1樓：
在機器學習中，origin擬合通常是通過線性迴歸或非線性迴歸來計算得到的。在迴歸分析中，p值是用中帆來衡量回歸係數的顯著性的。
對於線性迴歸，鬥弊p值表示迴歸係數是否為0，在統計學上，如果p值小於，那麼我們可以認為迴歸係數顯著不為0，即該回歸係數對模型的**能力具有一定的貢獻。而如果p值大於，則說明該回歸係數不顯著，可能為隨機誤差所致。
對於非線性迴歸，p值的計算方法通常是基於最小二乘法（least square method）和擬合優度（goodness of fit）來進行的。在此基礎上，我們可以使用f檢驗或t檢驗來計算p值。若p值小於，則說明模型的擬合效果良好，否則模型的擬合效果較差。
總之，在origin擬閤中，p值是評估迴歸係數或空培族擬合優度顯著性的關鍵指標之一，對於可靠性分析至關重要。
origin中線性擬合之後的r^2和p分別是哪個？
2樓：惠企百科
擬合的顫睜鬥時候，設定一下計算r square和p，擬合後再到報表（worksheet）中查詢。圖上表能顯示r square，但不輸出p。
結果中的與r^2含義不一樣，不過在自變數不多的情況（只用了乙個x）下是一樣的；皮爾森的r值在-1和1之間，-1代表完全負相關，1代表完全正相關，0為完全不相關，就是p值。
origin 擬合結束後，會自動彈出乙個擬合結果表，裡面有你的擬合方程，r^2值（寫的是 r square或者 adj. r square），各個引數的擬合結果值，以及該值對應的誤差值。
請問怎麼檢視origin8.0擬合後的相關係數r等資訊。
3樓：網友
樓主，你在擬合的時候，選單裡面選擇輸出引數的選項，進行設定，就有了。估計，軟體的預設輸出，沒有這些，因此，沒有出現。
4樓：離地成魔
在你作圖用的資料所在的workbook裡面，下面sheet2裡面有擬合的詳細引數。
origin怎麼擬合資料？
5樓：一蓮愛教育
以擬合曲線並給出公式為例子，如下：
1、首先開啟origin ——輸入待處理的資料——並繪製出資料的散點圖。
2、開啟——annlysis ->fitting ->nonlinear curve fit ->opea dialog—— 非線性曲線擬合函式對話方塊——點選—塵清—製作並函式。
3、新建自定義函式資料夾和函式——當然也可坦橘以把自定義的函式放入 origin——內建的函式資料夾中。
4、所需要的函式——圖中有一些對特定項的描述。派信前。
5、這時——生成函式。
6、返回到擬合函式列表——找到自己自定義的函式——開始進行擬合——如下圖所示就完成了。
origin擬合如何確定初值
6樓：恬靜且俏麗的小白楊
在origin中進行曲線擬合時，確定初值非常重要，因為它可以直接影響到擬合結果的準確性和穩定性。以下是一些確定初值的常用方法：
1. 根據實驗資料：對於一些簡單的函式，例如線性函式和多項式函式，您可以根據實驗資料來確定初值。
例如，對於線性函式，您可以使用兩個資料點來確定斜率和截距，然後將這些值作為擬合函式的初值。
2. 根據物理意義：對於一些複雜的函式，例如指數函式和對數函式，您可以根據其物理意義來確定初值。
例如，對於指數函式，襲好咐您可拍純以根據指數的增長率來確定初值；對於對數函式，您可以根據對數的變化率來確定初值。
3. 使用近似值：對於一些函式，您可以使用近似值來確定初值。例如，您可以使用另乙個擬合函式的擬合結果或理論模型的**值作為初值。
4. 反覆嘗試：如果以上方法無法確定初值，您可以嘗試使用不同的初值進行擬合，並比較不同擬合結果之間襪棚的差異。
origin的p值怎麼弄成線
7樓：唸攮抨s鰻広
對於這個問題，我需要先了漏陵州解一下「origin的p值怎麼弄成線」是什麼意思汪耐。如果您是指在origin軟體中的統計分析中，將p值轉化為線圖，那麼我可以如下：
在origin中，將p值轉化為線圖，可以通過以下步驟來實現：
1. 開啟origin軟體，匯入資料並進行統計分析。
2. 在圖形區域中，單擊右鍵，選擇「add layer」。
3. 在出現的對話方塊中，選擇「line」選項，並單擊「ok」按鈕。
4. 在新新增的圖層中，選擇「line」工具，在圖形區域中繪製出需要轉化的線條。
5. 選中新繪製的線條，在屬性視窗中，選擇「data」選項卡，在「data source」中選擇需要轉化的p值列。
6. 在「data source」中，選擇需要轉化為線條的列，單擊「ok」按鈕，即可將p值轉化為線圖。
對於為什麼可以將p值轉化為線圖，這是因為p值代表了樣本偏離總體均值的程度，是一種反映顯著性的統計指標。在origin中，將p值轉化為線圖可以更直觀地呈現這種顯著性，幫助研究人員更好地理解和分析資料。需要注意的是，p值轉化為線返蔽圖只是一種資料視覺化的方式，對於資料的分析和解讀還需要進行更多的統計學處理和分析。
8樓：網友
在使用origin軟體進行資料分析時，可以使用origin的資料處理功能來計算資料的p值，通常情況下，p值是以數值的形式顯示出來的，而不是以線的形式顯示出來的。如果你希望將p值以線的形式繪製出來，可以進行以下操作：
1.將p值資料匯入到origin軟體中，並進行資料處理，得到需要繪製的圖形；
2.在繪製圖形的介面中，選擇需要繪製p值線的資料集，然後單擊滑鼠右鍵，選擇「add to group」-「new group」；
