求指导。。。。如何用matlab拟合一次函数或者二次函数的公式和曲线。。

x=0:01:2；

y=[-04 1928 328 616 798 794 766 9 958 930 112]；

A=polyfit(x,y,3)

z=polyval(A,x)

plot(x,y,'k+',x,z,'r') %作出数据点和拟合曲线的图形，线性的最小二乘拟合。

y=a(x-h)²+k(a≠0,a、h、k为常数),顶点坐标为（h,k) [4]  ，对称轴为直线x=h，顶点的位置特征和图像的开口方向与函数y=ax²的图像相同，当x=h时，y最大值=k。

扩展资料

一次函数的解析式为：

其中m是斜率，不能为0；x表示自变量，b表示y轴截距。且m和b均为常数。先设出函数解析式，再根据条件确定解析式中未知的斜率，从而得出解析式。该解析式类似于直线方程中的斜截式。

奇偶性：当b≠0时 非奇非偶; 当b=0时 偶函数

周期性：非周期函数，在实际问题中，如果所含两个变量之间的依存关系是线性的，则可通过建构一次函数加以解决。

最值 a>0时，函数有最小值是 (4ac-b^2)/4a；a<0时有最大值是 (4ac-b^2)/4a

excel怎么拟合曲线方程方法如下
在做社会调研或科学实验时常常需要把得到的实验数据拟合成曲线图，这样可以使结果形象易懂。下面将介绍怎么用excel来快速地进行曲线拟合。包括添加平滑曲线，线性，指数，幂，多项式excel拟合曲线的方法：首先把实验数据输入excel中；然后在菜单栏中点"插入"，并选择"散点图"中的下拉菜单；接着从菜单中选择自己需要的类型；最后点右键，并在d出的菜单中选择"添加趋势线"即可。

1、点击工具栏Tools——Fitting Function Builder，进入方程建立页面；

2、选择第一项Create a New Fuction，点击next。

3、第一栏选择User Defined（用户自定义），第二栏可对方程进行命名（仅限英文），此处命名为“NewFunction5”，Function Type选择第二个Equations；点击next。

4、进入参数设置页面，第一栏和第二栏分别为自变量x和因变量y，第三栏可设置公式参数（必须是英文输入法），以一元二次方程为例，设置参数a,b,c，点击next。

5、进入方程输入页面，在红线框出的地方输入自己设置的方程（必须是英文输入法），点击next。

6、点击工具栏Analysis——Fitting——Nonlinear Curve Fit——Open Dialog，

7、然后打开曲线拟合对话框，在User Defined范围下就可以看到自己创建的方程“NewFunction5”了。

自变量的曲线拟合。

就在分析回归当中有一项专门的曲线回归里面列出了一些常用的简单曲线模型。实际工作中，变量间未必都有线性关系，如服药后血药浓度与时间的关系；疾病疗效与疗程长短的关系；毒物剂量与致死率的关系等常呈曲线关系。曲线拟合（curve fitting）是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据，并用拟合的曲线方程分析两变量间的关系。

扩展资料：

用连续曲线近似地刻画或比拟平面上离散点组所表示的坐标之间的函数关系的一种数据处理方法。用解析表达式逼近离散数据的一种方法。

在科学实验或社会活动中，通过实验或观测得到量x与y的一组数据对(xi，yi)（i=1，2，…m），其中各xi是彼此不同的 。

人们希望用一类与数据的背景材料规律相适应的解析表达式，y=f(x，c）来反映量x与y之间的依赖关系，即在一定意义下“最佳”地逼近或拟合已知数据。f(x，c)常称作拟合模型 ，式中c=(c1，c2，…cn)是一些待定参数。当c在f中线性出现时，称为线性模型，否则称为非线性模型。

有许多衡量拟合曲线拟合公式推导度的标准，最常用的一种做法是选择参数c使得拟合模型与实际观测值在各点的残差(或离差)ek=yk－f(xk，c)的加权平方和达到最小，此时所求曲线称作在加权最小二乘意义下对数据的拟合曲线。

有许多求解拟合曲线的成功方法，对于线性模型一般通过建立和求解方程组来确定参数，从而求得拟合曲线。至于非线性模型，则要借助求解非线性方程组或用最优化方法求得所需参数才能得到拟合曲线，有时称之为非线性最小二乘拟合。

曲线拟合：贝塞尔曲线与路径转化时的误差。值越大，误差越大；值越小，越精确。

参考资料来源：百度百科-曲线拟合

参考资料来源：百度百科-spss

1、打开origin图，可以看到一个表格，分别写上标题、单位、注释和作图的数据。

2、在origin表格中输入数据或者通过excel表格粘贴到表格中。

3、点击表格下方图形类型的快捷按钮，可以得到所要做的图形；或者点击Plot制作图形。

4、然后点击“Parameters”选项卡，勾选Fixed，可固定参数不变。

5、最后点击Fit，生成拟合结果。

6、最终生成图如下所示，表中会显示相关系数、拟合优度判定系数R方以及各参数的值。

1、对于两变量（x,y）函数的曲线拟合，可以EXCEL的带平滑线的散点图，得到趋势线方程，此方程就是曲线拟合函数。具体过程如下：（1）选择A、B两单元格的数据；（2）点击“插入”——选择带平滑线的散点图；（3）单击图形右击，点击“添加趋势线”——选择回归分析类型——指数——选择显示公式，显示R平方值。这样就完成曲线拟合。

2、对于多变量（x1，x2，x3。。。）函数的拟合，可以EXCEL自带的数据分析模块，进行线性函数拟合。具体过程如下：（1）设定A与B、C、D、E的关系之和（如， x1^3、x2^3、x3^3、x4^3、x1^2、x2^2、x3^2、x4^2）；（2）选择“数据”——选择“数据分析”——选择“回归”——确定；（3）单击Y值输入区域，选择$A$2:$A$37，单击X值输入区域，选择$F$2:$M$37；（4）选择“置信度95%”，确定；（5）得到回归统计的数据，如R^2，拟合函数的系数、方差分析等。这样也就完成多变量函数拟合。

具体看文库的excel进行非线性曲线拟合
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