作图技巧无限，数据分析有道——数据拟合

上期回顾：

上期内容介绍了双Y轴柱状图的做法，很多小伙伴表示很好用。其实就是增加一个图层，再增加两列这么简单。用同样的方法可以绘制多Y轴柱状图。

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本期精彩：

本教程前十期围绕如何作图而展开，从数据的导入与导出，到基本2D作图（主要包括点、线、柱）以及Error bar的设置，然后介绍图形的美化和简单处理，最后介绍模板的使用。掌握了这些功能基本可以应付日常科研作图需求（3D作图还没能涉及，后期会陆续穿插介绍）。然而，Origin软件不仅具有强大的作图功能，其数据处理能力也十分出众。从本期开始，小编将陆续向大家介绍如何用Origin进行数据处理。按照常规从最基础内容开始。

本期介绍两种最为常见的数据处理：线性拟合与非线性高斯拟合。

1. 线性拟合

线性拟合在数据处理过程中非常常见（曾记否？在第九期（巧用模板——事半功倍的作图技巧！）中就已提及到线性拟合）。实验测试结果常以散点的形式出现，所以需要根据这些数据点进行线性拟合以找出其斜率和截距。比如在反应动力学中，求活化能和指前因子。线性拟合操作步骤如下：

1. 如图11.1所示，首先根据数据做散点图。

图11.1

2. 依次选择Analysis – Fitting – Linear Fitting – Open Dialog（如图11.2）。

图11.2

3. 出现如图11.3所示对话框。在对话框中，将Recalculate类型改为Auto（自动模式，若改变数据，拟合结果将自动调整）。在Fit Options选项下可以固定斜率或者截距。通过Quantities Compute可以进行输出设置，比如可以呈现方差等数据。设置完成后，单击OK确认。

图11.3

4. 拟合结果如图11.4所示，左边表格中有各类拟合结果，如斜率、截距、数据点数目、校正标准决定系数（不要问我具体是什么，我只知道可以用来判断数据拟合的合理性），右边即为线性拟合图。

图11.4

仔细观察拟合数据，不难发现（3，0.03）这个数据点明显偏离了系统。实验中因为人为误差和系统误差的存在，偶尔会出现这些异常数据点。在Origin中可以通过Outlier来除去这些数据点。具体操作如下：

1. 激活Graph2，选择Mask Points on Active Plot，如图11.5所示。

图11.5

2. 按住左键圈中异常点，此时异常点变红，数据点重新拟合，如图11.6所示。

图11.6

2. 高斯拟合

图11.7

图中11.7为荧光谱图，现需进行高斯拟合。操作步骤如下;

1.依次选择：Analysis – Fitting – NonLinear Curve Fit，如图11.8所示。

图11.8

2.出现如图11.9所示对话框。首先在Function目录中选择Gauss，然后点击Fit即可。

图11.9

3.拟合结果如图11.10所示，左侧工作表中是拟合后结果，拟合图见右图。

图11.10

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