 该研究中血糖控制更好的基础胰岛素治疗没 有比血糖控制相对较差的标准治疗带来更多 的临床益处。
研究背景
将ＦＰＧ控制在正常范围内能否改善糖尿病前 期和糖尿病患者心血管的临床结局尚没有证据。 在糖尿病前期的患者中采用胰岛素治疗将ＦＰ Ｇ控制在正常范围内，是否能够通过改善胰岛β 细胞的功能而改变糖尿病的自然病程、从而减 少糖尿病前期发展为糖尿病的风险尚没有循证 医学的证据。
ＯＲＩＧＩＮ试验设计
同时探讨使用基础胰岛素早期控制血糖和口 服ω－３多不饱和脂肪酸是否能够减少糖尿 病前期和Ｔ２ＤＭ 患者发生心血管病变的 危险性。
甘精胰岛素治疗组——标准治疗组 ω－３多不饱和脂肪酸组——安慰剂组
ＯＲＩＧＩＮ的终点
主要：（１）心血管死亡、非致死性心肌梗 死或非致死性中风。（２）心血管死亡、非 致死性心肌梗死、非致死性中风、血管重建 或因心衰住院。 次要：（１）上述主要心血管复合终点事件 的每一个组分。（２）全因死亡。（３）微 血管事件（肾脏或眼底病变）。（４）基线 无糖尿病患者发生糖尿病。
ＯＲＩＧＩＮ试验结果解读
——失望但不意外
甘精胰岛素初始干预改善临床结局试验
对具有高心血管疾病风险的、包括糖尿病前期 和糖尿病在内的糖代谢异常者进行早期基础胰 岛素（甘精胰岛素）治疗是否有额外的心血管 获益。 口服ω－３多不饱和脂肪酸治疗是否有额外的 心血管保护作用。 在纳入到试验的糖尿病前期患者中，该研究还 试图了解基础胰岛素（甘精胰岛素）治疗与标 准治疗相比是否可以降低糖尿病发生的风险。
ＯＲＩＧＩＮ试验的血糖控制方案
标准治疗组 继续原有治疗，对于基线时患有糖尿病 或随访中发生糖尿病的患者，研究者提供给 他们自我血糖监测仪器和指导，依照研究者 的判断及根据当地指南对他们进行标准治疗， 可以加用除甘精胰岛素外的任何降糖药物， 如果最大剂量的两种口服降糖药物不能把血 糖控制在可接受的范围，则可加用除甘精胰 岛素之外的任何胰岛素治疗。
ＯＲＩＧＩＮ试验
ＯＲＩＧＩＮ试验是一个血糖控制非常成功 的试验。 试验结束时各个实验组保护心血管药物的使 用上可以看出受试者得到了非常好的控制心 血管危险因素的治疗。
ＯＲＩＧＩＮ试验结论
早期胰岛素治疗并未减少糖尿病前期和糖尿 病患者心血管疾病发生的风险。 早期胰岛素治疗并未减少糖尿病前期和糖尿 病患者发生微血管病变的风险。 试验中糖尿病前期患者糖尿病发病风险降低 可能与多种因素有关。
讨论（3）
应该对糖尿病慢性并发症发生的机制和控制 措施开展更加深入的研究，如对糖尿病大血 管病变有明显改善作用的降脂、降压和抗血 小板治疗是否对糖尿病微血管并发症有比控 制血糖更强的改善作用。
总结
单纯控制血糖给糖尿病患者带来生活质量和 延长寿命上的收益是有限的。 ＯＲＩＧＩＮ研究证实甘精胰岛素与主要以 口服降糖药物为主的标准治疗相比，不增加 Ｔ２ＤＭ患者发生心血管疾病、死亡和肿瘤 的风险，是一种“安全”的胰岛素。