线性拟合+数据计算origin小白教程
origin线性拟合的斜率和截距
origin线性拟合的斜率和截距
求origin线性拟合的斜率和截距，是求解一元线性回归问题的
基本步骤。
一元线性回归问题的模型可以表示为：y=ax+b，
其中a为斜率，b为截距。
要求求解origin线性拟合的斜率和截距，首先需要准备足够的
数据，即x和y的值，并将其分别放入x和y的数组中。
然后，根据x和y的值，计算出x的平均值和y的平均值，分别记为
x_mean和y_mean。
接下来，根据x和y的值，计算出x和y的方差，分别记为
x_var和y_var，以及x和y的协方差，分别记为x_cov和
y_cov。
最后，根据以上计算出的x_mean、y_mean、x_var、y_var、
x_cov和y_cov，可以计算出origin线性拟合的斜率a和截距b，其计算公式分别为：
a=x_cov/x_var
b=y_mean-a*x_mean
因此，求origin线性拟合的斜率和截距，需要准备足够的数据，并计算出x的平均值、y的平均值、x的方差、y的方差、x的
协方差和y的协方差，最后根据以上计算出的值，可以计算出origin线性拟合的斜率和截距。
origin曲线多项式拟合
origin曲线多项式拟合摘要：1.引言2.Origin 曲线多项式拟合的概念和原理3.Origin 曲线多项式拟合的步骤4.Origin 曲线多项式拟合的应用实例5.结论正文：1.引言在科学研究和工程技术中，数据处理和分析是一项重要的工作。
对于实验数据或者观测数据，我们常常需要通过拟合来求得数据之间的关系，以便于进一步的研究和应用。
Origin 是一款功能强大的数据处理和绘图软件，提供了丰富的拟合函数，其中多项式拟合是最常用的一种。
本文将详细介绍Origin 曲线多项式拟合的原理、步骤和应用实例。
2.Origin 曲线多项式拟合的概念和原理多项式拟合是指用一个或多个多项式来表示一组数据的关系。
在Origin 中，多项式拟合是通过最小二乘法（Least Squares Method）来实现的。
最小二乘法的基本原理是寻找一条直线或者一个曲线，使得所有数据点到这条线或曲线的垂直距离之和最小。
在多项式拟合中，我们要寻找一个多项式，使得所有数据点到这个多项式的垂直距离之和最小。
3.Origin 曲线多项式拟合的步骤使用Origin 进行曲线多项式拟合的步骤如下：（1）打开Origin 软件，输入实验数据或观测数据。
（2）选择数据，点击“分析”菜单，选择“曲线拟合”。
（3）在弹出的“曲线拟合”对话框中，选择“多项式”，并输入多项式的阶数。
（4）点击“拟合”，Origin 会自动计算多项式系数，并在原图中添加拟合曲线。
（5）点击“关闭”，完成多项式拟合。
4.Origin 曲线多项式拟合的应用实例例如，我们通过实验得到了一组金属材料的拉伸强度数据，希望建立拉伸强度与拉伸应变之间的关系。
我们可以使用Origin 进行多项式拟合，求得拉伸强度与拉伸应变之间的数学关系。
这样，在实际生产中，当拉伸应变发生变化时，可以通过这个关系式预测金属材料的拉伸强度，从而指导生产和质量控制。
5.结论Origin 曲线多项式拟合是一种强大的数据处理和分析工具，可以帮助我们快速、准确地建立数据之间的关系。
线性拟合+数据计算origin小白教程
本君使用的是origin8版本，如果版本不一样大家可以按照类似方式摸索一下！首先输入数据如左下图所示：
选择要作图的数据，然后点击左下方按钮如右上图，可作出散点图
然后进行线性拟合。
然后在出现的对话框中选择拟合未知数的次数为1，即线性方程：
如果到时候需要用拟合方程来算具体的值，可以拉动滑动条在下面的对话框中选择：
这个就是看你是用X算Y还是Y算X了~
选择好以后点OK~以下就是算出来的图形。
（自己调整图表大小）
点击左侧菜单中的book1可以看到各种表：
从左至右依次是原始数据表格、拟合报告（可能有的人没有）、数据计算表格（？看起来貌似是根据拟合曲线算的数据）、计算实际数据用的表格（就是刚刚勾选的那个XY神马的~）
点击最后一个表，在左侧输入Y值右侧就可以得到对应的X值啦~
PS：还有一个问题就是如果计算的数据超过了范围的话可能会出现这样的哟~
即如框出来的那样没有数据！
这个时候就要改一下拟合函数的范围！
见下图所示：
点击左侧菜单中的graph重新点出图来。
然后点击上图中蓝框框出的绿色小锁，如图选择就会出现刚刚做拟合时的对话框。
拉动滑动条至下面这一栏：
选择X的范围为自定义，如下图：
出来的最大最小值大家自己填，只要包括自己要算的数据就可以啦~