3.然後，在圖形的右側會出現乙個「layer」選項卡，單擊該選項卡，在彈出的選單中選擇「new layer」；
4.在新缺吵建的圖層中，單擊滑鼠右鍵，選擇「add to layer」-「new line」；
5.在彈出的對話方塊中，選擇需要繪製的線的顏色、線型、線寬等屬性，然後選擇需要繪製的資料列，並選擇「p值」選項，最後單擊「ok」按鈕。
這樣就可以將p值繪製成一條線了。需要注意的是，繪製的p值線只是一種輔助公升瞎性的表示方式，它並不是資料分析吵扮空的主要結果，因此在使用時需要謹慎。
9樓：瘲旁徵博引迌
origin"軟體是一款用於科學繪圖和資料分析的軟體，常用於製作科技報告、學術**等。在"origin"中，p值可以通過新增線來進行展示。以下是具體的步驟：
1. 首先，需要在圖形視窗中選擇要緩豎新增p值的線。
2. 然後，單擊"graph"選單，選擇"add to layer"，然後選擇"new layer"或者現有圖層。
3. 在"layer contents"視窗中，雙擊要新增p值的線條，彈出"plot details"對話方塊。
4. 在"plot details"對話方塊中，選擇"line"選項卡，勾選"p-value"核取方塊，然後單擊"ok"按鈕。
在科學研究中，p值是用於判斷實驗結果是否具有顯著性差異的指標。如果p值小於，則表示實驗結果具有統計學意義，可以認為兩組資料存在顯著性差異。而擾遊大將p值以線的形式展示出來，可以更加直觀地呈現實驗結果的顯著性。
同時，也方便了讀者對實驗結果的理解和解讀。
需要注意的是，p值僅僅是對實驗結果進行了統計學分析，不能完全代表實驗結果的真實性。在進行科學研究時，需要全面考慮各種因素，儘量減少誤差和偏差，才能得到可靠的實驗結論。
10樓：煟大器晚成仫
對於這個問題，我想確認一下您的問題是否是關於如何將origin中的p值轉換為線圖形式呢？如果是的話，我可以給您提供一些解決方案。
在origin中，將p值轉換為線圖的方法如下：
1. 在origin中匯入渣大資料，並計算出p值。
2. 選擇"graph"選單中的"line"選項。
3. 在"plot setup"對話方塊中，選擇"line+symbol"型別，並將資料選擇為"x：column1，y：p-value"歲梁衝。
4. 點選"ok"按鈕，即可生成p值的線圖。
關於為什麼要將p值轉換為線圖形式，主要是為了更好地展示p值的變化趨勢。通過線圖，我們可以更直觀地看到p值的變化，瞭解到不同條件下p值的大小和趨勢。這對於一些科學研究和資料分析來說是非常有幫助的。
需要注意的是，在轉換p值為線圖時，需要根據具體資料的特乎殲點和分佈情況來選擇合適的統計方法和圖表型別。同時，我們還需要注意線圖的標註和解釋，確保我們的資料和結論準確無誤。
11樓：膗睗賴k餀丠
首先，需要明確一下p值是什麼。p值是一種橘蘆茄統計學中的概念，用於表示在零假設成立的情況下，觀察到的樣本結果或更極端情況的概率。在統計分析中，通常將p值小於的結果視為具有統計學顯著性。
而將p值視覺化成線的原因是為了更直觀地展示不同因素對樣本結果的影響程度。
具體地說，將p值繪製成線的視覺化方法主要有兩種。一種是通過繪製p值分佈圖來展示不同p值對應的頻率或密度。另一種是通過繪製p值折線圖來展示不同因素對p值的影響程度。
p值折線圖通常將橫軸設定為樣本數量或其他相關因素，縱軸設定為對應的p值。通過這種方法，可以直觀地看出不同因素對p值的影響，從而更好地解釋樣圓察本結果。
需要注意的是，p值視覺化成線並不是所有情況下都適用。在譁散某些情況下，p值的分佈可能會比較離散或者並不具有明顯的趨勢，此時p值線的視覺化效果可能會受到一定的影響。此外，p值作為統計學中的一種概念，僅僅反映了樣本結果的顯著性，不能代表真實的效應大小或實際意義。
因此，在進行統計分析時，需要綜合考慮p值、效應大小、實際意義等多方面因素，做出全面客觀的判斷。
12樓：車卜森異民來
關於如公升指何將p值轉化為線，我不是很明白你的問題的具體背景和意圖，需要你提供更多的資訊。但是針對p值和線的關係，我可以做出一些解釋。
p值是指在假設檢驗中，根據統計學原理得到的乙個概率值，用於衡量實驗結果是否具有顯著性。通常情況下，p值越小就越能說明實驗結果具有顯著性，因此在科學研究中被廣泛應用。
而線通常指圖表中的線條，用於表示資料的走勢或趨勢。線的形式有很多種，包括直線、曲線等，常用於資料分析和展示。
在科學研究中，常常需要將p值和統計圖表結合起來進行分析和展示。例如，在一次實驗中，我們對兩組資料進行t檢驗，得到p值為。為了更直觀地展現實驗結果，我們可以將p值轉化成一條線，表示在這條線的左側區域表示實驗結果具有顯著性，右側區域則表示實驗結果沒有顯著性。
這鎮笑蔽種展示方式被稱為顯著性檢驗圖，常用於科學研究和學術**中。
需要注意的是，p值和線之間的關係需要根據具體情況進行分析。不同的實驗設計和資料分析方法，可能會採用不同的展示方式。因此，在進行科學研究和資料分析時，需要根據具體情況選擇合適的展示方式，以便更好地呈現實驗結果御州和分析結論。
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