实验设计与数据处理期末作业

1、.word格式,专业.专注专业.专注实验设计与数据处理课程学习心得体会最开始知道这门课程的时候，有点好奇，因为没有书。后来上第一节课，老师告诉我们，没有订书是因为书上讲的太复杂。经过老师的讲述，我知道了这门课程的重要性。本课程列举典型实例介绍了一些常用的实验设计及实验数据处理方法在科学研究和工业生产中的实际应用，重点介绍了多因素优化实验设计正交设计、回归分析方法以对目标函数进行模型化处理。通过学习，我知道误差分为过失误差，系统误差与随机误差，并理解了他们的定义。另外还有对准确度与精密度的学习，了解了他们之间的关系以及提高准确度的方法等。方差分析是实验设计中的重要分析方法，应用非常广泛，它是将不

2、同因素、不同水平组合下试验数据作为不同总体的样本数据，进行统计分析，找出对实验指标影响大的因素及其影响程度。通过理论课的学习，我知道了，实验设计与数据处理课程就是以概率论数理统计、专业技术知识和实践经验为基础，经济、科学地安排试验，并对试验数据进行计算分析，最终达到减少试验次数、缩短试验周期、迅速找到优化方案的一种科学计算方法。它主要应用于工农业生产和科学研究过程中的科学试验，是产品设计、质量管理和科学研究的重要工具和方法，也是一门关于科学实验中实验前的实验设计的理论、知识、方法、技能，以及实验后获得了实验结果，对实验数据进行科学处理的理论、知识、方法与技能的课程。比起理论课的专业知识，我觉得

3、上机课更加实用。上机课讲了Excel和Origin的许多操作，助教讲的很详细，像一些公式也会很细心帮我们打出来，很好的考虑到了对这些软件不太熟悉的我们。最后作业需要的Excel和Origin也会帮我们远程安装，很感谢。计算机软件的应用是计算机学科在化学领域中的最主要的应用之一，它不仅解决了化学计算中的复杂问题，而且利用虚拟的程序把化学世界的微观结构、光谱形态等形象地展现出来，以致把化学学科的教育和科研的革命推向一个崭新的阶段。所以，学习使用这些软件对我们来说很重要，它不只是对于当下的我们重要，也对于以后走向职场的我们同样重要。对于一个理工科生来说，实验并不陌生，基本上每门专业课都会涉及实验。但

4、是，我们从来没有把实验的设计与后期的数据处理系统的学过，像这次把它作为一门课程并占有学分这是第一次。所以我知道，不仅是学分的获得，它在日后我们的学习工作中也占有重要的作用。最后，非常感谢学校能开设这门课程，也感谢老师能够那么敬业的教我们，还有助教在上机课和平时对我们的帮助。实验设计与数据处理课程作业(1)1.将表格中不及格的成绩用红色加粗标记;计算每位学生的平均分和总分，并按总分多少排序。1)输入数据用红色加粗标记处不及格成绩-J-T60A3C彌走84835382747965020391957?EJfijC6?o斗tio7a2u二丄-o11-2匡:卫L4JLb_CLC_E-7Jiy巨:口w、6

5、5Q20268.52raSW!学号1大君思品与法基650201为、于以下11的单元格设盍格式:下划线遡77.5边框填亢Tfi(?:回删诧1：蚩上标同示示门応式可叹也禹丁佟忙工;-下炖纵、颠邑和删际/“丰号E：医设置拘颇色自定戈格式ArialUn.icoleMSNsileunijothicSem11ightTNicrciEoftYaJteiUIMier皿otYEiUILidtt丰羽回:徹较卓赧AaBbCc3)求平均分和总分斗80827Iii1!Lj171HLrECDEAVERAGEHstw61?B363?92?02-埶I宜1BE:JSUWFX虚=SUS（E2:F2）A3CDE卩GIII1学号思品