然后点OK！
再回到刚刚计算XY的地方是不是先前是“---”的地方现在变得有数据啦~！
PS：本君自己也不是专业人士，这个是自己摸索出来的origin小白教程，希望对要使用origin8的各位化学同仁们有点小小帮助啦~。
origin曲线多项式拟合
origin曲线多项式拟合摘要：1.引言2.Origin 曲线多项式拟合的基本概念3.Origin 曲线多项式拟合的操作步骤4.Origin 曲线多项式拟合的实际应用5.总结正文：【引言】在科学研究和数据分析领域，数据拟合是一种常用的方法，可以借助某种函数形式来表示一组数据的变化规律。
Origin 是一款强大的科学绘图和数据分析软件，提供了丰富的拟合函数，其中多项式拟合是一种常见的拟合方式。
本文将详细介绍Origin 曲线多项式拟合的基本概念、操作步骤以及实际应用。
【Origin 曲线多项式拟合的基本概念】多项式拟合是一种通过多个多项式函数来表示一组数据的变化规律的方法。
在Origin 中，可以对数据进行一维或多维多项式拟合。
多项式拟合的阶数（即多项式的最高次数）可以根据实际需求和数据特点进行选择。
通常情况下，阶数越高，拟合效果越好，但同时也会增加计算复杂度。
【Origin 曲线多项式拟合的操作步骤】1.打开Origin 软件，导入需要进行多项式拟合的数据。
2.选择“分析”菜单下的“曲线拟合”选项，打开“曲线拟合”对话框。
3.在“曲线拟合”对话框中，选择需要进行拟合的曲线，并设置拟合的阶数。
4.点击“拟合”按钮，Origin 将自动进行多项式拟合，并显示拟合结果。
5.若需要对拟合结果进行调整，可以修改拟合参数，如阶数、平滑度等，然后重新进行拟合。
6.拟合完成后，可以将拟合曲线和原始数据曲线一起绘制到图形中，以便进行对比分析。
【Origin 曲线多项式拟合的实际应用】Origin 曲线多项式拟合在实际应用中具有广泛的应用价值。
例如，在化学实验中，可以通过对实验数据进行多项式拟合，得到反应速率与浓度之间的关系；在生物学研究中，可以通过对某种生物指标的数据进行多项式拟合，预测未来的发展趋势。
此外，Origin 曲线多项式拟合在工程技术、经济学等领域也有着广泛的应用。
【总结】Origin 曲线多项式拟合是一种强大的数据分析方法，可以帮助我们更好地了解数据的变化规律，从而为科学研究和实际应用提供有力支持。
Origin线性拟合方法
Polynomial Fit(多项式拟合工具)
使用【tools】菜单 【Ploynomial Fit 】命令用户可 以对多项式拟合过程中的参数进 行选择，使拟合过程按要求进行， 适合有具体要求的用户使用。
最后得到的拟合曲线上点的个数
表示Graph窗口中拟合直线在两端多于曲线 X值范围的百分比
可信度，设置可信范围、预期范围
n Yi Yˆi 2
n
ei2
R2
i 1 n
2
1
i 1 n
1
2
n
i 1
2
Yi Y
Yi Y
Yi Y
i 1
i 1
i 1
0 R 2 1 一般情况下，R2的值越大，拟合得越好。
直线拟合的相关系数
r R2 1 r r
r 与斜率 b1 取相同的符号
r = 1： 完全正相关 r = -1： 完全负相关 r = 0： 无线性关系
分别就k 3和k 4两种情况，
1.9
3.5
2.2
4 在Origin中对表中的数据进行拟合，
2.3
7
2.5 2.6
7.5 9.9
求出b0 ,b1,b2 , , bk。
2.9
10.9
3.1
11.9
3.4
13.5
3.8
13
4.1
11.9
4.4
9
4.7
6.5
4.8
4
4.9
1.5
5
0
5.1
-2.5
5.3
-5
Origin：线性拟合
• 1. 线性回归(basic linear regression ) • 2. 多项式回归(polynomial regression) • 3. 多重回归(multiple linear regression)
origin拟合曲线一条直线
origin拟合曲线一条直线
直线拟合的目标是找到一条直线，使得该直线与给定的数据点最为接近。
这可以通过最小化残差平方和来实现，也就是找到最适合数据的直线，使得所有数据点到该直线的距离之和最小。
在进行直线拟合时，我们通常使用最小二乘法来确定直线的斜率和截距。
最小二乘法通过最小化数据点到拟合直线的垂直距离的平方和来确定最佳拟合直线。
直线的一般方程可以表示为 y = mx + b，其中 m 是直线的斜率，b 是直线的截距。
当直线通过原点（0,0）时，方程可以简化为y = mx。
直线拟合的步骤如下：
