SPSS在物理化学实验数据非线性化处理中的应用

年

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月

阴山学刊

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4

5

#第 卷第

期

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9

在物理化学实验数据非线性化处理中的应用谷中明:内蒙古科技大学

化学与化工学院

,

内蒙古包头

;<,

摘

要

=

本文以蔗糖转化的数据处理为例,

,

介绍了 9

9

软件的数据处理过程及给出的分析报告的内容,

同时还比较了不同的非线性化处理方法用于物理化学实脸数据的非线性化处理

尤以

软件的多参数回归拟合更方便快捷

便于操作

,

非常适合

5

关键词=

9

软件>物理化学实>数据处理>非线性化>参数

9 : ? ?ΑΒ?ΑΧ 7 9 ΧΔ昭ΧΕ 8Φ?ΓΧ 8

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社会科学统计软件包<是当今国际上最流行的统计软件包之一它还汇集Η,,。

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5

ΛΚΜ&Η的长处且自带 4种类型 ;个函数能充分满足各 !方面的需要尤其是在非线性回归分析中能根据自己建立的模型表达式与参数的初始值利用迭代方法给出非线性回归的综合统计量扩参数的估计值等内容,,,,

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使用方便快捷

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便于操作,

。

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5

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随着电脑的不断普及和优秀计算软件在实验室中的应用我们对于实验数据的处理不应该仅仅满足于利用计算机,

5

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5

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5

5

5

Λ5

实现线性化的拟合处理的,

因为大多数的变量之间是非线性,

一

ΡΡ

Λ

Ρ

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只是由于难于进行非线性化处理,

才通过各种变量代换,

转变成线性形式但是这种代换的结果是有代价的入一定的误差,

它会引。

数据处理蔗糖水解是表观一级反应其反应速率常数Δ在计算过,

且变换的次数越多引入的误差越大,

尽管曲

线拟合的基本原则均为最小二乘法

但非线性拟合是直接求,

程中只用到浓度比也就是说任何与浓度成正比的物理量均可用来代替浓度进行计算而不影

响Δ值得大小,。

,

一条对实测数据离差平方和最小的曲线而线性拟合则需对数据进行多次变换代换为间接变量最后求一条对间接变量离差平方和最小的曲线>另外在实验中测定的参数越多,,,,

公式

。

Σ

,4

引入的误差也越大

。

在线性化拟合处理中,,

,

由于受到方程的

ΤΤ丘,

可转化成

Υ戈

少

限制中,

,

这些参数是不得不测的物理量但在非线性拟合处理,Ω‘

则完全可以通过拟合而获得故利用非线性化处理实验,

凡‘

Σ

5

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0

数据误差会更小下面以Κ#Ν

拟合得到的参数更为合理和精确时,,

。

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5

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水解数据处理为例的处理效果 Κ#Ν。

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5

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Ο的蔗糖溶液在有

5

ΒΠ 7Μ 8 2

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把变换后的数据带入公式Δ?

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据如下表

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5

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软件进行非线性回归分析=

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建立数据文件

蔗糖转化实验ΒΣ

5

Β

∴ 二

选用程序

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通过添加趋势线方程自动拟合

在模式表达式: 8 Χ 7一

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得直线方程,Σ

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Ψ

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5

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Λ;Κ5

Λ;ΛΡΨ 7了Λ=

9ΒΒ

软件给出的实验数据分析结果如下所示

利用 [ 软件的曲线参数估计法作非线性处理

沃 ; 5

建立数据文件?澎理薛 位比ΑΒ

=

蔗糖转化实验

5

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软件中的曲线参数估计法模块能自动拟合出 4=

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,

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本实验利用其中的对数曲线进行拟合夕Σ

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拟合得到的数据为

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值的渐进ΚΛΛ 55

Ο可信区间为 7币、

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讨论通过上面的数据处理可以看出利用非线性化回归,

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Λ

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值的渐进ΚΛ。一Σ一

Ο可信区间为,

一

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ΛΚ

分析

,

其拟合的曲线更加贴近实际侧定的数值

,

另外,

5

;

双参数回归分析一Δ

山,

在非线性拟合中可以不测定与拟合无关的物理量仅提高了实验数据的准确度而且还可简化实验,。

不

其中参数

5

ΡΡ

Β 9

拟合得到的数据为

护Λ;5

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Ψ 7了

: ΜΠΑ5

< 4

软件由于具有自建数学模式表达式的多参数的回归拟合手段,

。肠二;

Ρ

矿Σ

ΚΚΚΚ

且方便快捷

,

便于操作

,

因此。

,

非常适合用

Δ

值的渐进ΚΛ可信区间为ΟΛ5

于物理化学实验数据的非线性化处理币5

# #ε

一Λ

、

Λ;ΡΡ;Ψ 75

: ΜΠΑ 4<。

山值的渐进ΚΟ可信区间为Λ5 5

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Λ

、

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三参数回归分析一Δ

,

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,

,,

〔参考文献 〔傅献彩沈文霞姚天扬物理化学:四版<〔」北φ 第5 5

利用模型表达式?

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拟合得到的数据为;5

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: ΜΠΑ 4<ΚΚΚΚΛ

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〔责任编辑韩

芳〕

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