6、与法M人学兵语计算机元化学有等数学平均分265020184835392827S.B；=SUN（E2:F2）:36502027468.57987787T.3I斗65020391111&49579kBl.3I5650204861,5768573BO.3n65020579皈5826049&7.3i76502068082759279Bl.e!R6502078278.573867578.91650208,0g1314I日Ih11R191.1650209650210砧Mil血0212血02126502罔650215650216650217Z1Kunb&rliFunterZ计耳甲厂梏L加中祈白粥佢白幷ILh

7、ec右亍该冈幻的祠肋:】l)确定恥肖订尊结杲:-3?44)将总分排序排净?X-r潯切至件xtw至件Q)七真制亲件|选顷g0竝対讥由孫m列排库依B应庠去实：翔乍L.y7埶但7阵序确走取消&5D21I650J15&50217&502Uh5)最后结果槪颈BJ-n-兰f如”哽“=宰宰国合严忆居中”豐”羽貼饭-手陣口对斉方式口踽宇711AABCDEFGHI1学号恿品与法基大学貝话计算机1/如平均分电分26502068斗926594S6S8.244186502128688.579938285.7斗為厲14650206808275927981.6408565021082S6.581817781.5407.5

8、!66502039177.5649579r81.3406.576502147981.57390S381.3406.5!6502048681,5768573803401,596502167G75,579947680,1400,510650207827&573867578,9304,5二二;11650213867氐569847978.9304.51:650201&斗835392827B.8394136502027468.579877877.3386.5146502117170.57075S474.1370.5156502157967.5916955723361.5!1065021782557074

9、6070.2351176502057966.5826049S7.3336.5!1S6502097&58616437r59.229&19；20212.求下列数据(9次测量结果)的算术平均值、几何平均值、调和平均值、样本标准差s、总体标准差0、样本方差s2、总体方差o2、算术平均误差和极差R。1)输入数据:；：-I511:L4L516-:n:q20算术平均值几育年均值痒本方羞酸总袜芳差仃2轅釆乖S複鑒X机董ri算术平均值总乐标耘董。盘,祐芳蔓a?管斥年両膜奎ASR2)算术平均值AVERAGEMJiipwLAVERAGE-T疋甘爲数曲聲XT胡闫;壬萸EI；吕以旧垃代毀旧茁云1、萸泪比-用3)几何平均

10、值word格式,word格式,专业专注专业专注201112131415161718194.週租壬均值足文匪N称GEOMEAn花=GE0HEAI（Bl:11）卫.E._r-卫_卫.“E.“E一一艮.二1.4921.36T22/652L71!22.44r22.1522.0?122.sS*MumturW!*uuLJ*u*wwuuuiviruuaMaMmi*vMUMaMaMTuwuu*u*mturyiaifl*uuMMTurtriruuMuururvmuMMruri*mau*Mu*.22.031253儿何平均值=GEOMEAN2算术平均值b样本标褓差E：n总体标准差口-样本方差蛇8总体方差V2算术壬均

11、嚴差2171Sr皿默羸:囁翁册關藕算几耐啣1到近5旧:讣韓杲-22.D2铝8B1LMijn*brl返回一正救埶组蜩頂因蒯几问平旳敢=2Z.03SS5S11自船締I埶桶肋00雄I恥肖BL：Z1=|Z1.03,21.36,ZZ.66,Zl.?,2Z.44.!-10111213141510171819204)调和平均值riARKEAS-i2.CiCiiCI.QZ-uQ-aELO7QS.=4UIVTLO.raL7241BifflPDsa抽娠颅嗽塔:于士切巨白勺爲嗣阿sftEj寸平r勺値-酸冲巨hiiiiitt弓e.主称、jw且应也哥工t寺:自勺引闍kwnb*b-l:niiFib4h.,n-uinbh-

