origin的使用方法ppt課件(編輯修改稿)
2025-06-08 05:21 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 設(shè)置的 Range值無效 根據(jù)現(xiàn)有的坐標(biāo)刻度進(jìn)行擬合 可信度，設(shè)置可信范圍、預(yù)期范圍 表示 Graph窗口中擬合直線在兩端多于曲線X值范圍的百分比 在相應(yīng)的 Worksheet窗口中生成兩列： Fit(Y)列 (擬合數(shù)據(jù) ) Residual(Y)列 (剩余誤差 ) 擬合圖層中的所有曲線 在 Result Log中只顯示簡(jiǎn)單的擬合結(jié)果 在 Results Log中顯示所有的擬合結(jié)果 繪制數(shù)據(jù)上、下可信范圍 只對(duì)擬合過程中的誤差參數(shù)有影響 選中，使用誤差值作為權(quán)重（如果激活的是Worksheet，必須選中一列 Y誤差列，如果激活的是 Graph，圖中必須有誤差線） 繪制數(shù)據(jù)上、下預(yù)期范圍 根據(jù)擬合公式計(jì)算的 X值 (已知 Y值 ) 根據(jù)擬合公式計(jì)算的 Y值 (已知 X值 ) 執(zhí)行擬合 指定多項(xiàng)式的階數(shù) 已知實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如右表，求它的二次擬合多項(xiàng)式。 x y 1 10 3 5 4 4 5 2 6 1 7 1 8 2 9 3 10 4 多項(xiàng)式擬合上機(jī)練習(xí) 20 1 20 1 234O r igin, , , ,kkkyxy b b x b x b xkkb b b b? ? ? ? ???某 同 學(xué) 實(shí) 驗(yàn) 測(cè) 得 數(shù) 據(jù) 如 左 表 所 示 ，設(shè) 和 之 間 滿 足 ：。分 別 就 和 兩 種 情 況 ，在 中 對(duì) 表 中 的 數(shù) 據(jù) 進(jìn) 行 擬 合 ，求 出 。x y 0 0 4 1 2 1 2 4 7 13 9 4 5 0 5 Multiple Regression(多重回歸 ) 0 1 2Y Y B X C X? ? ? ?將多重回歸的數(shù)據(jù)放在 Worksheet中 Worksheet的第一列必須為 Y列，后面的列為 X列 擬合時(shí)，用鼠標(biāo)選中所有的 X列， Y列不能選 YIntercept y x1 x2某省 1978～ 1989年消費(fèi)基金、國民收入使用額和平均人口資料 若 1990年該省國民收入使用額為 67十億元，平均人口為 58百萬人，試估計(jì) 1990年消費(fèi)基金 年份 消費(fèi)基金 國民收入使用額 平均人口數(shù) (十億元 ) (十億元 ) (百萬人 ) 1978 9 1979 1980 10 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 36 二、非線性模型 ? ?? ?121s i n l nbxbxcy a ey a ey a b x x?????? ? ?例 如 ：?求 出 最 佳 的參 數(shù)擬合 ? ?? ?, 1 , 2 , 3 , ,iinY X i nYXY f X ?????有 組 觀 測(cè) 數(shù) 據(jù) ：設(shè) 因 變 量 和 自 變 量 滿 足 ：Origin中的非線性擬合功能 Origin解非線性擬合的算法 ? LevenbergMarquardt (LM) method (列文伯格 馬夸爾特法 )： LM算法需要對(duì)每一個(gè)待估參數(shù)求偏導(dǎo)。 ? 對(duì)于 Origin內(nèi)置的擬合函數(shù)， Origin提供了求偏導(dǎo)的解析表達(dá)式，因此速度快，擬合時(shí)，盡可能使用 Origin的提供的內(nèi)置擬合函數(shù) ? 對(duì)于用戶自定義的擬合函數(shù)，求偏導(dǎo)時(shí)，直接使用數(shù)值進(jìn)行，速度較慢。 Origin也允許用戶定義求偏導(dǎo)的表示式。 ? Simplex Method（ 單純形算法 ）：當(dāng) LM算法不能得出最佳的擬合結(jié)果時(shí)，可嘗試使用該算法。 非線性擬合的結(jié)果如何評(píng)價(jià)？ ? ?? ?222122220 1 ,?, d e gr e e s of f r e e do mniiiRYYre du c e dn p do fnpRnp??????????????確 定 系 數(shù) ：殘 差 平 方對(duì) 同 一 組 數(shù) 據(jù) ， 越 大 越 好對(duì) 同 一 組 數(shù) 據(jù) ， 越 小 越 好，其 中 為 參 與 擬 合 的 數(shù) 據(jù) 點(diǎn) 的 數(shù) 目 ， 為 參 數(shù) 的 數(shù) 目稱 為 自 由 度置 信 區(qū) 間 ： 越 窄 越 好預(yù) 期 區(qū) 間 ：和 ：越 窄 越 好Origi
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