本期是Origin的拟合教程。小编在这里将简要介绍物理实验常用的几种拟合的使用场合和方法。包括线性拟合、多项式拟合、高斯拟合以及自定义拟合。
1.直线拟合（Linear Fit）
最常用、最方便、最直观的拟合就是直线拟合。直线拟合往往用于验证线性关系，以及需要得到斜率或者外推得到截距的实验。直线拟合的使用方法比较灵活，比如要验证a正比于b的平方，可以对两边取对数再进行直线拟合，验证斜率等于2即可。
直线拟合的方法这里就不说了，下面说几个注意事项。
a.将测量误差大的量置于y轴
b.拟合得到的表格不用保留，同时应在报告中写清拟合方法、直线方程、斜率、截距和R值。斜率与截距包含误差（注意斜率和截距位数的保留）。
c.R值写到第一个非9的位数。
d.可以适当增大数据点使得点落在拟合直线上。
e.可以用截距加上误差包含零点来说明直线通过零点。
2.多项式拟合（Polynomial Fit）
多项式拟合常用来验证次方关系。在弹出的表格内可以选择几次拟合，其他使用方法与直线拟合基本类似，再次不赘述。
3.高斯拟合（Gauss Fit）
在许多需要得到通过有限个数据点得到曲线极值或极值点的实验中多用高斯拟合。
使用方法是在极值点附近选择五个或以上的数据点绘图，使用Analysis-Fitting-Nonlinear Curve Fit，如图所示选择高斯拟合。在所得的拟合数据表格中xc表示极值点，（y0+Height）表示极值。
4.自定义拟合
我们有时需要用特殊的函数进行拟合，部分特殊函数可以在Nonlinear Curve Fit内的自带函数库中找到，但另外一部分需要我们自定义函数拟合。
比如我要对如下绘制与极坐标中的数据点进行拟合。
理论函数为
其中β是自变量，是因变量，θ和I0是需要确定的参数。
a.Analysis-Fitting- Polynomial Fit，在Function一栏中选择New，在弹出窗口中命名函数。
b.点击Next，依次输入自变量、因变量、参数（多个之间用逗号隔开）。我在这里定义了一个常数（Constants）a，用来转换角度单位。
c.完成后再点击Next，输入所要拟合的函数，在上方可以设置参数（Parameter）的初始值（Initial Value）和常数（Constants）的值。应当将参数的初始值设置为估计值，否则可能出错。使用Quick Check可以简单验证函数是否输入正确。
d.点击Finish就完成了自定义拟合函数（以后可以在Function一栏中再次调出次函数进行拟合）。
e.点击Fit进行拟合。
成品如下：
谢谢观赏~
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