測定化合物的某一種反應速率時獲得的實驗數據如下表。試判定在該濃度范圍內的反應級數。
根據所給出的原始數據，分別套用零級、一級和二級反應動力學公式，用直線連接，找到最接近直線的圖線。現在統計軟件種類繁多，回歸分析是其基本功能，利用統計軟件進行精確的回歸分析，其結果的可靠性顯然優于傳統的作圖法。可以選擇自由統計軟件 R 解題。
R 是由新西蘭奧克蘭大學(The University of Auckland)的羅斯?伊哈卡(Ross Ihaka)和羅伯特?杰特曼(Robert Gentleman)共同開發的統計語言，目前由“R開發核心團隊”維護代碼，在生物信息學、人工智能、計量經濟學等領域有廣泛應用。
根據反應級數的知識，分別以t對lnc(S)、c(S)－1和c(S)－2開展線性回歸計算，讀取返回的相關系數，根據相關系數確定反應級數。選擇Rstudio作為展示用IDE，直觀展示R語言源碼和執行效果，逐行介紹命令，對應語法和執行結果，并作出回歸曲線。著重分析三種不同反應級數對應的三個model，最后根據R語言返回的相關系數得出一級動力學的結論。
所用R語言腳本如下：
sub=read.table(′/home/chem/7.5′,T)
sub2=read.table(′/home/chem/7.52′,T)
plot(concentration~time,data=sub,xlab=′′Time/min′′,ylab=′′Concentration/M′′,col=′blue′)
#讀取原始數據
model=lm(concentration~time,data=sub)
abline(model,lty=1,)
summary(model)
#一級動力學回歸擬合,并繪制黑色實線回歸方程曲線
model2=lm(log(concentration)~time,data=sub2)
abline(model2,lty=3,col=′green′)
summary(model2)
#二級動力學回歸擬合,并繪制紅色虛線回歸方程曲線
model3=lm(1/concentration~time,data=sub2)
abline(model3,lty=3,col=′red′)
summary(model3)
#三級動力學回歸擬合,并繪制綠色圓點虛線回歸方程曲線
