曲線擬合方法有哪些？曲線擬合的一般方法有：1。用解析表達式逼近離散數(shù)據(jù)的方法。最小二乘法。在實際工作中，變量之間可能不存在線性關系，如服藥后血藥濃度與服藥時間的關系、疾病療效與療程的關系、中毒劑量與病

曲線擬合方法有哪些？

曲線擬合的一般方法有：1。用解析表達式逼近離散數(shù)據(jù)的方法。最小二乘法。在實際工作中，變量之間可能不存在線性關系，如服藥后血藥濃度與服藥時間的關系、疾病療效與療程的關系、中毒劑量與病死率的關系等，曲線擬合就是選擇合適的曲線輸入擬合觀測數(shù)據(jù)，并用擬合曲線方程分析兩變量之間的關系。

最小二乘法（也稱為最小二乘法）是一種數(shù)學優(yōu)化技術。它通過最小化誤差平方和來尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。利用最小二乘法，可以很容易地得到未知數(shù)據(jù)，并且得到的數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)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。其他優(yōu)化問題也可以用最小化能量或最大熵來表示。

origin如何擬合成一條平滑的曲線？

從您粘貼的圖片中，藍色的應該是您的數(shù)據(jù)點，紅色的是您在擬合藍色數(shù)據(jù)點后想要得到的擬合曲線。圖中紅色擬合曲線為對數(shù)正態(tài)擬合，說明藍色數(shù)據(jù)點具有“對數(shù)正態(tài)分布”的性質。好吧，剩下的很簡單。

首先，在原點導入數(shù)據(jù)點，然后繪制散點圖。

繪制散點圖后，在“原點”工具欄上，單擊“分析”->“擬合”->“非線性曲線擬合”，如下圖所示：

在彈出對話框中，選擇“設置”->“函數(shù)選擇”，然后從“類別”下拉菜單中選擇“統(tǒng)計”，如下圖所示

然后從函數(shù)下拉菜單中選擇“對數(shù)正態(tài)分布”，如下圖所示：

您將在“采樣曲線”選項卡中看到對數(shù)正態(tài)分布擬合曲線的形狀，如下所示：

最后，單擊“擬合”以擬合數(shù)據(jù)點。

[注意]非線性擬合時，您必須對自己的數(shù)據(jù)有一定的了解。所謂“一定的理解”是指理解數(shù)據(jù)的物理意義或統(tǒng)計意義，而不是僅僅看一條相似的曲線并進行擬合。如果數(shù)據(jù)背后的含義不清楚，不管擬合R^2與1有多接近，都只是好看，但具體參數(shù)所代表的意義是沒有意義的，這無助于你分析數(shù)據(jù)背后的信息。