请问我用origin自定义拟合函数求参时，初始值一旦小于2

Question

请问我用origin自定义拟合函数求参时，得到的参数不对，初始值一旦小于2，无法快速估算，这是什么原因，数据和公式都没有问题的。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在Origin中进行自定义拟合时，有时候可能会遇到拟合结果不理想，特别是当初始参数设置过低时，这可能是因为最小二乘法的收敛性问题。最小二乘法是通过迭代的方式来寻找最佳拟合参数，如果初始值选择不当，可能会导致算法陷入局部最优解而不是全局最优解。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 调整初始参数：确保你的初始参数接近于真实值。如果你对数据有一定的了解，可以基于专业知识设定一个合理的范围。对于你提到的初始值小于2的情况，如果你的参数应该大于2，那么你应该设置一个大于2的初始值。

2. 改变优化方法：Origin提供多种优化算法供用户选择，比如梯度下降、牛顿-拉弗森等。你可以尝试更换不同的优化方法看看是否能得到更好的结果。这可以在拟合选项中的"Fit Engine"部分进行设置。

3. 增加约束条件：如果参数必须保持在某个范围内，例如大于2，你可以在"Fit Constraints"部分设置参数的上下限，这样Origin会自动确保计算出的参数在这个范围内。

4. 使用多点拟合：如果你的数据点非常多，并且分布均匀，你可以尝试从数据中选取几个代表性的点作为初始拟合点，然后根据这些点的拟合结果来设置初始参数。

5. 增加拟合次数：在"Advanced Options"中，可以设置拟合的最大迭代次数，增加迭代次数可以让算法有更多机会找到更好的解。

6. 检查拟合函数的形式：确保你的自定义函数没有错误，并且适合你的数据。有时候问题可能出在函数本身上，比如它不是线性可拟合的，或者有其他复杂的关系。

7. 可视化残差：在完成拟合后，查看残差图可以帮助你判断拟合效果。如果残差图显示有大量的离群点，可能是数据质量问题，或者模型选择不合适。

8. 重复实验或获取更多数据：如果上述方法都试过了还是不满意，可能需要重新考虑数据的质量，或者获取更多的数据来提高拟合的精度。

在 Origin 中操作这些功能的具体步骤可能会因版本不同而有所差异，建议查阅相关版本的官方文档或在线教程。如果你能提供具体的自定义函数和数据示例，我可以更具体地指导如何调整参数以获得更好的拟合结果。