12、Sj.足55计21绝科III理平期IB的L旻|UET-3PJ|H讣聲古-:1匕3吃亠2E并潞刊土bmf仙fi门|即feteRtGMI10)极差RA7EDZ7”X畫=MAI1;I1)-MIN(EL;II)&e7C7T=ZT-Hrci：J-t21.492L36i22.&521.7122.4422.1522_07i22.3S算术平均值22.03125几何平均值22,02688&11i12=13调和平均值22.C225075样本标带蒂S0.468109801总体标准差n0.437876624样本方差豳0.219126786总体方差灯20.19173593B算术平均逞差也10.78172413极差R=M

13、AX(B1:I1)-MIN(Bl:II)iiiiiiii11111)最后结果DL2kE：1D1ZF13三丄二ll21-4S；21.3622.6521.7122.4422-1522,0722,38算术平均恒22-03125几何平均值22.02688511一调和平均恒22,0225075样木标准差呂0.468109801总休标准差0.437876624祥本方差盟a219126786一总体方差口20.191735938算术平均误差=10.78172410极差RE29j!i!j!一MJ也Z廖*走畑名尊实验设计与数据处理课程作业(2)1.已知c与t的函数关系可以如下的数学模型表达：c=c0eAt。试用E

14、xcel的图表功能分别在笛卡尔坐标系(普通直角坐标中)和半对数坐标系中画出c与t之间的线图。1)输入数据K2“AancEF卩ij1t/min12345678JC/g-L-l&(514.73.32_80.5634笛卡尔坐标系Ej旧30o.聞ini13!JTil-bswk.出EimssasfrT.Msin亠旷，1JAJ|liiii7C/rtL-JtXmln硏m吨|區3亞|i3|li.JP1心1Jt-WIRfriSi-hlrtesx宜虽麵LI里工t昭I1BkEJSJM“417EH更皆曲取戸55旳TfiEE加阳H追讦6-6199俣耳也鼻说収四eet:”ZL口LnuT阿zim99片

15、JfittRZSTKZSfflUAS业B9i?dKKacmS乔&庁_SEI，4Hftft-FI_EEWitlWia下方.升sw事啊WK小泄tFQiAidet/m1n=J刊咼T适円时mx.i亠辛櫥少赫imtsinitLilj主疑址土C/b-L-1r、4S3*戌BA1血oMIICSIlOAU-=JiJ1t/min11234567182C/g-L-1&.2.3K71.156780.56113）半对数坐标系7J.OtfmlnT/rn.inLlL2i3L-frLBL&L7LSABcDEFcH1n/mln12345678zac/k-l-1s_ei473.32.3171.15O.78O.6

16、61L._朗吝1.word格式,.word格式,专业.专注专业.专注園od吋-”囹罠工貝砂MA用1有局公式琳古闻袒匡J阙具團表iFBcDE1t/min1234-C/gL-l6.6:-:-y-1(3)最后结果坐标樹断IF;-：坐标轴诜项f-J-3审1fl丄壬乂疋牛-=：L.I.V30.:沖鳴格式对界方式茨M更BS甲桂.適自动炬逆序割虞10博回刃瞰軀耳呼匝显祥位:尿I在融上显示蘇羊位腔主歪剽磁粪型B:次工更115銭尖型（I：嶺坐标釉馭r土：o坐标糊HM：C-盘-T宅F；耨-F-crit,故温度对得率有显著影响。2.为了考察pH值和硫酸铜溶液浓度对化验血清中白蛋白与球蛋白的影响，

17、对蒸馏水中的pH值（A）取了4个不同水平，对硫酸铜溶液浓度（B）取了3个不同水平，在不同水平组合下各测了一次白蛋白与球蛋白之比，结果列于表2中，试检验两个因素对化验结果有无显著影响。（1）在excel中将待分析的数据列成表格2）无重复双因素方差分析3)无重复双因素方差分析结果(4)因行和列的FF-crit,故硫酸铜溶液浓度和PH值都对化验结果有显著影响。实验设计与数据处理课程作业（4）1、下表给出了某种化工产品在3种浓度、4种温度水平下得率的数据，试检验各因素及交互作用对产品得率的影响是否显著。（在每种组合水平上有重复试验，但不能将它们填在同一单元格中，且不能省略标志行和列）1）将excel中

