擬合的曲線一般可以用一個函數來表示，而擬合根據這個函數有不同的名稱，就是擬合函數。擬合是什么函數？2當我們做數據 擬合時，我們使用的函數往往包含一些參數，這些參數的大小和數量會影響擬合的結果的準確性，如何分段擬合 擬合趨勢線？當我們用參數化的方式定義函數擬合時，也就是說這些參數是可以調整的，我們可以通過不同的參數值來調整函數的形狀，使其更好擬合 數據。

你需要把你的公式擬合轉換成線性形式，y = kx b，或者指數形式，然后用LINEST或者LOGEST函數進行回歸，再轉換回來。1.打開帶有示例數據的Excel文件，單擊插入圖表打開圖表向導，然后在圖表向導中選擇散點圖并單擊下一步。如圖1所示。2.選擇圖表的來源數據。點擊此處“數據 area”末尾的按鈕，選擇樣本數據。

如果自變量(x值)和因變量(y值)在坐標系中顛倒了，也可以用“級數”來調整，如圖3所示。3.然后進入“圖表選項”，這里主要是命名坐標提取和標題，不過這次主要是針對擬合，這里不需要做太多的設置。4.所有設置完成后，散點圖生成，然后右鍵點擊散點圖，選擇“添加趨勢線”。詳情見圖5。5.在添加趨勢線的方框中，有一個“類型”，所以這里選擇第一個“線性”，如圖6；在“選項”中，我們選擇“顯示公式”和“顯示R的平方值”，如圖7所示。

Y2E 06x(1.7592)，這個函數的含義如下:它的意思是:10的6次方的2倍乘以X的(1.7592)的6次方。這樣看:y2*E 06*x(1.7592)以上結果在EXCEL中得到驗證，確實是這個意思。測試如下:可以設置x為250，得到結果。Y120.94X55Y1735X300Y87與上面給出的數據基本相同。

擬合趨勢線。選擇繪制的曲線，右鍵單擊，然后選擇添加趨勢線。在類型中，選擇最接近該曲線的類型，如線性、對數、多項式等。(其中之一)。然后單擊此添加趨勢線選擇框中的選項，并選中顯示公式和顯示R平方值以確認趨勢線已形成。此時，檢查r的值是否接近1。若r約為1或0.995(且趨勢線與所畫曲線基本重合)，代表擬合的趨勢線與顯示的公式基本能代表數據的對應關系。

擬合功能:擬合是用一條光滑的曲線連接平面上的一系列點。因為這條曲線有無數種可能，所以有各種擬合方法。擬合的曲線一般可以用一個函數來表示，而擬合根據這個函數有不同的名稱，就是擬合函數。常用的擬合法如最小二乘曲線擬合法等。在MATLAB中，我們也可以用polyfit來擬合多項式。擬合、插值和逼近是數值分析的三個基本工具。

插值是已知的點序列，完全通過點序列；逼近是一條已知的曲線，或者一系列的點，通過它構造的函數無限接近它們。擴展資料:擬合方法:最小二乘法(又稱最小二乘法)是一種數學優化技術。它通過最小化誤差平方和來尋找數據的最佳函數匹配。未知數數據可以很容易地用最小二乘法求得，這些求得的數據與實際的數據之間的誤差平方和可以最小化。最小二乘法也可用于曲線擬合。

我能做到。其實很簡單。只需在程序中添加holdon。程序如下:首先需要明確x1。擬合函數的參數化不是一個具體的問題，而是一個概念。2當我們做數據 擬合時，我們使用的函數往往包含一些參數，這些參數的大小和數量會影響擬合的結果的準確性。當我們用參數化的方式定義函數擬合時，也就是說這些參數是可以調整的，我們可以通過不同的參數值來調整函數的形狀，使其更好擬合 數據。3如果你的擬合函數是過參數化的，你需要調整參數值以得到最優的擬合結果。

判斷曲線擬合準確與否，首先要判斷模型擬合好不好，首先要判斷決定系數R2。如果決定系數高，說明回歸變異對總體變異的解釋程度高，然后對F統計量進行判斷，如果顯著，說明該變量對被解釋變量的整體效應顯著。最后看系數的t統計量是否顯著，如果它是顯著的，則意味著該變量通過了測試。對于計量經濟模型，需要進行多重共線性檢驗、異方差檢驗、內生檢驗和序列相關性檢驗，只有通過這些檢驗，才能認為是一個好的模型。