Origin8-数据处理

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1、数据处理(1)：数学运算数学运算菜单插值与外推简单数学运算归一化微分积分平均一维插值步骤工作表读入数据文件（Mathematicsinterpolation.dat)既可以从工作表选中数据进行一维插值，也可以将选中数据作图后进行一维插值选择菜单命令Analysis:Mathematics:Interpolate/ExtropolateYfromX设置插值对话框有关选项一维插值一维插值TraceInterpolate(对环形或周期曲线)三维插值步骤导入数据，如：SamplesMathematics3DInterpolation.dat激活工作表，选择菜单Analysis:M

2、athematics:3DInterpolation指定X、Y、Z、F，和每维多少数据点（如5，即差值出125个点）按“OK”三维插值-设置输入和控制参数绘制3D散点图Plot:3DXYZ:3DScatter绘制3D散点图-设置点大小导数运算-Mathematics:Differentiate数据处理(2):回归与拟合*什么是回归分析所谓回归(regression)分析，简单的说，就是一种处理变量与变量之间相互关系的数理统计方法。用这种数学方法可以从大量观测的散点数据中寻找到能反映事物内部的一些统计规律，并可以按数学模型形式表达出来，故称它为回归方程（回归模型）。例如，自由落体运

3、动中，物体下落的距离S与所需时间t之间，有如下关系：S=gt2/2变量S的值随t而定(其他项是常数)，这就是说，如果t有确定值，那么S的值就完全确定了。这种关系就是所谓的函数关系或确定性关系。回归(Regression)也可以称为拟合(Fitting)，回归是要找到一个有效的关系，拟合则要找到一个最佳的匹配方程，两者基本是同一个意思。回归分析分类根据方程涉及变量的个数一元回归多元回归(multipleregression)根据自变量和因变量函数关系是直线还是曲线线性回归(linearregression)非线性回归(nonlinearregression)(非线性回归处理的情况要

4、比线性回归复杂得多，需要进行更大量的尝试。因此除了依赖计算进行反复运算逼近，用户自己对参数的取值范围和估算也很重要。)主要拟合方式FitLinear:一元线性拟合FitPolynomial:一元多项式拟合MultipleLinearRegression:多元线性回归NonLinearCurveFit:非线性曲线拟合NonlinearSurfaceFit:非线性表面拟合SimulateCurve:查看曲线（可修改参数）SimulateSurface:查看曲面（可修改参数）FitExponential:指数拟合FitSigmoidal:S型曲线拟合线性拟合分析OriginLabO

5、rigin8SamplesCurveFittingLinearFit.dat。AnalysisFittingFitLinear拟合结果的分析报表排除部分数据点拟合SamplesCurveFittingOutlier.dat查看各数据误差第6个数据标准差太大排除数据点在激活的图上加入排除点(按住左键不放调出菜单)多项式回归OriginLabOrigin8SamplesCurveFittingPolynomialFit.dat多元线性回归导入文件MultipleLinearRegression.datAnalysis-Fitting-MulitpleLine

6、arRegression设置D列为DependentData，A,B,C列为IndependentData非线性拟合设置函数设置拟合数据设置拟合和报表形式拟合结果转化为线性拟合公式在工作表增加两列数据（D、E）设D为X分别设D和E列为A和B列倒数线性拟合对D和E数据作图可以进行FitLinear或FitPolynomial修改参数选择下部数据拟合不好，可以重新选择数据选择下部数据区用户自定义函数拟合菜单Tools:FittingFunctionOrganizer步骤按NewCategory-重命名User-Defined按NewFunction改名为MyExp设置paramete

7、rnames和Function编译函数按Function旁边按钮调出CodeBuilder窗口按Compile，然后按ReturntoDialog按钮返回。返回窗口按Save再按OK退出使用CurveFittingExponentialDecay.dat选中B列。打开非线性拟合对话框，选择自定义函数。然后在参数里将y0,a,b依次设置80，100，-5。非线性曲面拟合导入MatrixConversionandGriddingXYZRandomGaussian.dat将C列设