1. 计算数据点的均值，即 x 和 y 的平均值。
2. 计算每个数据点与均值的偏差，即 x 值与 x 均值的差和 y 值与 y 均值的差。
3. 计算斜率 m，即将所有偏差的乘积之和除以所有 x 偏差的平方和。
4. 计算截距 b，即将 y 均值减去斜率 m 乘以 x 均值。
5. 得到拟合直线的方程为 y = mx。
需要注意的是，直线拟合的结果可能会受到数据点的分布和噪声的影响。
在进行直线拟合之前，我们应该对数据进行预处理和分析，以确保直线拟合是合理的，并且符合数据的特征和背景。
总结起来，当我们说"origin拟合曲线一条直线"时，我们是指通过原点的直线拟合方法，使用最小二乘法来确定直线的斜率和截距，从而找到最佳拟合直线。
Origin7.5计算数据、作图和拟合过程介绍
Origin7.5计算数据、作图和拟合过程介绍注意：阅读过程中，看不清图可以把word放大到200%。
可参考教材第30-33页。
其中第31页图2-13的头顶一行中的“平方”应改为“均方根”，平方的表达为“Col(C)^2”。
一、整体介绍如图1所示图1二、数据计算处理的数据有8列，默认的只有2列，需要插入5列，方法见图2。
图2得到8列表格后（见图3），双击“A(X)”后弹出菜单，在左下的“Column label”输入标签文字，方便知道该列数据代表什么物理量，如励磁电流（Im/mA）。
还可以对8列表格的名称按A、B、C、D顺序重新排列，方法见图3的“Column Name”，得到图4的效果。
排序的过程中，若要将“D”列改为“B”列，但是已经存在“B”列了，你可以先将“B”列改为“M”列，然后在修改，其他情况也类似。
图3图4是输入数据后的图，列的名称重新进行了排列。
图4三、计算数据要计算的数据有电阻R，磁感应强度B的平方（并用单位T来表示），以及磁阻MR。
1、在C列上右键，选择“Set Column V alues…”，见图5。
弹出图6的对话框。
将B列的磁场用单位T表示，因此公式为：Col(B)/1000。
图5图62、同样的方法计算F列的电阻R，公式为：Col(D)/Col(E)。
3、计算B2的数据公式为：Col(C)^2，单位用T表示；4、计算MR的公式为：(Col(F)-316.12648)/316.12648，316.12648即为R（0）的电阻值【请注意，Im=0时的电阻为R（0）】，计算结果见图7。
图7中第一MR数据应该为0，但是软件中存在保留位长度不一样，导致不为0，为10-9的一个很小值，手动改为0即可。
图7四、计算机作图作图必须有X轴和Y轴数据，X轴为磁场，Y轴为磁阻。
因此将B（Y）改为B（X），G（Y）改为G（X）。
修改的方法如图3一样，结果见图8。
而且X轴数据列必须在作图的Y轴数据列的前面。
origin数据拟合步骤 -回复
origin数据拟合步骤-回复数据拟合是统计学中的一项重要任务，它涉及将收集到的数据与数学模型进行比较和匹配，以得出模型中的参数估计。
这个过程通常包括以下步骤：1. 数据收集和预处理首先，我们需要收集与所需模型相关的数据。
这可能涉及到实地调查、实验室测试或从已有数据库中提取数据。
然后，我们需要对数据进行预处理，包括删除异常值、填补缺失值和进行数据归一化等操作，以减小数据的误差和噪音。
2. 选择合适的模型在选择模型时，我们需要考虑数据的特点和实际问题。
如果数据呈现线性关系，我们可以选择线性回归模型；如果数据呈现指数关系，我们可以选择指数拟合模型等等。
此外，我们还可以根据数据分布的特点，选择合适的概率分布模型进行拟合。
3. 模型参数估计模型参数估计是数据拟合的核心步骤，它通过最大似然估计、最小二乘法或贝叶斯估计等方法，对模型中的未知参数进行估计。
最大似然估计是一种常用的参数估计方法，它通过使得数据出现的概率最大来确定参数的值。
最小二乘法则是一种通过最小化实际观测值与模型估计值之间的差距来估计参数的方法。
4. 模型拟合和评估在估计出模型的参数后，我们将模型应用到数据集中，并计算模型的拟合优度。
常见的拟合优度指标包括均方差（Mean Square Error, MSE）、决定系数（Coefficient of Determination, R²）等。
这些指标可以帮助我们评估模型的拟合程度和预测能力。
5. 模型验证和调整为了进一步验证模型的有效性，我们可以利用交叉验证等技术，将数据集划分为训练集和测试集。
然后，我们可以将模型应用到训练集中，评估其预测能力，并根据结果进行调整和改进。
此外，我们还可以通过引入正则化项或进行模型选择来提高模型的泛化能力。
