excel二元函数拟合,电子表格excel多元函数拟合

1. excel多元函数拟合

如果是有x和y的值，在加上确定拟合的曲线是5次多项式

那直接用做散点图，然后右击添加趋势线，之后选择5阶多项式进行拟合，

再在“选项”里选择“显示公式”和“显示R值”就可以直接出现计算出的代参数值的公式。

2. excel多项拟合

答：步骤如下

1.在有样本数据的Excel文件中，鼠标选样本数据。2.点击“插入”，找到 “查看所有图表”图标并点击打开，接着找到“加号”图标并点击。3.依次点击“趋势线”、“更多选项”、“线性”、“显示公式”和“显示R平方值”。

3. excel多自变量拟合公式

1、首先双击桌面上的excel图标打开excel。

2、在excel中输入做曲线拟合的数据。

3、选中所有输入的数据。

4、点击上边栏中的插入。

5、选择插入弹出框中的图表选项。

6、当弹出图表向导弹出框时，点击左边的XY散点图。

7、选择子图表类型中的第一个。

8、点击图表向导对话框最下方的完成。

9、此时会根据数据生成一个图表。

10、选择图表中的任意一个点，图表中的所有点都会被选中。

11、右键点击任意一个点，选择添加趋势线。

12、此时会弹出添加趋势线对话框，选择类型中的第一个。

13、点击选项，勾选下方的显示公式和显示R平方值选项。

14、点击对话框下方的确定。

15、此时数据的曲线拟合的公式可以了。

4. excel的多项式拟合

选中需要拟合的两列数据。

插入散点图——在图中的数据点上右键——选择添加趋势线 ——选择多项式——根据需要设置顺序值——选择显示公式

5. excel做函数拟合

1.我们首先在电脑上打开excel表格。

2.选中数据，点击菜单栏中插入，点击散点图的下拉菜单。

3.选择自己需要的类型，就能看到平滑曲线，点击一个点，会选中所有数据点。

4.鼠标右击，选择添加趋势线，选择要使用的类型即可。

6. 多元函数拟合方法

一元线性回归其实就是最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。

利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。

根据最小平方法或其他方法，可以从样本数据确定常数项A与回归系数B的值。A、B确定后，有一个X的观测值，就可得到一个Y的估计值。

回归方程是否可靠，估计的误差有多大，都还应经过显著性检验和误差计算。有无显著的相关关系以及样本的大小等等，是影响回归方程可靠性的因素。

扩展资料：

在给定了X和Y的样本观察值之后，离差平方总和的大小依赖于a和b的取值，客观上总有一对a和b的数值能够使离差平方总和达到最小。利用微分法求函数极值的原理。

在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。

不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布（多元分析领域）。

7. Excel函数拟合

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。

8. excel多变量拟合

把实验数据输入excel中，两个变量的最好做成两个竖排，选中所有数据。

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在菜单栏中点“插入”，选择散点图下面的下拉菜单，从菜单中选择自己需要的类型。

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多项式拟合，选取数据，插入散点图，选择只有数据点的类型，点击一个点。

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点右键，在弹出菜单中选择添加趋势线，以选择需要拟合的曲线类型，选择“多项式”。

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再把下面的显示公式“显示r平方”的复选框里打对勾，就能得到需要的曲线、公式和相对误差。

9. 多元函数的拟合

R的平方愈接近1，这说明拟合效果就越好拟合的函数愈逼真。相关系数越接近1越好，一般要求大于0.9，统计量的概率一般要小于0.05，所做的模型才可以使用。此外残差的置信区间应该包括0，但是对于拟合到什么程度，才算满意没有严格的标准来进行界定。

线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。线性回归也是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。按自变量个数可分为一元线性回归分析方程和多元线性回归分析方程。

在统计学中，线性回归方程是利用最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。（这反过来又应当由多个相关的因变量预测的多元线性回归区别，而不是一个单一的标量变量。）

在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。

不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布（多元分析领域）。

10. excel如何拟合多元函数

首先，新建并打开一个excel表格，将自己需要建立曲线的数据输入进去

然后，在“插入”中选择“折线图”中的“所有图表类型”

在图表中选择“X Y散点图”中的“散点图”

在出现的图表中选择其中一点，右击并选择添加趋势线

在出现的的“设置趋势线格式”界面中，选择自己需要的趋势线类型，比如“线性”，设置自定义趋势线名称，勾选“显示公式”和“显示R平方值”选项，完成之后点击“关闭”

可以得到趋势线及方程，并可以对图表坐标轴等格式进行更改，以符合自己的要求