excel拟合反比例函数(excel拟合反比例函数曲线图)

1. excel拟合反比例函数曲线图

如果你用是Origin8.5版本，点击Origin菜单栏上的Analysis——>Fitting——>NonlinearCurveFit——>Category选择originalbasicfunction,Function选择Allometric1,就得到y=a×X^b函数,拟合后得到b为-1

2. excel拟合正比例函数

1、将数据按照X值在左列，Y值在右列输入电子表格，然后选中数据区域

2、在工具栏中选择“插入”---“图表”，选择图表中的散点图

3、在散点图中选择“带直线和数据标记的散点图”，就会出现一张直线图

4、右键单击该直线，在选项中选择“添加趋势线”

5、在右侧弹出的小窗口中选择“线性”，进度条往下拉，选择“显示公式”-“显示R平方值”就会显示拟合的方程

3. excel反比例函数预测

把独立的点用直线连起来的图，相邻两者之间必然是正/反比关系，你看看想求的数在哪个范围，去求Y就可以了呗。也可以用趋势线比划一下。我记得EXCEL只能从数据出图，逆向，你可以试试“几何画板”，还可以做迭代图，设各种函数。

4. excel怎么拟合反比例函数

光电导器件实际上就是一个半导体电阻，末端有两个金属电极，是最简单的半导体器件。但如此简单的半导体器件，却有巨大的光电导增益，有时候达到惊人的1亿倍，即半导体吸收一个光子，产生了1亿个光生电子或空穴。

光电导器件的巨大光增益来自器件导电沟道的宽度调制效应，并进一步推导出具有一般通用性的显性光电导增益公式。

该理论认为这种巨大的增益与光生电子（少子）复合寿命成正比，与载流子渡越时间成反比。因此任何半导体只要少子复合寿命足够长、渡越时间足够短，均可产生巨大增益。但少子复合寿命通常难以精确测量，特别是对于低维半导体而言，而人们在实验中通常测量的是增益与光照强度等宏观变量的依赖关系，因此经典理论是隐性函数，一般不能与实验数据直接拟合。

5. python反比例函数拟合

1）如果轻微不平衡，可以按照平衡方差分析来近似处理。个数成比例时(每行比例相等且每列比例相等)也可用标准的方差分析处理。如果只有一个单元少一两个数值，可以用单元平均值补足空缺。但加入平均值不增加自由度。如果只有一个单元多一两个数值，可以随机去除任意一两个数值。方差分析完后，恢复全部数值，再随机去除一次。如果两次方差分析结果近似，就说明分析结果可靠。单元数据个数少时，增减数据的方法误差大。

2）不平衡时，加权(对均值平方和的项反比于方差加权）是可用的方法。

3）严重不平衡时，推荐使用回归模型法分析。这是最精确的分析方法。拟合模型后，可以使用一般回归显著性检验方法。

6. excel做反比例函数曲线图

设双曲线上两点A、B，1、求过两个的直线A解析式，2、求直线与坐标轴的交点坐标M，N，3、SΔOAB=SΔOMN-SΔOAM-SΔOBN，