在 Igor Pro 中，數據擬合和殘差分析是非常重要的工具，可以幫助你找出數據規律、評估模型準確性，并判斷擬合效果。下面系統說明方法和步驟：

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1. 數據擬合

準備數據

通常需要兩個波形：X（自變量）和Y（因變量）。

確保數據已清理（去除明顯異常點、缺失值）。

選擇擬合函數

Igor Pro 提供多種內置函數（線性、多項式、指數、冪函數等）。

可以自定義函數：

Function myFitFunc(x, a, b)

    return a*x + b

End

執行擬合

菜單：Analysis → Curve Fitting → Fit

或者使用命令：

Fit myFitFunc/Y=YWave XWave

系統會輸出擬合參數、協方差矩陣和擬合優度（R2）。

多項式或非線性擬合

多項式擬合：Analysis → Polynomial Fit

非線性擬合：使用自定義函數和 Fit 命令。

2. 殘差分析

殘差（Residual）是實際數據點減去擬合值，用于評估擬合效果。

計算殘差

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

NumPoints 為數據點數量

a, b 為擬合得到的參數

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

系統性偏差 → 模型可能不合適

統計分析殘差

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：殘差圖能直觀顯示擬合函數是否符合數據趨勢。

排除異常值：異常數據會顯著影響擬合結果，先用數據篩選工具處理。

多次擬合：嘗試不同模型，通過殘差分布和擬合優度比較，選擇適合模型。

可視化疊加：在同一圖中疊加原始數據、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 數據擬合與殘差分析，想要咨詢Igor軟件其他問題請聯系客服。