origin怎么进行线性拟合
求步骤和过程？
谢邀。线性拟合是 Origin 中容易操作的一种拟合方法。如果你使用的是 Origin 8.0 或者更高的版本，拟合的步骤如下：作图。在数据表内选中你的数据，然后点击 Origin 菜单栏上的 Plot ——& Symbol ——& Scatter
完成之后你会看到新弹出的 Graph 1，里面是完成的散点图。 在 Graph 1 为当前激活窗口时，点击 Origin 菜单栏上的 Analysis ——& Fitting ——& Linear Fit
——& Open Dialog。直接点 OK 就可以了。 完成之后，你会在 Graph 1 中看到一条红色的直线
穿过原先的数据点。这条红色的直线就是线性拟合得到的拟合线。得到拟合直线的同时，你也会在 Graph 1 中看到一个数据表。表内的 Intercept 是截距，Slope
是斜率。Value 列出了二者的数值，Standard Error 是截距和斜率的标准差。更详细的拟合结果
总结在数据表中的 FitLinear1 选项卡中。【注意事项】 Origin 在不同窗口激活的状态下，菜单栏的内容会有区别。如果在第 2 步操作时激活的窗口是数据表，那么拟合的结果不会显示在 Graph 1 中，也就是说不会显示红色的拟合直线，只在数据表中显示拟合的各个参数。如果跳过第1步作图，直接进行第2步拟合，效果如注意事项 2 的描述一致。希望对你有帮助。
温馨提示：本文所有例图请上材料牛上原文处查看现实生活中，变量间未必都会有线性关系，比如疾病疗效与疗程长短的关系。在材料科学的研究中，也会遇到一些非线性的数量关系，那么面对大量的离散点组或者数据，我们如何来透过零散的“外表”来发现它们“真实的内心”呢？今天小编就一步一步告诉大家。曲线拟合（curve fitting）是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据，并用拟合的曲线方程分析两个变量之间的关系。通过对数据进行曲线拟合，我们不但能找到它的变化规律，还能对数据的变化进行一定程度的预测。我们将以Origin 8.0为例，为大家详细的讲解利用Origin进行曲线拟合的方法。本文共分为3个小节，分别是线性回归（直线拟合）、多项式拟合和非线性拟合。一、线性回归（直线拟合）1.首先打开Origin 8，在A(X)和B(Y)列分别输入对应的横坐标和纵坐标数据，本节中的A(X)列为电流，B(Y)列为电压。如图1-1所示。研究的规律是当电阻不变时，电压随着电流增加的情况。其中，Long Name:名称；Units:单位；Comments:注释。图1-12.选中A(X)和B(Y)列的全部数据，然后依次Plot→Symbol→Scatter（或者点击左下角的作图，如图1-2所示）。得到图1-3。图1-2图1-33.根据图1-3可知，电流跟电压是线性关系，所以要进行线性拟合，接下来点击Analysis→Fitting→Fit Linear→Open Dialog...，如图1-4所示，得到图1-5。图1-4图1-54.根据在图1-5的Linear Fit选项卡中单击OK按钮，得到图1-6。在跳出来的Reminder Message选项卡中单击OK按钮，得到直线的拟合结果报告，如图1-7所示。得到的电压与电流的函数关系为：y=3.009，拟合度R?因子达0.99984。图1-6图1-7本文由材料人编辑部学术干货组 Ahenn 供稿，材料牛编辑整理。欢迎优秀硕、博士生加入材料人编辑部学术干货小组，一起传播学术知识，展现你的才华，助力材料科研，优秀稿件一经录用，我们会奉上稿酬，赶快私信管理员负责人“淡年华（QQ:）”报名吧！欢迎各大课题组到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，投稿邮箱 。由于篇幅有限，小编将相关资料补充如下，欢迎到材料人论坛下载：1.2.
线性拟合的步骤：1. 选取数据（本例为随机数据），作散点图，然后选择线性拟合。2. 重新计算（2. 重新计算（recalculate）：auto为自动，数据变化后会自动拟合，manual需要手动。3. 图像左上角的绿色图标：单击选择3.1 3.1 recalculate（重新计算）：数据更改时点击重新拟合。3.2 change parameters：点击进入拟合节目，可以更改拟合参数。3.3 delete：删除拟合数据3.4 go to source：转到源数据3.5 go to results：转到拟合结果3.6 ……3.7 recalculate mode：选择再计算的方式。手动，自动，如果选择none则没有图标。4. 拟合结果4.1 Notes：介绍拟合的信息，比如拟合方程形式4.2 ……4.2 ……4.3 parameters：拟合参数，比如斜率，截距等4.4 4.4 statistics：统计信息4.5 4.5 summary：拟合结果，包括误差4.6 4.6 ANOVA：统计检验4.7 4.7 拟合曲线及残差5. 拟合曲线及残差数据更详细的介绍
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求助origin 曲线拟合 并得出经验公式
X& && && && &&&Y1& && && && &Y2& && && &Y3
0& & & & ；& &&&59.2& & & & ；& & 76.8& & & & ；& & 62.1
0.05；& & & & 71.5；& & & & 97.1；& & & & 75.8
0.1；& & & & 73.6；& & 107.5；& &&&101.8
0.15；& & & & 104.4；&&103.5；& && &96
0.2；& & & & 94.3；& & & & 103.7；& &&&92.9
0.25；& &&&95.2& & & & ；& &&&102.7；& &&&90.9
0.5；& & & & 90.9；& & & & 102.9；& &&&90.5
0.75& & & & ；& & 91.4& & & & ；& & 101.3；& && &90.3
1& & & & ；& & 90.5；& & & & 99.6；& & & & 89.8
怎么将这三条曲线拟合（感觉是要多项式拟合），并得出拟合经验公式，急啊，有没有大牛帮忙看一看呢。
你会了吗？
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