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Linearisieren einer grafischen Funktionsgrafik

Die Kurvenanpassung ist eines der leistungsstärksten und am häufigsten verwendeten Analysewerkzeuge in Origin. Die Kurvenanpassung untersucht die Beziehung zwischen einer oder mehreren von Prädiktoren unabhängigen Variablen und einer von der Antwortvariablen abhängigen Variablen mit dem Ziel, ein "Best-Fit" -Modell der Beziehung zu definieren. Origin bietet Werkzeuge für die lineare, polynomielle und nichtlineare Kurvenanpassung sowie Validierungs- und Anpassungstests.

Sie können Ihre Ergebnisse mit benutzerdefinierten Anpassungsberichten zusammenfassen und präsentieren. Es gibt viele zeitsparende Optionen, z. B. eine Funktion zum Kopieren und Einfügen, mit der Sie einen gerade abgeschlossenen Anpassungsvorgang in eine andere Kurve oder Datenspalte "einfügen" können.

Lineare und Polynomregressionen in Origin verwenden die Methode der gewichteten kleinsten Quadrate, um eine lineare Modellfunktion bzw. eine Polynommodellfunktion an Daten anzupassen.

Das Polynom-Anpassungswerkzeug in Origin kann Daten mit Polynomen bis zur 9. Ordnung anpassen. Ein fester Schnittpunkt und eine offensichtliche Passform werden ebenfalls unterstützt. Ein einzigartiges Merkmal der multiplen linearen Regression von Origin sind Partial Leverage Plots, die bei der Untersuchung der Beziehung zwischen der unabhängigen Variablen und einer bestimmten abhängigen Variablen hilfreich sind: Ergebnis einer scheinbaren linearen Anpassung an Daten, die mit einer logarithmischen Y-Achsenskala aufgezeichnet wurden. Die lineare Anpassung mit X-Fehler minimiert die Summe der Fehlerquadrate sowohl in X- als auch in Y-Richtung. Dies ist praktischer für reale experimentelle Daten, bei denen Fehler sowohl in X- als auch in Y-Richtung vorliegen.

Die Polynomanpassung kann mit Polynomen bis zur 9. Ordnung durchgeführt werden. Das Beheben des Abfangens wird unterstützt. Eine scheinbare Anpassung kann auch mit nichtlinearen Achsenskalen durchgeführt werden. Multiple Regression mit partiellen Hebelplots zur Untersuchung der Beziehung zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen. Das NLFit-Tool von Origin ist leistungsstark, flexibel und einfach zu bedienen. Das NLFit-Tool umfasst mehr als 170 integrierte Anpassungsfunktionen, die aus einer Vielzahl von Kategorien und Disziplinen ausgewählt werden.

Jede integrierte Funktion enthält einen automatischen Parameterinitialisierungscode, der die anfänglichen Parameterwerte vor dem Anpassen an Ihre Datensätze anpasst.

Sie finden keine passende Anpassungsfunktion in der integrierten Funktionsbibliothek? Kein Problem. Mit unserem Builder für Anpassungsfunktionen können Sie ganz einfach eine benutzerdefinierte Anpassungsfunktion definieren. Origin ist ein unverzichtbares Werkzeug für meine Doktoranden, deren Doktorarbeit davon abhängt, dass wir unsere Funktionen in C codieren können.

Um das Ganze abzurunden, verfügt Originlab über einen kompetenten und reaktionsschnellen technischen Support, der seinesgleichen sucht. Ich kann Origin von ganzem Herzen empfehlen. Mark Kuzyk, Ph.

Weitere Testimonials anzeigen! Mit nur wenigen Klicks können Sie eine Kurvenanpassung durchführen und "best-fit" -Parameterwerte erhalten. Origin bietet über 170 integrierte Anpassungsfunktionen. Mit dem Assistenten zum Erstellen von Anpassungsfunktionen können Sie eine benutzerdefinierte Anpassungsfunktion definieren.

