擬合曲線(擬合曲線r2什么意思)

曲線擬合一般有哪些方法？

曲線擬合一般方法包括：

1、用解析表達式逼近離散數據的方法

2、最小二乘法

拓展資料：

實際工作中，變量間未必都有線性關系，如服藥后血藥濃度與時間的關系;疾病療效與療程長短的關系;毒物劑量與致死率的關系等常呈曲線關系。曲線擬合(curve fitting)是指選擇適當的曲線類型來擬合觀測數據，并用擬合的曲線方程分析兩變量間的關系。

最小二乘法（又稱最小平方法）是一種數學優化技術。它通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數據，并使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小。最小二乘法還可用于曲線擬合。其他一些優化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達。

擬合曲線是什么意思

問題一：什么是曲線擬合，什么意思？ ：曲線擬合曲線擬合曲線擬合正文用連續曲線近似地刻畫或比擬平面上離散點組所表示的坐標之間的函數關系。更廣泛地說，空間或高維空間中的相應問題亦屬此范疇。在數值分析中，曲線擬合就是用解析表達式逼近離散數據，即離散數據的公式化。實踐中，離散點組或數據往往是各種物理問題和統計問題有關量的多次觀測值或實驗值，它們是零散的，不僅不便于處理，而且通常不能確切和充分地體現出其固有的規律。這種缺陷正可由適當的解析表達式來彌補。數學表述　設給定離散數據　(1)式中xk為自變量x(標量或向量,即一元或多元變量)的取值；yk為因變量y（標量）的相應值。曲線擬合要解決的問題是尋求與(1)的背景規律相適應解析表達式　(2)使它在某種意義下最佳地逼近或擬合(1),?(x,b)稱為擬合模型；為待定參數,當b)僅在?中線性地出現時，稱模型為線性的，否則為非線性的。

問題二：matlab曲線擬合什么意思？ 方法/步驟
運行Matlab軟件。
在工作空間中存入變量的實驗數據。具體如下：
可以直接用矩陣來存放數據，直接在命令窗口輸入
x=[數據x1，數據x2，...,數據xn];
y=[數據y1，數據y2，...,數據yn];
當數據較多時，可以從excel，txt等文件中導入。
把數據存入工作空間后，在命令窗口中輸入cftool,回車運行。
在這個擬合工具窗口的左邊，選擇變量，即分別選擇x,y。
選擇擬合的曲線類型，一般是線性擬合，高斯曲線，平滑曲線等，根據需要選擇。
選擇完后會自動完成擬合，并且給出擬合函數表達式。
點擊菜單欄中的“file”，選擇“print to figure進行畫圖。
在圖形窗口中，可以對圖形顯示模式進行修改，如添加標題，坐標名稱等。
最后得到比較完整的圖形曲線。點擊”file中的“save進行保存。

問題三：擬合和是什么意思 ：曲線擬合曲線擬合曲線擬合正文用連續曲線近似地刻畫或比擬平面上離散點組所表示的坐標之間的函數關系。更廣泛地說，空間或高維空間中的相應問題亦屬此范疇。在數值分析中，曲線擬合就是用解析表達式逼近離散數據，即離散數據的公式化。實踐中，離散點組或數據往往是各種物理問題和統計問題有關量的多次觀測值或實驗值，它們是零散的，不僅不便于處理，而且通常不能確切和充分地體現出其固有的規律。這種缺陷正可由適當的解析表達式來彌補。數學表述　設給定離散數據　(1)式中xk為自變量x(標量或向量,即一元或多元變量)的取值；yk為因變量y（標量）的相應值。曲線擬合要解決的問題是尋求與(1)的背景規律相適應解析表達式　(2)使它在某種意義下最佳地逼近或擬合(1),?(x,b)稱為擬合模型；為待定參數,當b)僅在?中線性地出現時，稱模型為線性的，否則為非線性的。

問題四：曲線擬合一般有哪些方法？ 20分 曲線擬定一般方法包括：
1 用解析表達式逼近離散數據的方法
2 最小二乘法
最小二乘法（又稱最小平方法）是一種數學優化技術。它通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數據，并使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小。最小二乘法還可用于曲線擬合。其他一些優化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達。

問題五：excel擬合直線r2什么意思 利用Excel進性線性擬合_百度經驗 jingyan.baidu/article/ea24bc39b168c7da62b33119

曲線擬合都有幾種方法？

曲線擬合一般方法包括：
1、用解析表達式逼近離散數據；
2、最小二乘法。
相關概念：
曲線擬合：實際工作中，變量間未必都有線性關系，如服藥后血藥濃度與時間的關系；疾病療效與療程長短的關系；毒物劑量與致死率的關系等常呈曲線關系。曲線擬合（curve fitting）是指選擇適當的曲線類型來擬合觀測數據，并用擬合的曲線方程分析兩變量間的關系。
曲線直線化是曲線擬合的重要手段之一。對于某些非線性的資料可以通過簡單的變量變換使之直線化，這樣就可以按最小二乘法原理求出變換后變量的直線方程，在實際工作中常利用此直線方程繪制資料的標準工作曲線，同時根據需要可將此直線方程還原為曲線方程，實現對資料的曲線擬合。

excel擬合曲線怎么做

如下：

品牌型號：戴爾Latitude 7320

系統：Windows 10 home

軟件版本:Microsoft Excel 2019

1、首先作出x，y數據的散點圖。

2、選中數據點，右擊鼠標，在彈出菜單選擇添加趨勢線這一選項。

3、在新的彈出對話框中，根據數據點的分布趨勢，嘗試將曲線類型設為多項式，階次為2，勾選顯示公式的復選框。另外也可以設置趨勢線的顏色、線型等。

4、點擊關閉然后得出擬合曲線。

excel曲線擬合的方法

　　 Excel 中經常需要使用到曲線擬合這個設置，曲線擬合具體該如何使用呢?下面是由我分享的excel曲線擬合的 方法 ，以供大家閱讀和學習。

　　excel曲線擬合的方法：

　　曲線擬合步驟1：把實驗數據輸入excel中，兩個變量的最好做成兩個豎排。選中所有數據，注意不要把文字也選上了。

　　曲線擬合步驟2：在菜單欄中點“插入”，然后選擇“散點圖”下面的下拉菜單。

　　曲線擬合步驟3：從菜單中選擇自己需要的類型，一般選擇既有數據點，又有平滑曲線的散點圖。就能得到平滑曲線。

　　曲線擬合步驟4：多項式擬合(線性，指數，冪，對數也類似)：

　　選取數據;

