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。
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
本文版权属于研之成理,转载请注明出处!
长按下图识别图中二维码或者搜索微信号rationalscience,轻松关注我们,谢谢!