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在 Igor Pro 中，數(shù)據(jù)擬合和殘差分析是非常重要的工具，可以幫助你找出數(shù)據(jù)規(guī)律、評估模型準確性，并判斷擬合效果。下面系統(tǒng)說明方法和步驟：

1. 數(shù)據(jù)擬合

準備數(shù)據(jù)

通常需要兩個波形：X（自變量）和Y（因變量）。

確保數(shù)據(jù)已清理（去除明顯異常點、缺失值）。

選擇擬合函數(shù)

Igor Pro 提供多種內(nèi)置函數(shù)（線性、多項式、指數(shù)、冪函數(shù)等）。

可以自定義函數(shù)：

Function myFitFunc(x, a, b)

    return a*x + b

End

執(zhí)行擬合

菜單：Analysis → Curve Fitting → Fit

或者使用命令：

Fit myFitFunc/Y=YWave XWave

系統(tǒng)會輸出擬合參數(shù)、協(xié)方差矩陣和擬合優(yōu)度（R2）。

多項式或非線性擬合

多項式擬合：Analysis → Polynomial Fit

非線性擬合：使用自定義函數(shù)和 Fit 命令。

2. 殘差分析

殘差（Residual）是實際數(shù)據(jù)點減去擬合值，用于評估擬合效果。

計算殘差

Make/O/N=NumPoints Residual = YWave - myFitFunc(XWave, a, b)

NumPoints 為數(shù)據(jù)點數(shù)量

a, b 為擬合得到的參數(shù)

繪制殘差圖

橫軸：XWave

縱軸：Residual

通過殘差圖可以判斷：

隨機分布 → 擬合模型合理

系統(tǒng)性偏差 → 模型可能不合適

統(tǒng)計分析殘差

計算標準差：

stdev = sqrt( sum(Residual^2)/(NumPoints-NumParams) )

標準化殘差或均方根誤差（RMSE）可用于量化擬合精度。

3. 擬合與殘差分析的技巧

選擇合適的函數(shù)：殘差圖能直觀顯示擬合函數(shù)是否符合數(shù)據(jù)趨勢。

排除異常值：異常數(shù)據(jù)會顯著影響擬合結(jié)果，先用數(shù)據(jù)篩選工具處理。

多次擬合：嘗試不同模型，通過殘差分布和擬合優(yōu)度比較，選擇適合模型。

可視化疊加：在同一圖中疊加原始數(shù)據(jù)、擬合曲線和殘差，便于整體分析。

以上是深圳市理泰儀器有限公司小編為您講解的Igor Pro 數(shù)據(jù)擬合與殘差分析，想要咨詢Igor軟件其他問題請聯(lián)系客服。