Wpisujemy lub kopiujemy z treści za pomocą Ctrl+C, Ctrl+V pomiary, wynik zapisujemy pod zmienna o dowolnej nazwie np: ,,dane’’:

dane=
{
{0.2,1.47},
{0.4,4.65},
{0.6,5.50},
{0.8,7.02},
{1.0,8.50},
{1.2,11.10},
{1.4,12.86},
{1.6,14.99},
{1.8,14.43},
{2.0,17.13}
}; (* Lista zawierająca dane; na końcu stawiam średnik aby nie wyświetlać zawartości ponownie na ekranie *)

W celu wypisania na ekranie w uporządkowanej formi używamy poleceń kończących się na ,,Form’’, np:

dane//TableForm (* dane w postaci tabeli, tylko dla celów prezentacji/wizualnych - do analizy/obliczen potrzebujemy List *)

wykres1=ListPlot[dane,AxesLabel->{"I [mA]", "U [V]"}, PlotLabel->"Zależność U(I)"]

Aby narysować wykres I(U), i prad w amperach (1A =1000 mA)

Obliczam długość listy z danymi:

num=Length[dane]

dane2=Table[{dane[[ii,2]]/1000,dane[[ii,1]]},{ii,1,num}] (* przepisuje dane tak aby druga kolumna byla na miejscu pierwszym *)

wykres2=ListPlot[dane2,AxesLabel->{"I [A]","U [V]"}, PlotLabel->"I(U)", PlotStyle->PointSize[Large]]

Export["E:\\wykres1.png",wykres1,ImageResolution->200] (* zapisuje na dysku jako PNG; format jest bitmapowy wiec podaje rozdzielczosc dla renderingu *)

Export["E:\\wykres1.pdf",wykres1,"EmbeddedFonts"->True] (* UWAGA: bez polskich liter ! *)

Niezależnie od innych metod zawsze warto zbadać problem graficznie. Używamy ,,Manipulate’’ aby ustalić wizualnie jaka wartość R wyprodukuje linie prostą najbardziej ,,pasującą’’ do punktów ,,pomiarowych’’:

Manipulate[

Show[
wykres2, Plot[R*i,{i,0,0.02}]

](* ten nawias kończy polecenie Show *)

,{R,0,1000} (* manipulujemy wartością R w zakresie od 0 do 1000 *)
](* koniec Manipulate *)

Wartość rzędu R=125 można odczytać z wykresu. Dopasowanie numeryczne wykonuje FindFit:

FindFit[dane2,R*i, R,i]

opor=(R/.%)

Bardziej szczegółowa analiza wymaga użycia bardziej wyspecjalizowanych funkcji lub napisania własnych:

modelLiniowy=LinearModelFit[dane2,x,x]

Zmienna ,,modelLiniowy’’ zawiera ogromna ilosc informacji:

p=modelLiniowy["Properties"]

To co moze interesowac studenta I roku fizyki:

modelLiniowy["BestFit"] (* dopasowana prosta *)

modelLiniowy["BestFitParameters"] (* dopasowane wartosci parametrow *)

modelLiniowy["ParameterErrors"] (* bledy parametrów *)

modelLiniowy["ParameterTable"] (* tabelka parametrow z bledami *)

modelLiniowy["ParameterConfidenceIntervals",ConfidenceLevel->0.999] (* przedzial ufnosci, czyli zakres w ktorym prawdziwa wartosc parametrow miesci sie z zadanym prawdopodobienstwem 
99.9 % [paranoidalnie wysokie, typowo 90% lub mniej]
*)

Manipulate[{p[[ii]],modelLiniowy[p[[ii]]]},{ii,1,Length[p],1}]