线性拟合excel(线性拟合和非线性拟合的区别)

1. 线性拟合和非线性拟合的区别

线性回归就是线性拟合，在统计的意义上是等价的。拟合就是为了找到那条，对所有点来说，残差平方和最小的直线，线性回归也是。 回归是国外的讲法叫regression，命名的统计学家是想说，这些点都围绕在一条看不见的直线，直线周围的点若偏离的大了感觉就有回归直线，向直线靠拢的趋势。

拟合是国内的传统讲法，用一条直线代替样本点，以达到预测的作用。 最后说一下线性这个概念，比如拟合每天学习时间和高考成绩，可能就是线性的。 但若拟合收入高低和幸福指数，那很可能就不是了，因为不是说赚的越高越高兴，而且可能到了很高的水平，收入增加了很多，却幸福不起来，数据有可能是指数，有可能是二次函数，这些都归为非线性。

主要是线性这个性质非常友好，大家喜闻乐见，所以有了很多转换公式，把非线性的数据变换成线性，拟合出来再反变换回去。

2. 线性拟合和非线性拟合哪一个更科学

拟合以后点右键，趋势线选项，显示R的平方值。 拟合优度（Goodness of Fit）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。

3. 线性拟合与非线性拟合

所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值，通

过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λ3), 使得该函数与已知点集的

差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者

线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。

4. 非线性拟合方法总结

把EXCEL数据放入MATLAB软件中的“Work”文件夹下(注：文件名不能用汉字)。然后对数据读取和作图

通过非线性最小二乘法对其拟合，其结果图与原数据图效果非常理想。

5. 线性拟合与非线性拟合的差异

marlab适合很多专业的人学。

比如理工科的通信工程专业,可以用Matlab来进行信号分析和处理。

比如数学专业，可以用来进行数值计算，参数估计，线性拟合，非线性拟合等等。

如金融专业，可以用来进行来算期权定价,来做计量实证,等等。

6. 线性拟合与非线性拟合哪种更适用

拟合曲线需要用到非线性拟合 Non-linear fitOrigin 从8.0 版本开始对操作界面作了比较大的调整，尤其是对函数拟合方面有了很大的提升，操作也更方便。 在 Origin8.0以及更高的版本中，非线性拟合的操作是：

点击Origin菜单栏上的 Analysis ——> Fitting ——> Nonlinear Curve Fit ——> Open Dialog

在新弹出的对话框中，点击Category 选项，选择某一种拟合类型的范围；在Function选项中选择具体的拟合函数；如果有特殊需求，需要自定义函数或者修改初始参数（parameters）。

这些选项设置好之后，直接点击 Fit 就可以了。