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如何用Origin处理实验数据
如何用origin进行数据的科学处理 origin软件是一款重要的数据处理软件，对于大学理工科学生来说必不可少！但由于这是一款英文软件，对于那些外文不好的学生来说，使用它是一个巨大的挑战！其实抛开学习洋文来说，本软件的洋文单词非常少，又鲜有语法，完全可以像记物理公式一样把这些洋文当成一种符号来记忆，通过几个应用实例的训练，你完全可以在没有英文基础的条件下熟练运用它！本次是通过对用最大泡压法测定液体表面张力实验数据的处理，来讲解如何运用它科学的处理数据！1. 安装Origin 7.0软件并双击打开；2. 在A[X]和B[Y]数据列分别输入正丁醇浓度和相对应的最大压力差；3. 在空白处点击鼠标右键，点击“Add New Column（增加新列）”增加新的数据列C[Y];4. 右键单击C[Y]数据列，点击“Set Column Values（设置列值）”，在对话框中输入计算程序计算正丁醇的表面张力：“（0.0728/566）*col(B)”，输入完毕之后点击“OK”，这时在C[Y]中就得到了不同正丁醇溶液的表面张力。
注意在“（0.0728/566）/col(B)”公式中，“”0.0728“为实验温度下水的表面张力，各组的数据可能不同，”566“为测定的水的最大压力差，各组也是不同的，输入你组测定的数据进行计算即可。
5. 选中C[Y]数据列，点击“Analysis（分析）→Non-linear Curve Fit（非线性曲线拟合） →Advanced Fitting Tool（高级拟合工具）”，出现数据拟合对话框。
6. 点击对话框中的”Function（函数）→New（新建）”，建立新的拟合函数。
7. 在“Example（样本）“框内输入你指定的拟合函数：”y=p1-p2*ln(1+p3*x)“，并将”Number of Parameters（参数数量）“设为3，将”Form（形状）“设为”Equations（方程式）“，点击“Save（保存）”保存，这时我们的拟合函数8. 设定完毕 点击“Action（执行） →Dataset（数据列）”，出现参数指定对话框。
”点击在对话框顶部的列表框内单击y 变量，然后在“Available Datasets（可用数据列）”列表框中单击“Data1 -c”； 单击“Assign（赋值）”命令按钮。
即y 变量对应于Data1-C 数列。
同样可指定x 变量对应于Data1-A 数列.9. 点击”Action（执行） →Fit（拟合）“，出现曲线拟合对话框。
将“P1、P2、P3 ”初始值均设为“1”。
点击“100 Iter”按钮2 ~ 5 次，直至参数值不变即可。
同时拟合出的曲线将出现在绘图框中。
点击“Done（完成）”，在曲线对话框出现了拟合参数值（也可见曲线下面的数据框，给出了P1、P2、P3的数值，带入y=p1-p2*ln(1+p3*x)，得到拟合的函数，其中y为表面张力，x为浓度），代入自定义的函数式中，即为由数据拟合的函数表达式，绘图框中的曲线即为拟合曲线。
10.求算曲线各点对应斜率dγ / dc。
按上述方法得到拟合曲线后，鼠标右键点击绘图框“1”，出现快捷菜单，点击最下方的“NLSF”数据。
点击 “Analysis”中的“Calculus”中的“Differentiate”，出现dγ / dc 与c的关系曲线的绘图框“Deriv”。
11.在绘图框“Deriv”上双击曲线，出现“Plot Details”对话框，单击“Plot Details”对话框中下方的“Worksheet”，出现关系曲线上的相关数据的对话框“Derivative 1 -Derivative of NLSF1-B”，即拟合曲线上的“A( X) ”-浓度、“NLSF1B( Y) Derivativeof NLSF1-B”-表面张力对浓度的微分值。