18、待分析的数据列成表格2）可重复双因素方差分析谕土这顶输出区城0：a新工作克组迫:祈工作璋蚩右差分析:口一至惑.因養分析瑜iA辅入区域3）可重复双因素分析结果II5-成ABCDEFG1方差分析：可重复双因素分析23SUMMARY10C24C38C52-C总计-0678yW数测和均差观求平方2222422221211118082822901111.2522,7857144211|观测数2222812求和161818166813平均39938.dJJ方差22383.142857156162725813.512.5180.30.5测和均差观求平方22228TOC o 1-5 h z24921211.5

19、88.857143H寸卜Hl3hee183hee17SheelG3heeID3heel4Sheell3hee123hee10廿U匕F数测和均差观求半方6666566765622333333IL1666710.S333310.3333328666674.566667王7666677.066667272829方差分析30差异源dfMSFPwnIueFohit31样本44.33333222.166674.0923080.0111533.8852932列11.533.8333330.7076920.5656933.4902933父互2764.50.8307690.5683692.996134內部651

20、23.416667353637总计147.8333234）分析总结：只有浓度对产品得率有显著影响，而温度以及连着的交汇作用对产品得率没有显著影响。2.在送到某工厂的原料中，含有两种有用的组分A和B，为了研究这两种组分含量之间的关系，在不同地区和不同时间送来的原料中，取10个样品进行化学分析，得到下表结果，试确定这两种组分含量之间的关系。(1)在excel中将待分析的数据列成表格2)回归分析ifGtL11|113)回归分析结果AELu1SUMMARYOUTPUT23回归统计4Muitriple0.920265RSquare0.8468786Adjusted-1.257标准误差1.7190878观

21、测值19101/方差分析:FdfSSMSF?nificance回归分析10130.757930757944.24579004!13残壬823.642092.9552621415总计18154.4-丄22-丄JX亠1516CoefficLeni标准逞差tStatP-valueLer95Upper95店限95.0吐限95.讽17Intercept-5EH291.3E+13018A/%-9E+1299.3E+12919670.03604S0.0360432054-5EH291.3E+13021?2-9FH299.3E+1292264-3E-280?.9E-202339-3E-2802.9E-2802

22、422-5E+1291.3E+13025冏-5E+1291.3E+13026435.4356351.8788912.跚340.020091.1039D49.7693651.1039049.76936527460.2397470.0360436.6517510.0001610.1566320.3228610.1566320.3228612834(4)A与B的含量关系为：B=5.4+0.24A，相关系数：r=0.92,说明自变量与因变量之间有较高的相关性。实验设计与数据处理课程作业(5)已知方程y二a+blxl+b2x2+b3x3+b4x4+bl2xlx2，待分析的数据如下表所示，试利用Excel

23、中的“回归”工具确定该回归方程中的回归系数。2）回归分析G1111s帮肩ti砂69486185卫Z50S试验号0,368O,36S4230.368O+368O.iSSO.3S3-O.6B2-0.632-O,G32-0,632-1.078JL-OI購缶.1沿忻分折工具3Ki”呵it輻HT=U4H1）在excel中将待分析的数据列成表格AEcDHFG1试验号Xi险412y211103680.3681423321-103680.36314863-1103680.3631418541-103680.3631454K51.07B00.53-0.63204917S-1.07800.53-06320472呂

24、701.078-0.6320.530428980-1.078-0.6320.5304921C900-0.632-0.6320512111000-0.632-0.6320509123）回归分析的结果Al-倒SUNMAYCUTPUTECDEFCHI1SUlffflARZCUTPUT2E回归统计4Multiple0.997863FRSquare0.99573EAdusted0.9903937标；隹误差3.485471E观测值1C21)F帶析11dfESyisFrificnc=F12回归分析11331.912263.3E11S6.55647.91E-C515443.5940312.LiSElli911

