电脑知识|怎样拟合曲线,excel作图拟合曲线( 二 )


  1. 选中两列数据;
  2. 插入散点线图并单击线图;
  3. 添加趋势线 勾选显示公式 和R平方值 ;
  4. 选择不同的趋势/回归分析类型 , R平方最接近1的结果最可信;
  5. 你的数据拟合出来最接近的趋势是4次多项式
    y = -1807.8x4 + 4291.1x3 - 3576x2 + 1720.2x +38.569
    R平方=0.9999

离散点怎么拟合成曲线啊 您好 , 这样的:一、 单一变量的曲线逼近
Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool  , 使用方便 , 能实现多种类型的线性、非线
性曲线拟合 。 下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱 。
假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 。
1、在命令行输入数据:

》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、启动曲线拟合工具箱
》cftool

3、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”
(1)点击“Data”按钮 , 弹出“Data”窗口;
(2)利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y , 可修改数据集名“Data set name” , 然
后点击“Create data set”按钮 , 退出“Data”窗口 , 返回工具箱界面 , 这时会自动画出数
据集的曲线图;
(3)点击“Fitting”按钮 , 弹出“Fitting”窗口;
(4)点击“New fit”按钮 , 可修改拟合项目名称“Fit name” , 通过“Data set”下拉菜单
选择数据集 , 然后通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型 , 工具箱提供的拟合类
型有:
Custom Equations:用户自定义的函数类型
Exponential:指数逼近 , 有2种类型 ,  a*exp(b*x) 、 a*exp(b*x) + c*exp(d*x)
Fourier:傅立叶逼近 , 有7种类型 , 基础型是 a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w)
Gaussian:高斯逼近 , 有8种类型 , 基础型是 a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)
Interpolant:插值逼近 , 有4种类型 , linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-
preserving
Polynomial:多形式逼近 , 有9种类型 , linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~
Power:幂逼近 , 有2种类型 , a*x^b 、a*x^b + c
Rational:有理数逼近 , 分子、分母共有的类型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th
degree ~;此外 , 分子还包括constant型
Smoothing Spline:平滑逼近(翻译的不大恰当 , 不好意思)
Sum of Sin Functions:正弦曲线逼近 , 有8种类型 , 基础型是 a1*sin(b1*x + c1)
Weibull:只有一种 , a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)
选择好所需的拟合曲线类型及其子类型 , 并进行相关设置:
——如果是非自定义的类型 , 根据实际需要点击“Fit options”按钮 , 设置拟合算法、修改
待估计参数的上下限等参数;
——如果选Custom Equations , 点击“New”按钮 , 弹出自定义函数等式窗口 , 有“Linear
Equations线性等式”和“General Equations构造等式”两种标签 。
在本例中选Custom Equations , 点击“New”按钮 , 选择“General Equations”标签 , 输入函
数类型y=a*x*x + b*x , 设置参数a、b的上下限 , 然后点击OK 。
matlab中如何进行曲线拟合 用插值可以拟合
如拉格朗日插值,三次样条插值
怎样利用EXCEL进行曲线拟合? 您好 , 这样的:一、 单一变量的曲线逼近

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