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excel如何做拟合直线方程(excel怎么拟合直线方程)

来源:www.0djx.com  时间:2022-10-12 21:32   点击:278  编辑:表格网  手机版

1. excel怎么拟合直线方程

的理论y值之间的差值。标准残差,就是各残差的标准方差。在Excel中并不能直接绘制残差图,但可以通过Excel计算出残差值,再用残差值绘制散点图或折线图,从而得到残差图。如果残差图中各点的值差别比较大,说明回归曲线方程与实际值之间差别也比较大。也可以说,残差图的波动幅度,反映了回归方程与实际值之间的差别程度。在Excel操作中,常常通过添加误差线,来反映残差值大小。线性拟合图,在Excel中,应该为线性趋势线。假如原数据区域的x值在A1:A10区域,y值在B1:B10区域,选中A1:B10区域,插入→图表→散点图选中图表中的数据系列,右击,添加趋势线,类型选项卡中选中线性,选项选项卡中,选择显示公式,确定,就可得到线性趋势线和线性回归方程(方程为y=bx+a的形式)。在C1单元格输入=A1*b+a(注意,公式中的a、b要换成回归方程中的相应数值)向下复制公式就可以得到线性回归的理论值在D1中输入公式=B1-C1向下复制公式,就得到各x值对应的残差萊垍頭條

2. 用Excel拟合直线

方法/步骤

首先,录入需要拟合直线的数据;

从右下至左上选择表格数据,在插入中选择表格,再选择表格中的带平滑曲线的xy散点图。

单击出现的表格,点击右侧的第一个方块,在弹出的菜单中选择趋势线,再选择线性。

至此,拟合直线便设置完成了。为了使拟合直线更加明显,可以将鼠标移至直线处双击,在右侧弹出的属性设置中更改线型和颜色,

如果需要,我们可以在趋势线预测中更改前后值以延长拟合直线,使之与坐标轴相交。

我们还可以勾选“显示公式”和“显示R的平方值”来求出斜率和R²。

3. excel如何直线拟合

右击这条直线,选择“添加趋势”并在选项中选“显示方程式”,回车。

你将看到一条拟和线及其方程式。这里选择“线性拟合”,则方程式是一元一次方程。格式为:y=kx+b, k为斜率,b为截距。 大体就是这样,office10也是一样的,但是13不行

4. 怎么用excel拟合直线

首先根据你的xy散点图的点的分布形状判定用那一种趋势线,excel提供有5种趋势线,如果散点图的点密集成一线状,就可以尝试用线性趋势线,然后在趋势线选项里勾选r值与方程,r越接近1代表拟合程度越高,方程就是曲线的方程。

5. excel如何拟合直线方程

线性拟合,对数拟合,指数拟合,多项式拟合,幂乘拟合,移动平均拟合

6. excel怎么显示拟合直线方程

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”弹出框中的“图表”选项。

6、当弹出“图表向导”弹出框时,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、此时会弹出“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、此时数据的曲线拟合已经做好。

资料拓展

曲线拟合:

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。

曲线直线化是曲线拟合的重要手段之一。对于某些非线性的资料可以通过简单的变量变换使之直线化,这样就可以按最小二乘法原理求出变换后变量的直线方程,在实际工作中常利用此直线方程绘制资料的标准工作曲线,同时根据需要可将此直线方程还原为曲线方程,实现对资料的曲线拟合。

7. 怎样用excel拟合直线

答:步骤如下

1.在有样本数据的Excel文件中,鼠标选样本数据。2.点击“插入”,找到 “查看所有图表”图标并点击打开,接着找到“加号”图标并点击。3.依次点击“趋势线”、“更多选项”、“线性”、“显示公式”和“显示R平方值”。

8. 如何用Excel拟合直线

Excel 中已经有这个功能,是通过 最小二乘法 方式求线性方程的系数。据我所知,在散点图表上可以自动添加公式。如果使用公式的话,则可以使用函数:

INTERCEPT:

利用现有的 x 值与 y 值计算直线与 y 轴的截距。

语法

INTERCEPT(known_y's,known_x's)

Known_y's 为因变的观察值或数据集合。

Known_x's 为自变的观察值或数据集合。

SLOPE

返回根据 known_y's 和 known_x's 中的数据点拟合的线性回归直线的斜率。斜率为直线上任意两点的重直距离与水平距离的比值,也就是回归直线的变化率。

语法

SLOPE(known_y's,known_x's)

Known_y's 为数字型因变量数据点数组或单元格区域。

Known_x's 为自变量数据点集合。

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