origin中线性拟合各个数据的意思

线性拟合小白教程!

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。

线性拟合小白教程!

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）

线性拟合小白教程!

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：

线性拟合小白教程!

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

Origin非线性拟合练习

Origin非线性拟合练习 作者：李运生

来源：厚朴〖HOPE〗工作室

点击数：452

更新时间：2011-08-26

应老大要求，发布一些origin处理数据的方法，仅以六叔布置的部分作业为例（实验书第

50页），简单示范下，挺好用，比excel 强多了。使用的origin是8.0版，不同的版本操作可能有点不同，但结果差不多。

打开界面，输入数据，拟合表面张力对浓度曲线那一题。如下图：

图1 选择数据

作出散点图:Plot/Symbol/Scatter，发现不是线性的……

Origin非线性拟合练习

图2 散点图

这时要稍微考虑一下，拟合的方法可以选择多项式拟合，在Excel里也可以做的，而且项数越多，相关系数越大。根据级数的概念，项数无限多时候，R2是可以为1的。查阅一下物化下册的教材，发现这个公式：

过稍微变形，转化为，（318页，西施科夫斯基公式），经 ，a、b、c是参数，都有明确的意义，另一个c是浓度。这时用对数函数就可以方便地拟合了，在工具栏依次选

Analysis/Fitting/Nonlinear Curve Fit/Open Dialogue…，在弹出的窗口中，Function Selection部分的Ca

Origin图形绘制 及曲线拟合

主要内容 Graph窗口介绍 根据Worksheet制图 Graph模板 个性化Graph图形 Graph图形输出

二维GraphGraph窗口是Origin中最重要的组 成部分，在这里完成制图，实现数据可 视化。制图包括二维和三维，其中二维 制图是基础。

一、Graph窗口介绍Graph窗口的组成： 1、页面：Graph窗口包含一个编辑页面。页面作为制图 的背景，包括几个必要的组成部分：层、坐标轴和文本等。 用户可以根据需要修改这些内容，但每个页面至少含有一 个层，否则页面将不存在。 2、图层：(1)每个图层至少包含三个要素：坐标轴，数 据制图和与之相联系的文本或图标；(2)在Graph窗口 中用户最多可以放置50个层，但图层标记上只能显示一位 数字，比如把5,15,25等均显示为5;(3)用户可以直 接在页面中移动或调节图层的大小。

Graph窗口介绍 3、框架：(1)框架是个长方形的方框， 将绘图区框在里面，对于二维图形就是坐 标轴的位置；(2)对于Graph来说，框 架是独立于坐标轴之外的元素，坐标轴可 以设置为隐藏，但框架仍然存在，可以通 过选择菜单命令：View | Show

origin曲线拟合教程

Origin图形绘制 及曲线拟合

origin曲线拟合教程

主要内容 Graph窗口介绍 根据Worksheet制图 Graph模板 个性化Graph图形 Graph图形输出

origin曲线拟合教程

二维GraphGraph窗口是Origin中最重要的组 成部分，在这里完成制图，实现数据可 视化。制图包括二维和三维，其中二维 制图是基础。

origin曲线拟合教程

一、Graph窗口介绍Graph窗口的组成： 1、页面：Graph窗口包含一个编辑页面。页面作为制图 的背景，包括几个必要的组成部分：层、坐标轴和文本等。 用户可以根据需要修改这些内容，但每个页面至少含有一 个层，否则页面将不存在。 2、图层：(1)每个图层至少包含三个要素：坐标轴，数 据制图和与之相联系的文本或图标；(2)在Graph窗口 中用户最多可以放置50个层，但图层标记上只能显示一位 数字，比如把5,15,25等均显示为5;(3)用户可以直 接在页面中移动或调节图层的大小。

origin曲线拟合教程

Graph窗口介绍 3、框架：(1)框架是个长方形的方框， 将绘图区框在里面，对于二维图形就是坐 标轴的位置；(2)对于Graph来说，

Matlab线性回归（拟合）

对于多元线性回归模型：

y??0??1x1????pxp?e

设变量

x1,x2,xp,y的n组观测值为

(xi1,xi2,xip,yi)i?1,2,,n．

?1??1记 x?????1?x11x21?xn1?x1p??y1????x22?x2p??y2?，y????， ????????y??xn2?xnp??n?x12??0?????1?则???? 的估计值为

???????p???(x'x)?1x'yb??

在Matlab中，用regress函数进行多元线性回归分析，应用方法如下：

语法：b = regress(y, x)

[b, bint, r, rint, stats] = regress(y, x)

[b, bint, r, rint, stats] = regress(y, x, alpha) b = regress(y, x)，得到的p+1维列向量b即为(11.2)式给出的回归系数β的估计值．

[b, bint, r, rint, stats]=regress(y, x) 给出回归系数β的估计值b，β的95％置信区间（(p+1)*2向量）bint，残差r以及每个残差的95％置信区间（n?2向量）rin

北京交通大学毕业设计（论文）

数据拟合方法研究

中文摘要

在我们实际的实验和勘探中，都会产生大量的数据。为了解释这些数据或者根据这些数据做出预测、判断，给决策者提供重要的依据。需要对测量数据进行拟合，寻找一个反映数据变化规律的函数。