6. 解释和应用模型最后，我们可以利用拟合好的模型进行数据解释和应用。
通过对模型参数的解释，我们可以了解不同因素对结果的影响程度。
此外，我们还可以利用模型进行预测、决策和优化等操作，帮助我们解决实际问题。
Pl Origin 线性拟合
PL教程之Origin 拟合
一、 Origin数据线性拟合的方法
1.根据数据作散点图(plot-symbol-scatter)
2.点击散点图中的任意一个点，然后进入Analysis菜单，点击“Fit Linear-
Open Dialog”
3.设置拟合参数（如无需特殊要求，可以不作任何改变，系统自己会生产参数），
然后点击“OK”。
注意：Input Dat：拟合数据范围
Fit Option：拟合选项（包括是否给出固定的截距或者斜率等）
4.系统会自动给出结果，红色的线即为拟合得到的曲线，并提供了一张数据表。
Equation : 拟合方程
Adjusted R-squared: 调整后的离差平方和 Intercept: 截距
Slope: 斜率
Standard Error: 标准偏差
所以此数据拟合得到的拟合方程为所以此数据拟合得到的拟合方程为：： Y = -0.5536X + 6.2520
5. 拟合的详细情况， 可以通过双击工作表查看。
利用Origin进行线性拟合
Polynomial Fit(多项式拟合工具)
使用【tools】菜单 【Ploynomial Fit 】命令用户可 以对多项式拟合过程中的参数进 行选择，使拟合过程按要求进行， 适合有具体要求的用户使用。
线性模型
线性模型，例如： y a bx y a bx cx
2 2
y a bx c sin x y a b1 x1 b2 x2
Origin 中的 Linear Model
basic linear regression model(线性回归)
where β0, β1 are coefficients and ε is the random error
根据样本数据 对β0和β1 进行估计
β0和β1的估计
值为b0和b1 建立一元线性回归方程
ˆ Y b0 b1 X
一般而言，所求的b0和b1应能使每个 样本观测点(Xi,Yi)与回归直线之间的偏 差尽可能小。
一元线性回归方程
Y与X之间 为线性关系
最小 二乘法
选出一条最能反 映Y与X之间关系 规律的直线
在Results Log中显示所有的拟合结果，除了上面介绍的 以外，还显示t-检验值和ANOVA（方差分析）列表
选中，则进行y=Bx回归分析，不选， 则执行标准线性回归分析 选中，则按指定的斜率值进行拟合，不选， 则执行标准线性回归分析 选中，使用误差值作为权重（如果激活的是 Worksheet，必须选中一列Y误差列，如果激 活的是Graph，图中必须有误差线） 只对拟合过程中的误差参数有影响 绘制数据上、下可信范围 绘制数据上、下预期范围 执行拟合 根据拟合公式计算的X值(已知Y值) 根据拟合公式计算的Y值(已知X值)
Origin拟合操作
a) 图 9 非线性拟合 Code 项 a) Function b) Parameter Init
-5-
b)
在 Parameters 页和 Bounds 页中可以对参数作系统的全面地修改和约束， 如图 10~11 所示。
图 10 非线性拟合 Parameters 项
图 11 非线性拟合 Bounds 项
-7-
a)
b)
图 8-
二、 多项式拟合
与线性拟合相比，多项式拟合仅多了一项功能，即选择拟合多项式的次数。如图 3 所示 的“Polynomial Order”选项。
三、 拟合报表
拟合报表是拟合操作完成后，Origin 会默认给出两个表单。可以根据需要在图 1 所示的 扩展选项中勾选相关功能，一般情况下，不需要输出报表的所有拟合相关结果，这样只会增 加寻找目标参数的时间。拟合报表是 Origin 拟合操作中的核心功能。我们不仅可以从中读取 到拟合曲线（曲面）的具体信息，还可以从概率论与数理统计的基础上获得大量拟合结果参 数，用于对各类模型或者试验离散点的拟合效果的对比。 图 4 和图 5 分别是拟合报表 1 和 2。表单名称为“Fit Linear 1”和“Fit Linear Curves 1” 。
a) 图 8 非线性拟合 Setting 项 a) Data Selection b) Function Selection
b)
“Code” ， “Parameters”和“bounds”三页都是对已选拟合函数类型具体表达式和参数的 查看与修改。如图 9 所示，函数项（Function）在这里是不可编译的。而参数赋值和参数约束 项可以修改，注意使用 C 语言的格式。
