Excel多元非线性曲线拟合,excel怎么拟合非线性方程

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　　对于线性关系，我们可以做简单的线性回归。对于其他关系，我们可以尝试拟合一条曲线。

　　曲线拟合是构造一条曲线或数学函数的过程，对一系列数据点具有最佳的拟合效果。

　　使用样本数据集#我们将y作为因变量，x作为预测变量#因变量通常绘制在y轴上(x，y，PCH=19)

　　看起来我们可以拟合一条曲线。

　　#拟合一次多项式方程。Fit-lm(y~x)#两次fit2-lm(y~poly(x，2)#三次.#生成50个数字的范围，从30开始到160个xx-seq (30，160，length=50)行(xx，predict (fit，xx

　　我们可以看到每条曲线的拟合程度。

　　我们可以使用summary()函数对拟合结果进行更详细的统计。

　　使用不同多项式R平方的总结。

　　1st:0.57592 nd:0.94743 rd:0.99244 th:0.9943我们可以用‘方差分析’来比较不同的模型。

　　Pr(F)值是拒绝零假设的概率，即一个模型并不比另一个模型更合适。我们有一个非常重要的p值，因此我们可以拒绝fit2比fit提供更好拟合的无效假设。

　　我们还可以创建一个反映多项式方程的函数。

　　从三次多项式计算出的值与原始值吻合得很好，从R平方值我们就可以知道。

　　结论对于非线性曲线拟合，可以使用lm()和poly()函数，它们也为多项式函数对数据集的拟合程度提供了有用的统计数据。我们也可以使用ANOVA检验来评估不同模型之间的对比程度。从模型中可以定义一个反映多项式函数的函数，用来计算因变量。

　　yy-第三(xx，fit)图(xx，YY)

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