Haben Sie mehrere Datensätze, die Sie gleichzeitig anpassen möchten? Mit Origin können Sie jedes Dataset separat anpassen und Ergebnisse in separaten Berichten oder in einem konsolidierten Bericht ausgeben. Alternativ können Sie eine globale Anpassung mit gemeinsam genutzten Parametern durchführen. oder führen Sie eine verkettete Anpassung durch, bei der Replikationsdaten vor der Anpassung zu einem einzigen Datensatz kombiniert werden. Das Bild links zeigt eine globale Anpassung, bei der der Parameter width gemeinsam genutzt wurde. Das Bild rechts zeigt Replikationsdaten, die durch internes Kombinieren aller Daten zu einem verketteten Datensatz angepasst wurden.

Müssen Sie Ihren Daten eine implizite Funktion anpassen? Die implizite Anpassung verwendet den Orthogonal Distance Regression-Algorithmus, um optimale Werte für die Anpassungsparameter zu finden. Fehler oder Gewichte werden sowohl für X- als auch für Y-Daten unterstützt. Müssen Sie Ihre Kurvenanpassungsanalyse optimieren?

Mit Origin haben Sie die volle Kontrolle über den Kurvenanpassungsprozess: Zusätzlich zu den grundlegenden Anpassungsoptionen haben Sie Zugriff auf erweiterte Optionen für eine erweiterte Anpassung. Beachten Sie, dass einige Optionen nur in OriginPro verfügbar sind: Mit diesem Tool können Sie einen oder mehrere Peaks in Ihren Oberflächendaten lokalisieren und sie mit den integrierten oder benutzerdefinierten Oberflächenanpassungsfunktionen anpassen.

Die Oberflächenanpassung kann an Daten aus XYZ-Spalten oder aus einer Matrix durchgeführt werden. Über 20 integrierte Oberflächenanpassungsfunktionen stehen zur Verfügung. Sie können auch Ihre eigene Funktion hinzufügen. Haben Sie Probleme bei der Entscheidung, welche Funktion mit Ihren Daten am besten funktioniert?

Möchten Sie bewerten, welche Daten besser zu einem bestimmten Modell passen? Mit den Fit-Vergleichstools von OriginPro können Sie problemlos Modelle vergleichen oder Daten vergleichen:

Mit dem Werkzeug "Rangmodelle" können Sie mehrere Funktionen an einen Datensatz anpassen und dann das am besten passende Modell melden. Die Ergebnisse werden nach Akaike- und Bayesian Information Criterion-Bewertungen geordnet. Nutzen Sie die vielen zeitsparenden Funktionen von Origin, darunter einen intuitiven Satz von Anpassungs-Gadgets, Kontextmenübefehle für häufig verwendete Anpassungsvorgänge und verschiedene Modi für die Bearbeitung sich wiederholender Aufgaben:

Dieses Bild zeigt eine lineare Regression, die an zwei getrennten Segmenten der Daten durchgeführt wird. Die Anpassungsergebnisse wurden dem Diagramm für die beiden Segmente als Beschriftungen hinzugefügt. OriginLab Corp. Kurven- und Oberflächenanpassung Die Kurvenanpassung ist eines der leistungsstärksten und am häufigsten verwendeten Analysewerkzeuge in Origin. Multiple lineare Regression Mehrere lineare Regressionen passen mehrere unabhängige Variablen an Ein einzigartiges Merkmal der multiplen linearen Regression von Origin sind Partial Leverage Plots, die bei der Untersuchung der Beziehung zwischen der unabhängigen Variablen und einer bestimmten abhängigen Variablen hilfreich sind: Globale Anpassung mit gemeinsam genutzten Parametern Anpassung für Replikationsdaten verketten Unabhängige Anpassung für mehrere Kurven.

Anpassungskontrolle Müssen Sie Ihre Kurvenanpassungsanalyse optimieren? Mit Origin haben Sie die volle Kontrolle über den Kurvenanpassungsprozess: Festlegen von Parameterwerten. Erweiterte Anpassungsoptionen Zusätzlich zu den grundlegenden Anpassungsoptionen haben Sie Zugriff auf erweiterte Optionen für eine erweiterte Anpassung. Nutzen Sie die vielen zeitsparenden Funktionen von Origin, darunter einen intuitiven Satz von Anpassungs-Gadgets, Kontextmenübefehle für häufig verwendete Anpassungsvorgänge und verschiedene Modi für die Bearbeitung sich wiederholender Aufgaben: Quick Fit-Gadget.

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