在科研文章中，我们也会看到类似下面的散点图，不是折线图。这类图一般有“光滑”的趋势曲线，有时也会有曲线的方程，如下图。

（PNAS，2003）


（Plant Soil，2015）

如何能获得这种曲线关系呢？这时候我们就需要曲线拟合。曲线拟合（Curvefitting）就是构建适合一系列数据点的“光滑”曲线或数学函数的过程。

在实验结果分析时，我们会经常会讨论两个变量的关系，例如，有时候我们能得到X和Y线性相关，但很多时候二者未必是线性关系，如血液中药物浓度与时间的关系，杀虫剂剂量与致死率，微生物的群体数量（上图的真菌孢子萌发率）与时间的关系等等常呈曲线关系。

下面就看一下如何用Origin进行曲线拟合吧。

数据准备

需要两列数据，依次对应“X”和“Y” ,如这里的葡萄糖含量随时间的变化的演示数据。

散点图绘制

首先，通过Plot / Scatter 绘制散点图，方法如下。

选择A和B两列数据用于作图，A列数据对应“X”，B列数据对应“Y”。

点OK，即可得到下图所示的初始效果。

双击“散点”，进入Plot Details窗口，更改下“散点”（标记）的形状、颜色和尺寸，为了方便观察，填充色选无。

在适当更改下坐标轴的范围，散点图就初步画好啦，如下图。

曲线拟合

从散点的轨迹可以看出，我们需要进行曲线拟合， 通过 Analysis\Fitting\Nonlinear Curve Fit（如下图），进入拟合窗口。

选择可能的方程进行尝试拟合，换方程后实时预览下拟合的效果，直到找到满意的方程（方法见下图），这里仅使用了 Gategory里的 Origin 基本方程，你也可以尝试其他种类的方程，你甚至可以自定义创建和编辑方程。

点Fit按钮，进行拟合，结果如下图，可以查看相应模型的方程、参数和R方等等，接下来可以对绘制的图做更精细的自定义美化，如调整曲线的颜色，粗细，添加方程等等。

参考文献
Arnold A E, Mejía L C, Kyllo D, et al.Fungal endophytes limit pathogen damage in a tropical tree[J]. Proceedings ofthe National Academy of Sciences, 2003, 100(26): 15649-15654.
Zhang Q, Yang L, Zhang J, et al. Productionof anti-fungal volatiles by non-pathogenic Fusarium oxysporum and its efficacyin suppression of Verticillium wilt of cotton[J]. Plant and Soil, 2015,392(1-2): 101-114.

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