25、300.51515Coeffl:ien-标;隹误差tF-yalueLover95Wpet95虾限95.上限35.C%17Iniercept468.5261.102203425.DS131.S4E-1D465.4658471.5862465.i658471.5B62139.0892591.3859896.5579590.0027965.24113712.937385.24113712.9373813x2-26.56351.3S5989-19.16574.37E-05-30.4116-22.713-31116-22.71542)x3-23.23372.120723-10.95560.000394-

26、29.1210-17.3456-29.1218-17.345621-41.73632.120723-19.B8023.93E-05-47.6244-35.8432-47.6244-35.818222-3.疋1.742735-3.373220.017944-11.5886-1.91139-11.5986-1.91139(4)所以从方差分析报告可知，a=468.53,bi=9.09,b2=-26.56,b3=-23.23,b4=-41.74,bi2=-6.75。故所求方程y=468.53+9.09x1-26.56x2-23.23x3-41.74x4-6.75x1x2。简单二维图的绘制离心泵性能试验

27、中，得到离心泵不同流量qv和轴功率Pa的数据，如下表所示，试用Origin绘制出两者之间的关系曲线。1）在origin中将待分析的数据列成表格_|UETJTLEzD_JFoldei1AX曰COLongName流里/(L/G铀功率FwUnitsComments1012.42:2383-.144.25165.162口5-.97_2埠6.5s2136.993217-1110dd132）插入散点图UNTtTLEDJFolderl3）绘制两者中之间的关系曲线01OriginRro鼻-D:Qngin_B.GUINnTLED-/FQlderl/-Graph1世Default:/.UpdfStc*Legerd

28、-,.MergeGraphWindcivs.5peiEidMode.jFileEditViewGaphDataArialysisToolsFormatWindDWHelpD吃岭色此丨毗up.LsryerManagement.AddAxkScrollbarNhjvLayeir|Ax:es)ExtracttoGraphicApplyPalettetoColorMap.UNTITLEDAddPlattoLaysr卜AddErrorBars.AddFuncti口口raph.腹RescaletoShowAllCtrl+FaNewIable.=NeAColorScaleNewXVScalerMaximiz

29、eLayersHTTr宓T罕yr宇：s莖s空自曲严竺-(g口一=:!POM.-?ns1F71CL-三P11L一隹=cz-E3+*Q.word格式,.word格式,专业.专注专业.专注实验设计与数据处理课程作业（6）1.三角形坐标图的绘制25C时，乙醇-苯-水物系的相互溶解度数据（质量分数）如下表所示，试利用Origin绘出三元相图。（1）添加一列JOriginPro8-gin_B,AUNTITLED-/Folderl/-Bookl_|FileEditViewPlot匸olurnnWorksheetAnalysisStatisticsImage1迎Default:上V0|gXSetasXYSet

30、asYZSetasZIUNTITLEDFolderlNameacSetasLabelkuheDisregardColumn5SetasYErrorSetasXErrore*E3&Categorical1!JgSetColumnValues,Ctrl-I-Q.FillColumnWith卜AddNewColumns.Ctl+DUl_lS&tSamplingInterval,MoveCo-luiTin&ShowXColumn.SwapColumns.AddSparklines.（2）在origin中将待分析的数据列成表格BHBHIHaQ售片wffl睚a圜吕駁曹毘i诸1OriginPro8-D:Or

31、igin_8.DUNnTLED-/FoHcrl/-BooklElFileEditViewPlotColumnWorksheetAnalysis-StatisticsImageToolsFormatWindowDefault:t0iiUNTULECJFolder!AX)B(V)C(Z)LongName苯占醇I朮UnitsComments10.119.9SO20.4-29.67031.333.76044445.65059.250.840612.352.235717.552.53032052.327.7g3049.520.510404-4.315.21150翦11125337.29.8136032.

