[韩语中如何使用“在，给，从]老师在黑板上写汉字。.人在生病的时候，常常想念父母。, .我生在上海。 .收信人的地址写在信封上边儿, .⑴ 在 ～()你在哪个单位工作？ ?老师坐在椅子上。 .⑵ 从 ～我从...+阅读
六盘水师范学院生命科学系
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线性回归是在相关性研究中经常用到的手段，origin 作为一个强大的统计分析软件当然不会
漏掉这个功能。然后，在实际科研中，我们往往要对数据进行一些不同的分组，以找到更为
明显的相关性，比如同时对所有数据和其中的部分数据进行线性回归，也即在同一张图上作
出两个基于不同数据点的回归曲线。下面我们将通过实例操作，一步步展示详细步骤。
为了图文并茂，请下载pdf 文件阅读。
STEP ONE 选取两列数据
STEP TWO 制作散点图 “Scatter”
STEP THREE 结果如下
STEP FOUR 进行线性拟合“Analysis”-> Fitting-> Fit linear
STEP FIVE 弹出下面的对话之后在“Recalculate”下拉菜单中选择Auto
STEP SIX 拟合直线出来后，选择工具“Add Masked Points to Active Plot”
STEP SEVEN 选择我们要排除考虑的点
STEP EIGHT 剩下三个点的拟合曲线就出来了
STEP NINE 下面通过在做一次线性拟合，添加一条考虑全部点得拟合曲线，弹出下面的对话
之后在“Recalculate”下拉菜单中选择Manual
STEP TEN 这个时候其实有两条拟合曲线，因为重叠在一起，完全看不出来
STEP ELEVEN 选择工具“Remove Masked Points from Active Plot”
STEP TWELVE 选择你要补充上得两个点
STEP THIRTEEN 这下就得到两条根据不同点得到的拟合曲线了
STEP FOURTEEN 双击上图，在弹出的对话框中可以改变图中线条，散点等地颜色、大小等
STEP FIFTEEN 点击该对话框“Layer1”后可针对不同图层进行修改润色
好了，祝您科研愉快。
请教origin中统计的具体使用方法
首先录入数据，格式有点类似Excel，设置3列，如果新建一个project只有2列就点右键增加一列。然后将三组数据分别输入3列中。好的，数据库建好了（这格式明显不同于spss）。然后点击statistics这个菜单中one-way ANOVA，将左边Avariable中的3个变量全部选入右边框，下边默认检验水准0.05。虽然下面给出的两两比较方法都趋于保守，不过还是可以选取Sch做做！然后点击compute计算就得结果。下面是个结果实例：One-Way ANOVASummary StatisticsDataset N Mean SD SE-------------------------------------------------------------------------------------------Data1_A 10 25.415 1.80974 0.57229Data1_B 10 26.832 2.68258 0.84831Data1_C 10 44.309 2.46771 0.78036-------------------------------------------------------------------------------------------Null Hypothesis: The means of all selected datasets are equalAlternative Hypothesis: The means of one or more selected datasets are differentANOVASum of MeanSource DoF Squares Square F Value P Value------------------------------------------------------------------------------Model 2 2214.78885 1107.39442 200.60268 0.00000Error 27 149.049100 5.52033704------------------------------------------------------------------------------At the 0.05 level,the population means are significantly different.Means Comparison using Scheffe' TestDataset Mean Difference Simultaneous Significantbetween Confidence Intervals at 0.05Data1_A 25.415 Means Lower Limit Upper Limit Level------------------------------------------------------------------------------------------------------------Data1_B 26.832 -1.417 -4.13847 1.30447 NoData1_C 44.309 -18.894 -21.61547 -16.17253 Yes------------------------------------------------------------------------------------------------------------Data1_B 26.832------------------------------------------------------------------------------------------------------------Data1_C 44.309 -17.477 -20.19847 -14.75553 Yes
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