一、 线性拟合
线性拟合（Linear Fitting）是最简单的一种拟合方式。线性回归拟合将选中的数据点拟合 为直线，选择 Analysis－Fit linear，那么 Origin 将曲线拟合为直线，以 X 为自变量，Y 为因变 量，回归拟合的函数形式为： y Ax b ，其中 A，b 为参数，由最小二乘法确定。对话框如 下图 1。
origin对曲线拟合公式
origin对曲线拟合公式曲线拟合是一种用数学函数来近似描述数据的方法。
通常情况下，我们会有一组数据点，但是这些数据点并没有形成一个规律明显的函数图像，这时我们就需要通过曲线拟合来得到一个尽可能符合数据特征的函数。
2. Origin中的曲线拟合公式Origin是一款专业的数据分析软件，其中自带了多种曲线拟合方法，包括线性拟合、非线性拟合、多项式拟合等。
在使用Origin进行曲线拟合时，我们可以通过选择合适的拟合公式来得到一个最优的拟合结果。
以下是Origin中常用的曲线拟合公式：2.1 线性拟合公式y = mx + b其中y和x是已知的数据点，m是斜率，b是截距，可以通过最小二乘法得到。
2.2 非线性拟合公式y = α + βe(-x/λ)其中y和x是已知的数据点，α是纵截距，β是斜率，λ是时间常数。
这是一种指数函数拟合方法，适用于某些生物分析数据的拟合。
2.3 多项式拟合公式y = a0 + a1x + a2x^2 + ... + anx^n其中y和x是已知的数据点，a0、a1、a2等是多项式系数，n是多项式次数。
多项式拟合方法可以用于对数据点进行高次拟合，但是当次数较高时，容易出现过拟合的问题，需要谨慎使用。
3. 如何选择合适的拟合公式？在选择拟合公式时，需要考虑数据特征、拟合精度等多个因素。
一般情况下，我们可以通过多次尝试不同的拟合公式，并比较它们的R-squared值来选择最优的拟合公式。
此外，还可以根据实际问题的特点来选择合适的拟合方法，比如对于生物数据，可以选择指数函数拟合；对于物理数据，可以选择多项式拟合等。
4. 小结曲线拟合是一种重要的数据分析方法，在数据分析中有着广泛的应用。
Origin是一款功能强大的数据分析软件，其中自带了多种曲线拟合方法，可以帮助我们快速得到一个最优的拟合结果。
在选择拟合公式时，需要考虑多个因素，并通过实际尝试来确定最优的拟合方法。
origin拟合曲线方程
origin拟合曲线方程近年来，随着科技的迅猛发展，数据分析技术已成为了许多人眼中的“热门技能”，其中“曲线拟合”技术更是数据分析的重点。
而今天我们主要来探讨数据中，如何围绕“origin拟合曲线方程”。
一、安装Origin软件要进行曲线拟合，还需要一个数据处理软件，这里我们以常用的Origin软件为例进行介绍。
下载安装好Origin软件后，就可以愉快的开始了！二、导入数据在开始拟合曲线之前，首先需要准备好数据。
将需要拟合的数据整理成表格形式，可以将数据保存到txt、xls等格式中，然后在Origin软件中选择"File" --"Open" --选择数据文件，即可将数据导入Origin软件中。
三、创建工作表在导入数据后，需要打开Origin的工作表，在统计菜单中单击“工作表”-“新建工作表”创建一张新的工作表，将用来存储处理后的数据。
四、绘制散点图在创建好工作表后，就可以开始绘制散点图了。
将需要拟合的数据在工作表中选中，然后在顶部的菜单栏中选择“Graphs” –“Scatter” –“Simple Scatter”，即可绘制出当前数据的散点图。
五、拟合曲线方程在绘制散点图之后，可以通过相应的拟合方式来得到曲线拟合的结果。
在Origin中，包括线性拟合、非线性拟合、多项式拟合、指数拟合等多种方式。
通过选择相应的拟合方式，然后对进行拟合参数进行调整，最后点击“OK”按钮，即可得到拟合的曲线方程。
六、曲线拟合结果在拟合曲线完成之后，便可得到相应的曲线拟合方程，该方程可以用于后续的数据预测和预处理等。
综上所述，在使用Origin拟合曲线方程时，需要注意的是：首先，需要保证选取的数据是合理性的，能够准确地显示出数据的变化趋势，其次，拟合曲线的方式需要根据具体的数据情况进行选择，避免选择错误或不合适的拟合方式导致预测误差较大。
最后，要认真检查拟合参数是否恰当，以保证拟合结果的准确性和可靠性。
origin拟合曲线迭代
Origin是一款强大的数据分析和图形绘制软件，它提供了多种拟合曲线的方法。
对于迭代拟合，通常需要按照以下步骤进行操作：