32、57.5U7025.44.6158017.72.316909.20.817954.80.21319ii(3)绘制二元相图word灌IM、ttDAOrEinlAokLINTmED-/Fq_d21、sdphuWlFilmEdiliVieurGraphDataArvalyEisTodsForrriatWindowHelp飙rm酌K蜃1nnrAlfrf口卑皿匚百二咱0qBHuH.ifiB肿回區IEI-rid-厂J匕12LuUNTTTLmD:-*FFoderlcs.mgcnyTDPn(4)那沐昨*Q口4rin巨.并.word格式,.word格式,专业.专注专业.专注2三维图的绘制三维表面图和三维等高图为

33、了提高某种淀粉类高吸水性树脂的高吸水倍率，在其他合成条件一致的情况下，重点考察丙烯酸中和度和交联剂用量对产品吸水倍率z的影响，已知丙烯酸中和度（x）的变化范围为0.70.9，交联剂用量（y）的变化范围为13mL，这两个因素与试验指标（z）之间的函数关系如下：z=-1544.0+4539.8x+227.0y-78.0 xy-2678.7x2-48.3y2试利用Origin绘制该曲面图和对应的等高线。（1）NewMatrix建立新数据矩阵IJfIeEdtMew嘶f|M&gr，丽？岫RwMik*H由-ifirKlWlO-!-dg昌UM右i白闻咄VgM-SKHrtfieroM.-SrtVaklK,”7

34、|甌苗冒僧旧圖團LDLJEJll眈阳砂也T口也霜盼IJTJHF笨-|“叭冥Rot*FeLMrk.1(-12:M15tiiE0OniPra!-呛Dri#ULI4iniED-JPoHb-I/-Ifl.JijuvniH?JFddeilNan-ffnfJzcE-.Ccmritooikshetl.ISttVabs,2Dmeissi5SfetProperfe-iCcnwritnWnifabrd.15111KlShg-etl/：二芒F1DataIVIanipulationXMatrix:mdimSet.thedimertsiortsartdvaluesof葢丫coordinat.esforthwactive

35、matrix1Dimensions匚olumnsRows1Coordinates(X-columnY-rowFirstX2)View-ShowX/Y3)MatrixE:i?iaFhnT5Jns10丽丽顾flHK戟NirrtlSetOfflErsiorsCwrltcWirWeetm购Wm沏哪槿拠mim翩训M1;.mummnWflffl桃朗Wa岖釧财MWW為甌汕邀m懈绷删枫御WAW址观机躺弧帆Xwm:j：i：T-汕1J1啲;W-&：fiffilmm别涮删!5W京沖虹關W验诩16何闊mri吧跚删伽mn-；7：?聊期n涮闕涮邮涮聊511.5旳巾w卿備涮W创副盟遡5mSUMx匪加駅&址巧:ir:/d51

36、ZI恥训堰iSM圳就Wim50091W側贱咧跚囲：-?：u511455S画们術w那删圾呱srami册鋤5057108mmHUHSGM51iP1胡：M孔删欄粧唧牺划侧朋卿5WO卿胭:JJ5i弗删51J511.Jm側删牡“:rai輙屁叮讥朋期泄删別腿JEE西51!m唧伽舰删撇軀则脱-?：?mmi遁测%脚5畑W他枫讹i朋!阳間船洲m崛川?哑轴軀则鄒观删斛沁壬w舸刚S930I讪訓?口字512|悯W真址删爛眦觀mmmmwmWsmamM討WWJ|i.fi帧m呱询w训哑迦叩巴q砌31观唧501恥晰:55M1丁迟汕壬陋2曲flaraw.丽4Mim極昵w轴碾5MSUMsia2.1G12-?Z1Bos幡吧迦丽am

