曲线拟合方法有哪些
回归直线法公式口诀？
回归直线法公式口诀？
提到回归直线，首先要知道变量的相关性。变量与变量之间的关系常见的有两类:一类是确定性的函数关系，像正方形的边长a和面积S的关系另一类是变量间确实存在关系，但又不具备函数关系所要求的确定性，它们的关系是随机性的。当两个相互关系的量具有这两种变量关系的时候，就称两个变量具有相关关系。
在此基础上，可以画出y随x变化的图形，将已知的数据在所作的直角坐标系中进行描点。这样的图形叫做散点图。
在回归分析中，用来描述具有线性关系的因变量y与自变量xi的关系曲线，其一般表达式是ya ∑bixi，i1,2,…,n。
什么叫线性回归、非线性回归。回归分析是什么。线性拟合、非线性拟合，参数拟合、非参数拟合？
线性回归就是线性拟合，在统计的意义上是等价的。拟合就是为了找到那条，对所有点来说，残差平方和最小的直线，线性回归也是。 回归是国外的讲法叫regression，命名的统计学家是想说，这些点都围绕在一条看不见的直线，直线周围的点若偏离的大了感觉就有回归直线，向直线靠拢的趋势。
拟合是国内的传统讲法，用一条直线代替样本点，以达到预测的作用。 最后说一下线性这个概念，比如拟合每天学习时间和高考成绩，可能就是线性的。 但若拟合收入高低和幸福指数，那很可能就不是了，因为不是说赚的越高越高兴，而且可能到了很高的水平，收入增加了很多，却幸福不起来，数据有可能是指数，有可能是二次函数，这些都归为非线性。
主要是线性这个性质非常友好，大家喜闻乐见，所以有了很多转换公式，把非线性的数据变换成线性，拟合出来再反变换回去。
如何用excel快速求线性回归方程？
通常求解线性回归方程，在Excel中使用的方法为规划求解，今天我从另外两个思路给你讲一讲如何求解线性回归方式给。
先来看一下什么是线性回归方程：
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。
001 利用散点图求线性回归方程插入散点图之后，设置趋势线，即可得到线性回归方程。
步骤如下：
Step1：插入散点图
选择数据，【插入】选项卡下，图表区，选择散点图：
Step2：设置布局，添加【系列趋势线（含公式）】
可以利用快速布局设置：点击散点图，在【设计】选项卡下【快速布局】内，选择一个含有【系列趋势线（含公式）】的布局即可。设置好后，线性方程就已经在图中显示了。
也可以自己添加趋势线：点击图表旁边的【＋】，选择趋势线，选择更多选项，勾选【显示公式】即可。
002 公式法求解线性回归方程如图所示的X和Y的数值，我们来用函数求解线性回归方程。
01 函数LINEST和INTSRCEPT
1) LINEST函数计算斜率：
LINEST函数 使用最小二乘法对已知数据进行最佳直线拟合，并返回描述此直线的数组，函数的语法为：
LINEST(known_ys,known_xs,const,stats)
【Known_ys】：必需。 关系表达式 y mx b 中已知的 y 值集合；
【Known_xs】：可选。 关系表达式 y mx b 中已知的 x 值集合。
【Const】：可选。 一个逻辑值，用于指定是否将常量 b 强制设为 0。
如果 const 为 TRUE 或省略，b 将按正常计算。
如果 const 为 FALSE，b 将被设为 0，并同时调整 m 值使 y mx。
【Stat】：可选。 一个逻辑值，用于指定是否返回附加回归统计值。
如果 stats 为 TRUE，则 LINEST 函数返回附加回归统计值，这时返回的数组为 {mn,mn-1,...,m1,bsen,sen-1,...,se1,sebr2,seyF,dfssreg,ssresid}。
如果 stats 为 FALSE 或省略，则函数 LINEST 只返回系数 m 和常量 b。
2）INTTRCEPT计算直线与 y 轴交叉点：
INTERCEPT是一个函数，指函数图形与坐标交点到原点的距离，分为X-intercept（函数图形与X轴交点到原点的距离）和Y-intercept（函数图形与Y轴交点到原点距离）【Known_ys】：必需。 因变的观察值或数据的集合。
【Known_xs】：必需。 自变的观察值或数据的集合。
3）函数TREND计算Y值
如果不需要得到方程，只需要得到结果的话，这个函数是很便捷的。
【Known_ys】：必需。 关系表达式 y mx b 中已知的 y 值集合；
【Known_xs】：可选。 关系表达式 y mx b 中已知的 x 值集合。
【New_xs】：必需。 需要函数 TREND 返回对应 y 值的新 x 值。
【Const】：可选。 一个逻辑值，用于指定是否将常量 b 强制设为 0。
如果 const 为 TRUE 或省略，b 将按正常计算。
如果 const 为 FALSE，b 将被设为 0，并同时调整 m 值使 y mx。
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