1.打开Origin软件，并导入需要拟合的数据。
2.在菜单栏中选择“Analysis”选项卡，然后选择“Fitting”子选项卡。
3.在“Fitting”子选项卡中，选择“Nonlinear Curve Fit”选项，打开拟合对话框。
4.在拟合对话框中，选择需要使用的拟合函数，例如线性、指数、多项式等。
5.点击“Fit”按钮开始拟合过程。
在拟合过程中，Origin会使用迭代的方法来优化
拟合参数，以达到最佳的拟合效果。
6.完成拟合后，Origin会给出拟合结果，包括拟合参数、拟合优度等信息。
用户
可以根据需要查看和编辑拟合结果。
需要注意的是，迭代拟合是一种复杂的拟合方法，需要一定的计算资源和时间。
另外，在使用Origin进行迭代拟合时，用户需要根据自己的数据和需求选择合适的拟合函数和参数，以确保获得最佳的拟合效果。
origin曲线拟合范围
origin曲线拟合范围摘要：1. Origins曲线拟合的基本概念2.曲线拟合的方法与步骤3.拟合范围的选择与优化4.应用实例及分析正文：在我们分析和处理实验数据时，Origin曲线拟合是一个非常实用的工具。
它可以帮助我们更好地理解数据趋势，揭示潜在的关系，从而为后续的研究和分析提供有力支持。
以下内容将介绍Origin曲线拟合的基本概念、方法、拟合范围的选择与优化，并通过实例进行分析。
一、Origins曲线拟合的基本概念Origin是一款功能强大的数据处理和分析软件，广泛应用于科学、工程和教育等领域。
曲线拟合功能是Origin的核心功能之一，它可以将一组数据点拟合成一条曲线，从而揭示数据之间的内在联系。
在Origin中，用户可以采用多种拟合函数，如线性、二次、指数、对数等，来描述数据趋势。
二、曲线拟合的方法与步骤1.打开Origin软件，导入数据。
2.选择要拟合的函数类型。
3.添加拟合项，并设置相关参数。
4.进行曲线拟合计算。
5.分析拟合结果，评估拟合效果。
三、拟合范围的选择与优化1.选择合适的拟合范围：拟合范围应包含足够多的数据点，以保证拟合结果的可靠性。
一般建议选择数据点的70%-80%作为拟合范围。
2.优化拟合参数：在曲线拟合过程中，用户可以根据实际情况调整拟合函数的参数，以获得更好的拟合效果。
如添加权重、设置初始值等。
3.评估拟合效果：拟合完成后，Origin会自动生成拟合报告，包括拟合优度R、拟合参数及其置信区间等。
用户可以根据这些指标评估拟合效果，如有需要，可以进行多次迭代优化。
四、应用实例及分析假设我们有一组关于时间与温度的实验数据，希望通过曲线拟合分析它们之间的关系。
首先，在Origin中导入数据，然后选择线性拟合函数进行拟合。
在拟合过程中，我们可以根据实际情况调整拟合范围，如将初始拟合范围设置为0-100分钟，观察拟合效果。
若拟合效果不佳，可以尝试调整拟合范围或更换拟合函数。
Origin7.5作图和拟合过程介绍
Origin7.5作图和拟合过程介绍注意：阅读过程中，看不清图可以把word 放大到200%。
1、整体介绍如图1所示图12、作图过程（1）输入数据【A （X ）和B （Y ）分别是x 轴和y 轴变量，别输入错了】 （2）选中被作图的数据（3）左键单击图2中被红色方框包围的图标，得到图3的图形图2Y A x i s T i t l eX Axis Title图3（4）若是选择图4中被红色方框包围的图标，得到图5；区别在于有无连线。
图4Y A x i s T i t l eX Axis Title图5（5）做图时用步骤（4）的方法，做数据拟合时用步骤（3）的方法，即只要“散点图”。
（6）选择图6中的“Linear Fit ”，即线性拟合，弹出图7的对话框，选择“Fit ”图6 图7（7）拟合结果见图8图8（9）图形美化（a）对“Linear Fit of data1_B”文字进行修改双击图8中的“Linear Fit of data1_B”变成图9，把“%（2）改成线性拟合”得到了图10。
图9 图10 （b）坐标轴美化A、Y轴名称双击坐标轴名称“Y Axis Title”后，可以对文字进行删除，或右键出现图11，选择“Symbol Map”，出现图12，选择符号“△”，这个方法安全。
或从word复制一个△到这里，这个方法在复制图形到word时会出先符合“△”不能显示。
对X轴也可以采用这个方法。
图11图12B、X轴名称选择坐标轴名称“X Axis Title”后，可以对文字进行删除，或右键出现图13，选择“Properties”，见图14，输入物理量符合和单位，难点是上下标。
对Y轴也适用。