37、輙甌w霊储m卿加maraW浙哂删柳昵1OriginPr口8-MFiluEditViTDcfuli:上史區猛區15）绘制三维高等图=!.70Q.720_74-a.7E0.7&O.4Q.S24_S4O.&6QgJ9iQXAx:isTitls实验设计与数据处理课程作业（7）1.简单线性拟合以硝基苯酚醋酸酯水解的速率常数实验为例：采用初始浓度法，测定金属配合物模拟水解酶催化对硝基苯酚醋酸酯水解的速率常数，实验中得到的时间和吸光度值如下表所示：利用origin对数据进行拟合，写出拟合方程。1）在origin中将待分析的数据列成表格AWLong时间(=-i)呀噩UtsComments11200.28921

38、5D0.33731800.387421D0J362400.4S662700.53573000.563833D0.63193600.6791039D0.7281142D0.776124600.924n4600.8711451D0.51815岡D0.964165701.01117&QD1.0571963D1.102196601.147:二芒-UNTTTIFDJFolderl2）绘制散点图3）线性拟合HecalculateMariual曰曰FixInterceptatFiwSlopeFiwSlopeatUseReduced匚hi-S口4口口areritFit回口FiwInterceptR.ernin

39、derMessage-OK4）线性拟合结果Cancelword格式,iha=：3grword格式,iha=：3gr0InputData-PmeiersValueStandardError吸光I?Intercept0.111&30.00351Slope0.001&70.-88534E-6Statistics屮弧NumberofPoints24DegreesofFreedom22ResidualSumofSquares0.00108Adj.R-Square0.99956InterceptSlopeStatisticsValueErrorValueErrorAdj.R-Square吸光度0.1115

40、30.003511.001576.SS5i4E-60.99955-&倔mayLinearFit(2017/6/21:18:32)1NotesANOVADFSumofSquaresMeanSquareFValueProbF服光度Model12.5381425SBH51727878250Error220-001084.90672E-5Total232.5922日FittedCurves|二倍“T1.i/丄JL1AElResidue!煜IndependentPlot:1iHEmLongNameuuu-r1-ll-r-l白WtnmUnitsG口Eiimients15.IS1.S76L連52.17.B9

41、2225.31.3750.4IT5-2.5&d1.16135.61.3870.4S5-2.6760.5-34&45.821.：tBZUUNTniED二痢Folder!Nanit恥”LongName|UnitsCcTiments23d56789J0八J2团Mathemaoics卜mia11L痢剤舞再亡乌星1ud筑rvianipuiaiiQfi1fitting卜FitLinear卜FitPolynoinial卜SignalProcessing卜SprdlQ5CDpybMultiplrGncarRtgrraion、1Lastused?Cfrl+YOpenDialog.HGtadstisImageTo

42、okFormatWindowHdp:l:ih5.35.B5.8266.066.456.95MultipleLinearRegression.FitLinear.FitPolynoniiaL.NonlinearCurveFit.NonlinearSurfaceFit“SimulateCurvt1.3751.71.011.4121.28仙51/773.4850.E35D.5451562.5E42.6?82.0213.0003.122322FitSinglePeak-FitMuhti-peaks,.FitEjcpoiKnlial.FitSigmoidal.CompareDartasete.Compa

43、reModels,.3)多元线性拟合结果AimOFSlitofSquaresMeanSquareFValueProbModel423fi0580.5901447.965410.004；Error30.036910.0123otal72.39749（5）多元线性回归式Y=-13.98+13.192X+2.4228X+0.0754X-0.1897X1234R-Square=0.96408,F=47.96541，P=0.00473实验设计与数据处理课程作业（8）word格式,word格式,1.多项式拟合，写出拟合方程（1）在origin中将待分析的数据列成表格2）插入散点图&.ZTITOWLLLKF

44、fFVriMLiFAfUUWUKJJCokjpiD旳肝eilyd*決亦菱审ImngLgkFbnnai：/indawHrlp02空诂鞘LIE祐告蹩吕開耳凰因刃轴目T上岂带SIUcmLongNameUnisCommerts10SO.420426&MB320.756B.46E43-61.2711631.545.3310443.93615412530.53075-32.47016532B.E3D94-15.BM1163.7517.3S482-B.B91437ZZZI8g10111213U1516171S19HsEti厂jCAltAfLijii+SjnbilGoLvnj1Bsr巧PlatSetup:Se

