Igor Pro 数据拟合与残差分析

在 Igor Pro 中，数据拟合和残差分析是非常重要的工具，可以帮助你找出数据规律、评估模型准确性，并判断拟合效果。下面系统说明方法和步骤：

提供Igor软件免费下载，还有Igor学习交流群，需要请联系我们。

1. 数据拟合

准备数据

通常需要两个波形：X（自变量）和Y（因变量）。

确保数据已清理（去除明显异常点、缺失值）。

选择拟合函数

Igor Pro 提供多种内置函数（线性、多项式、指数、幂函数等）。

可以自定义函数：

Function myFitFunc(x, a, b)

    return a*x + b

End

执行拟合

菜单：Analysis → Curve Fitting → Fit

或者使用命令：

Fit myFitFunc/Y=YWave XWave

系统会输出拟合参数、协方差矩阵和拟合优度（R²）。

多项式或非线性拟合

多项式拟合：Analysis → Polynomial Fit

非线性拟合：使用自定义函数和 Fit 命令。

2. 残差分析

残差（Residual）是实际数据点减去拟合值，用于评估拟合效果。

计算残差

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

NumPoints 为数据点数量

a, b 为拟合得到的参数

绘制残差图

横轴：XWave

纵轴：Residual

通过残差图可以判断：

随机分布 → 拟合模型合理

系统性偏差 → 模型可能不合适

统计分析残差

计算标准差：

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

标准化残差或均方根误差（RMSE）可用于量化拟合精度。

3. 拟合与残差分析的技巧

选择合适的函数：残差图能直观显示拟合函数是否符合数据趋势。

排除异常值：异常数据会显著影响拟合结果，先用数据筛选工具处理。

多次拟合：尝试不同模型，通过残差分布和拟合优度比较，选择适合模型。

可视化叠加：在同一图中叠加原始数据、拟合曲线和残差，便于整体分析。

以上是深圳市理泰仪器有限公司小编为您讲解的Igor Pro 数据拟合与残差分析，想要咨询Igor软件其他问题请联系客服。