图13 图14C、坐标轴刻度见图15，设置水平刻度的起点和终点值，类型（线性，对数等），间隔大小。
图15图16设置刻度位置，在坐标轴的内或外部。
图16图17设置是否显示主、辅网格。
图17D、字体修改Origin做好的复制到word中，会发现用到“宋体”中文字不能显示，怎么办？方法在在origin中把中文字全部改为“宋体”，见图18。
Origin数据拟合
Origin数据拟合在实验数据处理和科技论文中对实验结果的讨论中，经常要对实验数据进行线性回归和曲线拟合，用以描述不同变量之间的关系，找出相应的函数的系数，建立经验公式或数学模型。
Origin提供了强大的线性回归和曲线拟合（以非线性最小平方拟合为代表）功能。
此外还可以自定义拟合函数，以满足特殊需求。
1．拟合菜单在Origin的”Analysis”菜单下，有线性回归、多项式拟合、指数拟合以及S曲线拟合等命令。
采用拟合菜单前，待拟合数据必须激活，有些拟合函数还需要输入参数，拟合完成后，拟合曲线在图形窗口中，回归参数结果存在结果记录（Result Log）窗口。
方法：激活Graph窗口，选择菜单”Analysis”－>“Fit…”，即可相应的拟合。
2．拟合工具Origin提供3种拟合工具：线性拟合工具（Linear Fit Tool）、多项式拟合工具（Polynomial Fit Tools）、和S曲线拟合工具（Sigmoidal Fit Tool）方法：：激活Graph窗口，选择菜单”Tools”从下拉菜单种选择相应的拟合工具。
拟合对比工具：确定两组数据的样本是否属于同一总体空间。
”Tools”－>“Fit Comparision…”在记录窗口显示对比的结果。
3． NLSF向导非线性最小平方拟合（NLSF）向导（Wizard），仅需要输入最常用的拟合选项，步骤：XY拟合数据选择－>拟合函数选择－>峰选择－>加权选择－>拟合控制也可以自己定制向导，省略一些不需要的步骤（略）LLSF有两种模式：基本和高级模式，通过”More…”或者”Basic Mode”相互切换（1）基本模式“Analysis”－>“Non-Linear Cu rve Fit”－>“Advanced Fitting Tool …”选择拟合函数”Select functionv…”可以在方程和曲线间切换（2）高级模式比基本模式多：带菜单，函数文件浏览方式4．用自定义函数拟合(1)自定义拟合函数步骤：在基本模式下，Select Function..对话框中，单击”New”按钮或高级模式下，菜单”Function”－>“New”，设置好函数名，参数，表达式，”Save”(2)指定函数变量在”Analysis”－>“Non-Linear Curve Fit”－>“Advanced Fitting Tool …”，切换到高级模式，然后”Action”－>“DataSet”，在对话框中设置好变量(3)曲线模拟在”Analysis”－>“Non-Linear Curve Fit”－>“Advanced Fitting Tool …”，切换到高级模式，然后”Action”－>“Simulate”，单击”Create Curve”按钮(4)拟合曲线在”Analysis”－>“Non-Linear Curve Fi t”－>“Advanced Fitting Tool …”，切换到高级模式，然后”Action”－>“Fit”(5) 结果分析在”Analysis”－>“Non-Linear Curve Fit”－>“Advanced Fitting Tool …”，切换到高级模式，然后”Action”－>“Results”，弹出”Generate Results”对话框，单击”Param. Worksheet”命令按钮，生成Parameters工作表窗口5. 用Origin内置函数拟合和自定义函数拟合类似，不过选择内置函数，“Fit”时，多点击“Iteration”（迭代）按钮几次，直到满意。
Origin8.0数据拟合(3)
线性拟合
拟合报告
数据源 截距控制 斜率控制 设定计算 残差分析模式 报告输出控制 残差绘图控制
11
多项式拟合
导入数据curve fitting/polynomial fit.dat
多项式的次
12
多项式拟合
3次多项式拟合结果
13
非线性拟合
Gauss拟合 导入数据curve fitting/gaussian.dat
屏 蔽 数 据
5
屏蔽数据
在工作表中屏蔽数据
6
解除屏蔽数据
图中解除屏蔽
数据表中解除屏蔽
右键点击编辑解除屏蔽
7
删除不正确数据点