45、lectData!CreactNr.wPlotQ血血的LPietIp4|Cjni!HTI-LMil丄池Ki日l-LavClisePlotUnEColinnKTAIVbetarxmVtEtwCaLifMippi-1Bublil+ColorlippadPitBar*La山前CoLun/BurSlbilndBarxn.CflTitcrur3）设置坐标轴专业专注.word格式,.word格式,专业.专注专业.专注3）多项式拟合A.二级多项式拟合回OriginPr口E-D:OHgin_aOUNTITLED-/Fclcrl/-(GrophlIFileEditViewGraphD*aza|AnalyEisJ

46、ToolsFormatWindowi恤A呵rTVDefault仃IBTIIFittirgSignalProcessingpectro5CDpy|I_JUNF1TLED日FolderlMathematicsDataManipulationiNonlineiarCurveFit.hlDnlinearSurfs匚色Fit.SimulateCurve.FitLinear.FitPolynomial.-io-20-FitsinglePesk.FitMulti-peaks,.-10-Name-+-eo-50-FitExponential.FitSigmoidaI.ComparerDatase-fs.Com

47、pareModel5.AZ.-JZ.-53.01I1I1IB4.Q4.-5-5.Polynomiall-itofCIvlodelPotynoAdj.R-S0.9S30valuestandardInterce-67.602.64-171c0117.563.31316pB2-0.4580.84806-PoJynomfa/Fit(2017/6/22:52:20)+totes*tnputDats-PsrailersValueStandardErrorCIntercept-6750782.6417117.568463.31316B2445B830.843-06-StatisticsCNumberofPo

48、ints6DegreesofFreedom3ResidualSumofSquares25.48715Adj.R-Square0.93301SummaryInterceptB1B2StatisticsValueErrorValueErrorValueErrorAdj.R-SquareC-67.6037826417117563463.31316-0.458830.348060.98301FSumofSquaresWeanSquareFValueProbFCModel22474.737171237393581456491O.OD1D3Error32543715849572Total2500.2743

49、2FilLinear-ia-20-70-锁-FittiimgCompareDetaets,.!CompareModels.FitExponential.i.FitSigmoidal.FitPolynamial.i.FitLinear.Nonlinear匚urv註Fit.NonlinearSurfisceFit.SiniulateCurve.SignalPyoce黑ingSpecfiroGcopyFrlSingle-Peak.Frl:Multi-pe-aks.UNTITLEDTFolderlUpdateTableA0CD1ModelPolynomial2Adj.R-Square0.93013Va

50、lueStandardErrorTcIntercept-57.603782.64171FcB117.56846331316rcB2-0.458S30.84806由拟合的结果可得，二级多项式拟合的相关系数为0.98301B.三级多项式拟合MathematicsDataManipulation耳剛艸丽呻朋必侧7)sNotessInputDatataefe/sValueStandardErrorIntercept-W3.4170SBl20.022218.84383田-2.249895M030.31811iwsClimberofPoints6DegreesofFreedom2ResidualSumof

51、Squares24.31737Adj.R-Square0W8SmaryInterceptB102B3StatisticsValueErrorValueErrorValjeErrorValueErrorAdj.R-SquareC-mi3.4170820.02221ooOCD-J2.248895.864060.31M11.IM0.97568AmOFSumofSquaresMeanStjjareFW1卩册Model32475.355+5825.3188267.877550.01455帥224.3178712伽94Ml2500.27432UpdateTbleA|日1ModelPolynomial2Adj.R-Square0.9756B3ValueStandardError4CIntercept-63.006773.41708E-CB120.02221S.S49S3cB2-2.249895.8640670B30.318411.02678由拟合的结果可得，