直线拟合电脑函数用法视频
拟合函数是用于曲线拟合的函数。
如果您知道y和x有关，但不知道是什么关系，只能通过实验得到一组数据，如x=x1时y=y1，x=x2时y=y2，...这里(x1,y1)、(x2,y2)、...都是实验结果，您就可以在直角坐标系中画出各点，描点可得两者的关系曲线。根据曲线的形状您可以选择一个函数，如果类似于直线那就简单了，如果是弯曲的可以选择y是x的多项式函数，如y=a*x*x*x+b*x*x+c*x+d等等，也可以是其他形式的函数类型，然后利用最小二乘法或其他拟合方法求出系数a,b,c,d等，即可得到y和x的关系，这个过程就是曲线拟合，这个函数就是拟合函数。由于实验有误差，选择的函数也不一定就很合适，拟合出来的函数一般难以准确通过各点，但可以离各点尽量近，从而近似地表示y和x的关系。直线拟合电脑函数用法视频教程
材料/工具：Excel20161、打开Excel2016，输入X、Y两列数据2、求拟合直线斜率用SLOPE函数，基本调用格式=SLOPE(Y轴数据,X轴数据)用鼠标选取Y数据3、键入英文状态的逗号，再用鼠标选取X数据4、得到斜率，可自行调节小数位数5、求拟合直线截距用INTERCEPT函数，基本调用格式=INTERCEPT(Y轴数据,X轴数据)用鼠标选取Y数据6、键入英文状态的逗号，再用鼠标选取X数据7、得到截距，可自行调节小数位数
如何用计算机拟合直线
把数据导入Origin或输入到Origin
将J/ mA·cm-2换成J/A·cm-2，并计算lnJ。先增加一列，右键“Set Collection Values”，输入“ln(Col("J")*0.001)”，点击“OK”
选中第一列和第三列作散点图，即A、C两列
做出的散点图如下
线性拟合选择数据点——“Analysis”——“Fitting”——“Linear Fit”
弹出线性拟合对话框
问是否转到线性拟合结果表。点击“Yes”，
自动跳转到线性拟合结果分析表
点击回到图上，我们可以看到简单的拟合结果及拟合曲线
由拟合结果，我们的拟合的直线方程为Y=18.504x-15.316
怎么用电脑拟合直线
lines(x,fitted(z)) #添加拟合值对x的散点图并连线 曲线拟合:(nls) lm是将曲线直线化再做回归,nls是直接拟合曲线。
计算器如何拟合直线
运用最小二乘法。拟合直线属于数学建模范畴。即是根据收集数据进行求其线性回归方程。具体步骤，在收集数据中确定自变量x与因变量y，然后列出相应表格。
第二步计算，X及y平均数，Xy代数和，X平方和。
第三步，将上述数据代入线性回归方程系数b及a公式，第四步得回归方程y＝bX十a。最后进行回归分析，求相关性系数r或相关示数R，看拟合程度。
计算器怎么拟合直线
Excel 中已经有这个功能，是通过 最小二乘法 方式求线性方程的系数。据我所知，在散点图表上可以自动添加公式。如果使用公式的话，则可以使用函数：
INTERCEPT：
利用现有的 x 值与 y 值计算直线与 y 轴的截距。
语法
INTERCEPT(known_y's,known_x's)
Known_y's 为因变的观察值或数据集合。
Known_x's 为自变的观察值或数据集合。
SLOPE
返回根据 known_y's 和 known_x's 中的数据点拟合的线性回归直线的斜率。斜率为直线上任意两点的重直距离与水平距离的比值，也就是回归直线的变化率。
语法
SLOPE(known_y's,known_x's)
Known_y's 为数字型因变量数据点数组或单元格区域。
Known_x's 为自变量数据点集合。
直线拟合电脑函数用法视频讲解
直接用matlab拟合，这是一款强大的数学处理工具
怎么计算拟合直线
在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等。很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专业软件，比如在化工中经常用到的Origin和数学中常见的MATLAB等等。它们虽很专业，但其实使用Excel就完全够用了。我们已经知道在Excel自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。
注：本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘支持下加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项
实例 某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度。已知8组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据。
这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出R的值，也就是相关系数的大小。在Excel中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。
选择成对的数据列，将它们使用“X、Y散点图”制成散点图。
在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。
由图中可知，拟合的直线是y=15620x+6606.1，R2的值为0.9994。
因为R2 >0.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。
直线拟合电脑函数用法视频教学
拟合函数是用于曲线拟合的函数。如果您知道y和x有关，但不知道是什么关系，只能通过实验得到一组数据，如x=x1时y=y1，x=x2时y=y2，...这里(x1,y1)、(x2,y2)、...都是实验结果，您就可以在直角坐标系中画出各点，描点可得两者的关系曲线。
根据曲线的形状您可以选择一个函数，如果类似于直线那就简单了，如果是弯曲的可以选择y是x的多项式函数，如y=a*x*x*x+b*x*x+c*x+d等等。
直线拟合程序
已知点有大地高和正常高两种高程成果就可以拟合了，一个点可以垂直平移，两个点可以直线拟合，一般根据测区大小和精度需要确定需要多少已知点，重要的是已知点要包围整个测区。