在已标 记数据 上双击， 或按 enter键
8
删除不正确数据点
读取数据点坐标，绘图区坐标
9
三、数据的回归、拟合
在离散数据处理中，求的因变量对自变量的近似表达式，就是数据的回 归和拟合。 导入数据curve fitting/linear fit.dat，第一列作散点图 线性拟合
Origin8.0 数据回归和数据分析
1 数据操作（选择、显示、屏蔽和删除） 2 数据的回归和拟合
1
一、数据操作
1 数据的选择：选择数据是否参与分析和处理。 选择整组数据、区域数据和改变数据选择范围
数据：Curve Fitting\Gaussian.dat
选择整组数据 选择区域数据
按左右箭头和 改变选择范围
选择范围标志
2
数据的显示和数据范围的清除
显示选择区数据 恢复全部数据 清除数据标记
移去坏数据
3
数据的显示和数据范围的清除
数据：graphing\axes.dat 作散点图
Origin实用教程7.5版__线性拟合篇
92【说明】 选择菜单命令Data │Reset to Full Range 或选择鼠标右键的快捷菜单命令Reset to Full Range ，图4.2（c ），可取消部分曲线的选择。
也可使用键盘上的左右键移动数据选择标志。
用左右键选择相应的左右数据选择标志，Ctrl+左右键可将选定的数据选择标志向左右移动一个数据点，Ctrl+Shift+左右键一次移动5个数据点。
4.6 简单的数学运算数学运算是Origin 7.5的基本功能，包括基本算术运算、移动、平均等。
4.6.1 算术运算算术运算(Math Operations)是执行Y =Y 1(＋－×÷^)Y 2的运算，其中Y 和Y 1是数列，Y 2可以是数列，也可以是数字，二者之间进行算术四则运算。
〖例4.6-1〗 用图4.3中的B 、C 列制图并计算他们的和。
（1）使用B 、C 列制图；（2）激活Graph 窗口，选择菜单命令Analysis │Simple Math ，打开Math on/ between Dataset 对话框，如图4.26所示；图4.26 Math on/ between Dataset 对话框（3）从Available Data 列表中选择Data7_B 和Data7_C ，单击按钮，分别将其设置为Y 1和Y 2； （4）在Operator 文本框中键入“+”号，单击OK 按钮，数据Data7_B 中的数据加上Data7_D中相应的数据，将结果放在Data7_B 中并制图，如图4.27所示。
图4.27 执行Data7_B=Data7_B+Data7_C 运算结果【说明】 Y2文本框中可直接键入数字。
如果Y2和Y1对应的X点不相同的话，采用内插法或外插法来确定Y2值。
选择菜单命令Analysis│Subtract│Reference Data，也会打开同样的对话框，在Operator文本框中直接显示减号，这样就可以减去参考列了。
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本君使用的是origin8版本，如果版本不一样大家可以按照类似方式摸索一下！首先输入数据如左下图所示：
选择要作图的数据，然后点击左下方按钮如右上图，可作出散点图
然后进行线性拟合。
然后在出现的对话框中选择拟合未知数的次数为1，即线性方程：
如果到时候需要用拟合方程来算具体的值，可以拉动滑动条在下面的对话框中选择：
这个就是看你是用X算Y还是Y算X了~
选择好以后点OK~以下就是算出来的图形。
（自己调整图表大小）
点击左侧菜单中的book1可以看到各种表：
从左至右依次是原始数据表格、拟合报告（可能有的人没有）、数据计算表格（？看起来貌似是根据拟合曲线算的数据）、计算实际数据用的表格（就是刚刚勾选的那个XY神马的~）
点击最后一个表，在左侧输入Y值右侧就可以得到对应的X值啦~
PS：还有一个问题就是如果计算的数据超过了范围的话可能会出现这样的哟~
即如框出来的那样没有数据！
这个时候就要改一下拟合函数的范围！
见下图所示：
点击左侧菜单中的graph重新点出图来。
然后点击上图中蓝框框出的绿色小锁，如图选择就会出现刚刚做拟合时的对话框。
拉动滑动条至下面这一栏：
选择X的范围为自定义，如下图：
出来的最大最小值大家自己填，只要包括自己要算的数据就可以啦~
然后点OK！
再回到刚刚计算XY的地方是不是先前是“---”的地方现在变得有数据啦~！
PS：本君自己也不是专业人士，这个是自己摸索出来的origin小白教程，希望对要使用origin8的各位化学同仁们有点小小帮助啦~。