　　插入，散點圖;

　　選擇只有數據點的類型;

　　就能得到第二張圖所示的數據點。

　　曲線擬合步驟5：點擊一個點，會選中所有數據點，然后點右鍵，在彈出的菜單中選擇“添加趨勢線”。

　　曲線擬合步驟6：在這里可以選擇需要你和的曲線類型，如線性，指數，冪，對數，多項式。。選擇多項式。

　　再把下面的“顯示公式”，“顯示R平方”的復選框里打√，就能得到需要的曲線，公式，和相對誤差。

　　曲線擬合步驟7：圖形格式設置：

　　生成圖形后還有一些問題，比如沒有坐標軸名稱，沒有刻度等。

　　打開菜單中的設計，點圖標布局中的下拉菜單。

　　曲線擬合步驟8：會看到有很多布局類型的圖標，選擇自己需要的。比如，圖中選的布局是常見的有標題，坐標軸名稱的。

　　曲線擬合步驟9：坐標軸還需要設置：用鼠標點擊坐標軸附近的區域，右鍵，選擇“設置坐標軸格式”。

曲線擬合的方法

　　用Matlab進行曲線擬合步驟：
　　一、 單一變量的曲線逼近
　　Matlab有一個功能強大的曲線擬合工具箱 cftool ，使用方便，能實現多種類型的線性、非線性曲線擬合。下面結合我使用的 Matlab R2007b 來簡單介紹如何使用這個工具箱。
　　假設我們要擬合的函數形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 。
　　1、在命令行輸入數據：
　　》x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447 296.204 311.5475]；
　　》y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50]；
　　2、啟動曲線擬合工具箱 》cftool
　　3、進入曲線擬合工具箱界面“Curve Fitting tool” （1）點擊“Data”按鈕，彈出“Data”窗口；
　　（2）利用X data和Y data的下拉菜單讀入數據x,y，可修改數據集名“Data t name”，然后點擊“Create data t”按鈕，退出“Data”窗口，返回工具箱界面，這時會自動畫出數據集的曲線圖；
　　（3）點擊“Fitting”按鈕，彈出“Fitting”窗口；
　　（4）點擊“New fit”按鈕，可修改擬合項目名稱“Fit name”，通過“Data t”下拉菜單選擇數據集，然后通過下拉菜單“Type of fit”選擇擬合曲線的類型，工具箱提供的擬合類型有：  Custom Equations：用戶自定義的函數類型
　　 Exponential：指數逼近，有2種類型， a*exp(b*x) 、 a*exp(b*x) + c*exp(d*x)  Fourier：傅立葉逼近，有7種類型，基礎型是 a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w)  Gaussian：高斯逼近，有8種類型，基礎型是 a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)
　　 Interpolant：插值逼近，有4種類型，linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-prerving
　　 Polynomial：多形式逼近，有9種類型，linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~
　　 Power：冪逼近，有2種類型，a*x^b 、a*x^b + c
　　 Rational：有理數逼近，分子、分母共有的類型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th degree ~；此外，分子還包括constant型
　　 Smoothing Spline：平滑逼近（翻譯的不大恰當，不好意思）
　　 Sum of Sin Functions：正弦曲線逼近，有8種類型，基礎型是 a1*sin(b1*x + c1)  Weibull：只有一種，a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)
　　選擇好所需的擬合曲線類型及其子類型，并進行相關設置：
　　——如果是非自定義的類型，根據實際需要點擊“Fit options”按鈕，設置擬合算法、修改待估計參數的上下限等參數；
　　——如果選Custom Equations，點擊“New”按鈕，彈出自定義函數等式窗口，有“Linear Equations線性等式”和“General Equations構造等式”兩種標簽。
　　在本例中選Custom Equations，點擊“New”按鈕，選擇“General Equations”標簽，輸入函數類型y=a*x*x + b*x，設置參數a、b的上下限，然后點擊OK。
　　（5）類型設置完成后，點擊“Apply”按鈕，就可以在Results框中得到擬合結果，如下例： general model: f(x) = a*x*x+b*x
　　Coefficients (with 95% confidence bounds): a = 0.009194 (0.009019, 0.00937) b = 1.78e-011 (fixed at bound)
　　Goodness of fit: SSE: 6.146 R-square: 0.997
　　Adjusted R-square: 0.997 RMSE: 0.8263
　　同時，也會在工具箱窗口中顯示擬合曲線。
　　這樣，就完成一次曲線擬合啦，十分方便快捷。當然，如果你覺得擬合效果不好，還可以在“Fitting”窗口點擊“New fit”按鈕，按照步驟（4）~（5）進行一次新的擬合。
　　不過，需要注意的是，cftool 工具箱只能進行單個變量的曲線擬合，即待擬合的公式中，變量只能有一個。對于混合型的曲線，例如 y = a*x + b/x ，工具箱的擬合效果并不好。下一篇文章我介紹幫同學做的一個非線性函數的曲線擬合。