如何用excel做曲线拟合？

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”d出框中的“图表”选项。

6、当d出“图表向导”d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d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、此时数据的曲线已经做好。

x=[2:16];

y=[642

82

958

95

97

10

993

999

1049

1059

106

108

106

109

1076];

plot(x,y,'');

b0=[105974438964979

0928821089717906

-0453];%待定参数初始值

fun=inline('b(1)(1-b(2)exp(b(3)x))','b','x');

[b,r,j]=nlinfit(x,y,fun,b0);

b

R=sum(r^2)%误差平方和

可以用4点来拟合正弦曲线。

以OriginPro2018软件为例，用Origin软件拟合三角函数方法：1、新建个Book，输入相关数据，这里以正弦函数为例。

2、选中数据后，点击散点图作图，再点击上方菜单中的分析，然后点击拟合，再点击非线性拟合，打开对话框。

3、在函数选取中，函数类别选择Waveform，函数选择相应的三角函数。

4、点击拟合后，就可以拟合出一条三角函数曲线了，可以看到这个正弦曲线还是很漂亮的，R平方有两个9。

正弦曲线是一种来自数学三角函数中的正弦比例的曲线。也是模拟信号的代表，与代表数字信号的方波相对。

使用Eviews很方便，点Eviews上面uick---------Estimate Equation,看看可决系数就可以了。

或者：（1）计算残差平方和Q=∑(y-y)^2和∑y^2，其中，y代表的是实测值，y代表的是预测值；

（2）拟合度指标RNew=1-(Q/∑y^2)^(1/2)

Rnew是最近才出现的用于判定非线性回归方程的拟合度的统计参数，现在我还没有看到它的中文名称。之所以用角标new就是为了和线性回归方程的判定系数R2、adjusted R2进行区别。在对方程拟合程度的解释上，Rnew和R2、adjusted R2是等价的，其意义也相同。

对线性方程：

R^2==∑(y预测-y)^2/==∑(y实际-y)^2，y是平均数。如果R2=0775，则说明变量y的变异中有775％是由变量X引起的。当R2＝1时，表示所有的观测点全部落在回归直线上。当R2=0时，表示自变量与因变量无线性关系。

拟合优度是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R^2。R^2的取值范围是[0，1]。R^2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R^2的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。

同matlab求解可这样编程:

x=01:01:08;

y=[06 11 16 18 20 19 17 13];

[c, goodness]=fit( x', y', 'asin(bx)','StartPoint',[05,03] )

plot(c,x,y)

结果是:

c = 

     General model:

     c(x) = asin(bx)

     Coefficients (with 95% confidence bounds):

       a =       1975  (1939, 2011)

       b =       3025  (2972, 3077)

goodness = 

  包含以下字段的 struct:

           sse: 00061

       rsquare: 09961

           dfe: 6

    adjrsquare: 09954

          rmse: 00320

画出图形: