Excel在处理物理实验数据中的应用

425130011001010101101000101001011§1用Excel处理物理实验数据•1.1误差计算•1.2图形绘制•1.3线性拟合425130011001010101101000101001011（1）算术平均值：1.1误差计算KiiKNKKNNNN1211方法一：在G3单元格中直接输入“=AVERAGE(B3:F3)”后回车。4251300110010101011010001010010111.1误差计算方法二：用鼠标选取B3：G3单元格，单击工具栏上符号“Σ”旁的下拉式三角箭头并选取“平均值”，5次测量的平均值将自动显示在G3单元格式中。425130011001010101101000101001011（2）绝对误差：1.1误差计算NNN（3）相对误差：NNENB3的绝对误差：在H3单元格中直接输入“=ABS(B3-G3)”后回车。B3的相对误差：在I3单元格中直接输入“=H3/G3”后回车。=H3/G3425130011001010101101000101001011（4）测量值的标准偏差：1.1误差计算L3=K3/POWER(COUNT(B3:F3),2)（5）平均值的标准偏差：211limniinn21[1]limniiNnnnn方法一：在K3单元格中直接输入“=STDEV(B3:F3)”后回车。4251300110010101011010001010010111.1误差计算方法二：选中J3单元格单击工具栏中插入“函数”，在弹出对话框中选择“统计”类别中的“ATDEV”函数，点击确定后弹出“函数参数”对话框，在Number1空白处用鼠标选择“B3:F3”，点击确定。4251300110010101011010001010010111.2图形绘制步骤一：建立Excel数据表，点击工具栏中插入“图表向导”选项，则出现图表向导对话框；步骤二：在“图表类型”窗口中选择第五种，即“XY散点图”，在“子图表类型”中选择左下角的“折线散点”，点击“下一步”按钮弹出图表源数据对话框；4251300110010101011010001010010111.2图形绘制步骤三：在“数据区域”空白处用鼠标选择“B3:B8”，在“系列产生在”标题后面的两个选项中，用鼠标选择“列”，切换到“系列”对话框，在“x值”后空白处用鼠标选择“A3:A8”，点击“下一步”按钮弹出“图表选项”对话框；4251300110010101011010001010010111.2图形绘制步骤四：在“标题”卡的“图表标题”窗口中输入“伏安法测电阻u～I关系图”，在x轴窗口中输入“I(mA)”，在Y轴窗口中输入“U(V)”，选中网格线选项的全部四项，单击下一步；点击“完成”按钮，至此实验数据点就在图表上描绘出来了。425130011001010101101000101001011伏安测电阻U~I关系图y=0.099x-0.0772R2=0.99980.000.501.001.502.002.503.003.504.004.500.0010.0020.0030.0040.0050.00I(mA)U(V)系列1线性(系列1)1.3线性拟合方法：选中图表菜单中“添加趋势线”，在类型中选择“线性”类，在“选项”中选中复选框“显示公式”和“显示R平方值”，单击确定。425130011001010101101000101001011当在MicrosoftExcel的图表中添加趋势线时，可选择六种不同的趋势预测/回归分析类型。数据的类型决定了应该使用的趋势线类型。Excel趋势线的类型趋势线的可靠性——R当趋势线的R2等于或近似于1时，趋势线最可靠。用趋势线拟合数据时，Excel会自动计算其R2。如果需要，可以在图表上显示该值。1.3线性拟合425130011001010101101000101001011线性趋势线是适用于简单线性数据集的最佳拟合直线。如果数据点构成的图案类似于一条直线，则表明数据是线性的。线性趋势线通常表示事物是以恒定速率增加或减少。趋势线类型多项式趋势线是数据波动较大时适用的曲线。它可用于分析大量数据的偏差。多项式的阶数可由数据波动的次数或曲线中拐点（峰和谷）的个数确定。二阶多项式趋势线通常仅有一个峰或谷。三阶多项式趋势线通常有一个或两个峰或谷。四阶通常多达三个。指数趋势线，适用于速度增减越来越快的数据值。如果数据值中含有零或负值，就不能使用指数趋势线。425130011001010101101000101001011趋势线类型对数趋势线,对于数据的增加或减小速度很快，但又迅速趋近于平稳，那么它是最佳的拟合曲线。对数趋势线可以使用正值和负值。乘幂趋势线是一种适用于以特定速度增加的数据集的曲线，例如，赛车一秒内的加速度。如果数据中含有零或负数值，就不能创建乘幂趋势线。移动平均趋势线平滑处理了数据中的微小波动，从而更清晰地显示了图案和趋势。移动平均使用特定数目的数据点（由“周期”选项设置），取其平均值，然后将该平均值作为趋势线中的一个点。例如，如果“周期”设置为2，那么，头两个数据点的平均值就是移动平均趋势线中的第一个点。第二个和第三个数据点的平均值就是趋势线的第二个点，依此类推。425130011001010101101000101001011车龄价格(万)156.0248.5342.0437.6532.5628.7722.2818.5915.01012.5旧车车龄与售价关系图y=-4.8091x+57.8R2=0.98650.010.020.030.040.050.060.0024681012车龄售价6.5年的旧车车价==-4.8091*6.5+57.8=26.541、线性趋势线例：我们收集了某厂家同一车型中旧车的车龄及其售价数据，请使用给图表增加趋势线，求车龄对售价的回归方程,并计算车龄为6.5年的旧车售价是多少.425130011001010101101000101001011例：我们收集了年龄与月收入关系的数据，请绘制该数据的散点图，并求年龄对月收入的回归方程式。年龄每月所得156000.02010000.02515000.03026000.03535000.04042000.04550500.05040500.05537650.06030500.06525000.07015800.07510200.0808000.0年龄与每月所得的关系图(多项式回归)y=-36.54x2+3463.7x-42087R2=0.8840.010000.020000.030000.040000.050000.060000.0020406080100年龄每月所得2、多项式趋势线425130011001010101101000101001011例：我们收集了一个原始森林中树的直径与高度之间的关系数据,请绘制该数据的散点图，并求直径与高度的回归方程式。直径高度0.9171.2252.9323353.3464586.5699.67512.47216.27827.285树的直径与高度关系图y=21.512Ln(x)+19.478R2=0.92570102030405060708090100051015202530直径高度3、指数趋势线425130011001010101101000101001011TheEndThanks!