12.在“Derivative 1-Derivative of NLSF1-B”表格右边的空白处单击右键，出现快捷菜单，点“Add New Column”，即出现新的一栏；在空白栏最上一栏中单击右键，出现快捷菜单，点击“Set Column Value”，出现“Set Column Value”对话框，在文本框中输入公式： -（col( A) * col( NLSF1B)) / ( 8.314* 293.15) ( 20℃条件下) 点击“OK”即可得到C( Y) 的吸附量值；13.再在“Derivative 1-Derivative of NLSF1-B”表格右边的空白处单击右键，出现快捷菜单，点“Add New Column”，即出现新的一栏；在空白栏最上一栏中单击右键，出现快捷菜单，点击“Set Column Value”，出现“Set Column Value”对话框，在文本框中输入公式： col( A)/col(B)点击“OK”即可得到“浓度/吸附量”；14.选中C( Y)，右键单击，然后单击“Plot→Scatter”，出现浓度/吸附量对浓度的关系曲线；点击“Analysis→Fit-liner” 进行线性拟合，拟合数据见曲线下方的数据框，最后由直线斜率求取饱和吸附量，即可算出乙醇分子截面积。
15.数据拷贝。
将窗口最小化，依次点击对话框可查看数据和曲线图，在拷贝曲线图时，点击“Edit→Copypage”，在word文档中点击粘贴即可 以上就是对一族实验数据处理的全过程，通过这个实例相信大家对此深有了解！
田间试验数据分析运用到得软件有哪些
DPS数据处理系统编辑DPS平台是作者设计研制的通用多功能数理统计和数学模型处理软件系统。
目录1图书信息2内容简介3图书目录DPS数据处理系统，英文名称为Data Processing System，取首字母缩写为DPS。
该系统采用多级下拉式菜单，用户使用时整个屏幕犹如一张工作平台，随意调整，操作自如，故形象地称其为DPS数据处理工作平台，简称DPS平台。
它将数值计算、统计分析、模型模拟以及画线制表等功能融为一体。
因此，DPS 系统主要是作为数据处理和分析工具而面向广大用户。
DPS系统兼有如Excel等流行电子表格软件系统和若干专业统计分析软件系统的功能。
与流行的电子表格系统比较，DPS 平台具有强大得多的统计分析和数学模型模拟分析功能。
与国外同类专业统计分析软件系统相比，DPS系统具有操作简便，在统计分析和模型模拟方面功能齐全，易于掌握，尤其是对广大中国用户，其工作界面友好，只需熟悉它的一般操作规则就可灵活应用。
DPS数据处理系统的第一版于1997年出版发行，运行环境是直接写屏的软汉字DOS操作系统。
当前推出的第二版，其运行环境是当前流行的中文Windows 95/98视窗系统。
DPS数据处理系统集数据全屏幕编辑制表、试验设计及统计分析、多元分析、数值计算以及建立各种数学模型等多项功能为一体，可广泛适用于教学、科研和生产各个领域。
不管是青年学生、还是高级科研人员，不管是计算机应用的初学者，还是经验丰富的计算机应用专家，用户都可以在本系统中找到自己感兴趣或有用的部分。
1图书信息编辑书 名： DPS数据处理系统：实验设计、统计分析及数据挖掘作 者：唐启义出版社： 科学出版社出版时间： 2010年02月ISBN: 9787030264435开本： 16开定价： 148.00 元2内容简介编辑《DPS数据处理系统：实验设计、统计分析及数据挖掘（第2版）（附光盘1张）》从应用角度简要地阐述了现代统计学400多种实验数据统计分析和模型模拟方法，如试验设计、各类型方差分析、列联表分析及非参数检验；专业统计包括了生物测定、遗传育种、生存分析；作物品种区域试验、空间分布型、数值生态学方法等；各种回归分析、聚类分析、主成分分析、判别分析、典型相关分析、对应分析等多元分析技术；非线性回归模型参数估计、模型模拟技术；单目标和多目标线性规划、非线性规划等运筹学方法；以及状态方程、数值分析、时间序列分析、模糊数学、BP神经网络、数据挖掘、灰色理论等方法。
全书共8篇44章，配以作者开发的计算机全屏交互式DPS数据处理软件系统光盘1张。
《DPS数据处理系统：实验设计、统计分析及数据挖掘（第2版）（附光盘1张）》可供从事自然科学和社会科学如农林牧渔、生态区划、医药卫生、气象、水文地质、地震、市场调研、经济管理等专业的科研、教学、管理和技术推广人员使用，也可作为有关专业大学生和研究生学习数据统计分析课程的教材或参考书及实践工具。
