excel如何拟合s形曲线

1、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，注意不要把文字也选上了。

2、在菜单栏中点“插入”，然后选择“散点图”下面的下拉菜单。

3、平滑曲线：从菜单中选择自己需要的类型，一般选择既有数据点，又有平滑曲线的散点图。就能得到平滑曲线。

4、然后这样就完成 *** 作了。

你可能需要的是数据拟合.

有个笨办法(由于我用的是2007,只能以2007的 *** 作作为基础)

1、插入一张含有趋势线的散点图(scatter with smooth lines)

2、将数据绘制入这个散点图

3、选中图中数据线，点鼠标右键，插入趋势线（Add trendline）

4、在d出的对话框中选择多项式拟合，次数填3或以上

5、点选对话框底部的表格中显示公式，关闭对话框

你这个数据我得到的结果是

y = 0.7811x^3 + 4.7446x^2 - 24.2x + 36.705

可以尝试提高阶数来提高精度，但数据拟合的特点就是这样的，很难做到完全准确。 你也可以试试分段进行拟合，针对最需要准确的部分单独拟合。 还有就是,如果不是必须使用excel的话,像你推荐matlab的curve fitting工具箱,函数型更多、选项更灵活。

step1：建立数据文件file——new——data；

定义变量选中左下角菜单Variable view，输入变量名T，其他选项不变，令起一行，输入变量

名G其他选项不变，切换到data view（在左下角），将数据复制进去。

Step2：进行数据分析：在spss最上面菜单里面选中Analyze——correlate——bivariate（双变量）

左边包含G，T的框为源变量框，后面的空白框为分析变量框，我们现在需要分析G和T的关系，因此将源变量框中的G和T选进分析变量框待分析。

（1）correlation coefficients（相关系数）包括三个选项：

Pearson：皮尔逊相关，计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析；

Kendall：肯德尔相关，计算等级变量间的秩相关；

Spearman：斯皮尔曼相关，计算斯皮尔曼秩相关。

注：Pearson可用来分析①分布不明，非等间距测度的连续变量

Kendall可用来分析①分布不明，非等间距测度的连续变量，②完全等级的离散变量，③数据资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知。第②种情况只能用Kendall分析

Spearman可用来分析数据资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知

（2）Test of significance选项

Two-tailed：双尾检验，如果事先不知道相关方向（正相关还是负相关）则可以选择此项；

One-tailed：单尾检验，如果事先知道相关方向可以选择此项。

（3）Flag significant correlations：表明显著水平，如果选择此项，输出结果中在相关系数值右上方使用*标示显著性水平为5%，用**标示其显著性水平为1%

首先使用pearson，two-tailed（下图），点击右侧options

statistics为统计量，包括均值和标准差 叉积离方差和协方差

missing values 选择默认

点击continue——ok

输出结果（下图）

相关系数为0.975，显著性p=0.000<0.01,有统计学意义

选用Kendall 肯德尔，结果如下：

选用spearman 斯皮尔曼，结果如下：

画散点图：选中Graphs——Scatter/dot-----Simple scatter------define

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