本文介绍了几种常用的数据拟合方法，线性拟合、二次函数拟合、数据的n次多项式拟合等。并着重对曲线拟合进行了研究，介绍了线性与非线性模型的曲线拟合方法，最小二乘法、牛顿迭代法等。在传统的曲线拟合基础上，为了提高曲线拟合精度，本文还研究了多项式的摆动问题，从实践的角度分析了产生这些摆动及偏差的因素和特点，总结了在实践中减小这些偏差的处理方法。采用最小二乘法使变量转换后所得新变量离均差平方和最小，并不一定能使原响应变量的离均差平方和最小，所以其模型的拟合精度仍有提高的空间。本文以残数法与最小二乘法相结合，采用非线性最小二乘法来得到拟合效果更好的曲线模型。随着计算机技术的发展，实验数据处理越来越方便。但也提出了新的课题，就是在选择数据处理方法时应该比以往更为慎重。因为稍有不慎，就会非常方便地根据正确的实验数据得出不确切的乃至错误的结论。所以提高拟合的准确度是非常有必要的

关键词：数据拟合、最小二乘法、曲线拟合、多项式摆动、

辽宁工程技术大学上机实验报告

实验名称 院系 姓名 成绩 数据拟合 二次元 霸裁君 专业 学号 图库 2822186764 班级 日期 10-1 2010.1.1 简述本次实验目的： 实验 目的 [1] 了解最小二乘拟合的基本原理和方法； [2] 掌握用MATLAB作最小二乘多项式拟合和曲线拟合的方法； [3] 通过实例学习如何用拟合方法解决实际问题，注意与插值方法的区别。 你为本次实验做了哪些准备： 上课认真听课，认真做笔记。在做实验之前，翻阅笔记，回顾上课所讲的内容，有不会的问同学。 实验 准备 实验 进度 本次共有 4 个练习，完成 4 个。 本次实验的收获、体会、经验、问题和教训： 通过这次实验，我了解了最小二乘拟合的基本原理和方法并掌握了用MATLAB作最小二乘多项式拟合和曲线拟合的方法，还通过实例学习如何用拟合方法解决实际问题，注意与插值方法的区别。MATLAB是一个很方便的软件，只要掌握了具体的方法，就可以不用担心算出的结果是错的。 实验 总结 教师 评语 1、假定某天气温变化记录如下表，试用最小二乘方法找出这一天的气温变化规律，考虑下列类型函数函数，作图比较效果。 时刻t(h) 0 1 2

人口问题数据拟合的MATLAB程序

拟合

%拟合数据 人口问题

x=[1949 1954 1959 1964 1969 1974 1979 1984 1989 1994];

y=[5.4 6.0 6.7 7.0 8.1 9.1 9.8 10.3 11.3 11.8];

% 1 线性模型

%用一阶多项式

b=polyfit(x,y,1)

z=b(2)+b(1).*x;

plot(x,y,'r*',x,z),xlabel('x')

%用矩阵运算

A=[ones(size(x))', x'];

b=A\y'

z=b(1)+b(2).*x;

plot(x,y,'r*',x,z),xlabel('x')

%用线性回归

A=[ones(size(x))', x'];

[b,c,r,j,R] =regress(y',A)

% b 回归系数 c 回归系数的置信区间 r 残差 j 拟合数据的置信区间 R 相关系数 F值、p值

z=b(1)+b(2).*x;

z1=z+j(:,1)';

z2=z+j(:,2)';

plot(x,y,'r*',x,z,x,z1,x,z2),xlabel('x')

e=sqrt(sum((y-z).^2)/8)

zz1=z-

#include #include

typedef unsigned char uchar; typedef unsigned int uint; typedef unsigned long ulong;

#define led_port P0 sbit dm=P2^3; sbit wm=P2^2; ulong a,v; //uchar a;

uchar temp1,temp2,temp3,temp4;

uchar code dxian[]={0x3f,0x06,0x5b,0x4f,0x66,0x6d,0x7d,0x07,0x7f,0x6f}; //数码显示区0——9 uchar code wxian[]={0xfe,0xfd,0xfb,0xf7,0xef,0xdf,0xbf,0x7f}; //选通哪位数码管控制位 uchar bcd[8]; void delay(uint t); void bin_bcd(); void smxs();

//掉电保持寄存器申明 sfr IAP_DATA=0xe2; sfr IAP_ADDRH=0xe3;

//数码管控制芯片段码控制位 //数码管控制芯片位码控

人口预测与数据拟合

1、摘要：

随着人口的增加，人们越来越认识到资源的有限性，人口与资源之间的矛盾日渐突出，人口问题已成为世界上最被关注的问题之一。

问题给出了1790—2000年间美国的人口数据，通过分析近两百年的美国人口统计数据表，得知每10年的人口数和人口增长率的变化。预测美国未来的人口。

首先，人口增长率是变化值。对于问题(1)假设了人口上限因此我们选择建立Logistic模型(模型1)

其次，根据表中的人口数据，进行曲线拟合(模型2)，通过Matlab进行人口预测。

关键词：预测模型 人口增长率 Logistic 2、实验问题：

1970年到1980年间美国人口数的统计数据如表所示 年1790 1800 1810 1820 1830 1840 1850 1860 1870 1880 份 统3.9 5.3 7.2 9.6 12.9 17.1 23.2 31.4 38.6 50.2 计 年1890 1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 份 统62.0 72.0 92.0 106.5 123.2 131.7 150.7 179.3 204.0 226.5 计 （1）