3图书目录编辑序序二第二版前言第一版前言第一篇 DPS@数据处理系统第1章 DPS系统简介1.1 系统功能简介1.2 DPS系统的不同版本1.3 系统运行环境与安装、使用1.4 DPS的基本操作1.5 文本数值转换及字符串数值转换1.6 数据行列转换及行列重排1.7 分类变量的取值和编码1.8 数据统计分析及其建模基本步骤1.9 DPS系统函数应用参考文献第2章 DPS数据处理基础2.1 数据基本参数计算2.2 常用统计分布及DPS统计函数2.3 正态性检验及参考值范围2.4 Trimmed及Winsorized均值2.5 二项分布和Poisson分布的置信区间2.6 混合分布参数估计2.7 Pearson-Ⅲ型分布2.8 异常值检验2.9 图表处理参考文献第二篇 试验统计分析第3章 一组样本和两组样本统计检验3.1 显著性检验基本原理3.2 平均数和总体差异检验3.3 总体均值样本量估计3.4 样本率和总体率的比较3.5 Poisson分布的均数和总体比较3.6 两组样本均值差异f检验3.7 小样本均值差异Fisher非参数检验3.8 Bonferroni检验3.9 两组样本率差别检验3.10 两总体检验样本含量及功效估计3.11 概率模型拟合优度检验参考文献第4章 方差分析4.1 方差分析基本原理和步骤4.2 单因素完全随机设计4.3 单因素随机区组设计4.4 系统分组（巢式）设计4.5 二因素（组内无重复）完全随机设计4.6 二因素完全随机设计4.7 二因素随机区组设计4.8 平衡不完全区组设计试验4.9 多因素试验设计4.10 裂区试验设计4.11 重复测量资料方差分析4.12 拉丁方设计4.13 随机区组实验的协方差分析参考文献第5章 一般线性模型5.1 线性模型基本原理5.2 GLM模型用户操作界面5.3 GLM模型输出结果分析5.4 一般方差分析的GLM模型5.5 混合效应模型方差分析5.6 系统分组（或嵌套）设计5.7 裂区试验统计分析5.8 协方差分析5.9 数量化方法Ⅰ参考文献第6章 分类数据列联表分析6.1 列联表分析及卡方检验概述6.2 列联表的生成与分析6.3 四格表分析6.4 多层2x2表Mental.Haenszel检验6.5 R*C列联表卡方检验6.6 单向有序R*C表统计检验6.7 双向有序且属性不同的R*C表统计检验6.8 McNemar检验及Kappa检验6.9 2*C表和多层2*C表6.10 配对病例——对照列联表分析6.11 重复测定资料似然比卡方...
求数据处理软件 或 数据处理方法
EXCEL MATLAB Origi当前流行的图形可视化和数据分析软件有Matlab,Mathmatica和Maple等。
这些软件功能强大，可满足科技工作中的许多需要，但使用这些软件需要一定的计算机编程知识和矩阵知识，并熟悉其中大量的函数和命令。
而使用Origin就像使用Excel和Word那样简单，只需点击鼠标，选择菜单命令就可以完成大部分工作，获得满意的结果。
但它又比excel要强大些方法1. 墓于粗糙集（ Rough Set）理论的约简方法粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具。
目前受到了KDD的广泛重视，利用粗糙集理论对数据进行处理是一种十分有效的精简数据维数的方法。
我们所处理的数据一般存在信息的含糊性（Vagueness）问题。
含糊性有三种：术语的模糊性，如高矮；数据的不确定性，如噪声引起的；知识自身的不确定性，如规则的前后件间的依赖关系并不是完全可靠的。
在KDD中，对不确定数据和噪声干扰的处理是粗糙集方法的2. 基于概念树的数据浓缩方法在数据库中，许多属性都是可以进行数据归类，各属性值和概念依据抽象程度不同可以构成一个层次结构，概念的这种层次结构通常称为概念树。
概念树一般由领域专家提供，它将各个层次的概念按一般到特殊的顺序排列。
3. 信息论思想和普化知识发现特征知识和分类知识是普化知识的两种主要形式，其算法基本上可以分为两类：数据立方方法和面向属性归纳方法。
普通的基于面向属性归纳方法在归纳属性的选择上有一定的盲目性，在归纳过程中， 当供选择的可归纳属性有多个时，通常是随机选取一个进行归纳。
事实上，不同的属 性归纳次序获得的结果知识可能是不同的，根据信息论最大墒的概念，应该选用一个信息丢失最小的归纳次序。
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