excel拟合回归曲线方程(excel拟合线性回归方程)

1. excel拟合线性回归方程

excel显示回归公式的方法:

1.首先，打开excel软件，并输入一些数据，假设这两列数据是线性相关的，需要求数据的线性回归方程。

2.用鼠标选中两列数据，点击“插入”,“散点图”，会出现散点图扩展项，任意选一个散点图样式即可。

3.出现了一个散点图的图形，用鼠标点击选中数据（代表数据的任意一点即可），右键点击，选择。

4、出现“设置趋势线格式”选项框，在趋势线选项中，点击选择“线性”，并勾选下面的“显示公式”和“显示R平方值”，点击关闭。

2. excel拟合线性回归方程为何斜率不对

excel如何自动求拟合的线性回归直线的斜率？比如给我们两组测试数据，要求我们计算两类产品测试结果的斜率值，我们可以使用函数SLOPE来求值，下面就是具体步骤。

方法/步骤

1、首先，打开excel表，鼠标点击要编辑的单元格；

2、点击菜单栏的“公式”，选择“插入函数”；

3、弹出函数搜索框，在输入框内输入“SLOPE”，点击查找函数；

4、弹出函数参数设置框，在known_y's处输入B2:B6；

5、在known_x's处输入C2:C6；

3. excel回归分析线性拟合图

在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等。很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专业软件，比如在化工中经常用到的Origin和数学中常见的MATLAB等等。它们虽很专业，但其实使用Excel就完全够用了。我们已经知道在Excel自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。

注：本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘支持下加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项

实例 某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度。已知8组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据。

这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出R的值，也就是相关系数的大小。在Excel中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。

选择成对的数据列，将它们使用“X、Y散点图”制成散点图。

在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。

由图中可知，拟合的直线是y=15620x+6606.1，R2的值为0.9994。

因为R2 >0.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。

4. excel拟合回归直线

首先，新建并打开一个excel表格，将自己需要建立曲线的数据输入进去

然后，在“插入”中选择“折线图”中的“所有图表类型”

在图表中选择“X Y散点图”中的“散点图”

在出现的图表中选择其中一点，右击并选择添加趋势线

在出现的的“设置趋势线格式”界面中，选择自己需要的趋势线类型，比如“线性”，设置自定义趋势线名称，勾选“显示公式”和“显示R平方值”选项，完成之后点击“关闭”

可以得到趋势线及方程，并可以对图表坐标轴等格式进行更改，以符合自己的要求

5. 线性回归分析中拟合回归方程的方法

1、性质不同

形象地说，拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。

回归，研究一组随机变量(Y1，Y2，Yi)和另一组(X1，X2，Xk)变量之间关系的统计分析方法。通常Y1，Y2，Yi是因变量，X1、X2，Xk是自变量。

2、方法不同

回归分析的主要内容有以下：从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式；即建立数学模型并估计未知参数。通常用最小二乘法。检验这些关系式的可信任程度。

在多个自变量影响一个因变量的关系中，判断自变量的影响是否显著，并将影响显著的选入模型中，剔除不显著的变量。通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。利用所求的关系式对某一过程进行预测或控制。

常用的拟合方法有如最小二乘曲线拟合法等，在MATLAB中也可以用polyfit来拟合多项式。拟合以及插值还有逼近是数值分析的三大基础工具，拟合为已知点列，从整体上靠近它们；插值为已知点列并且完全经过点列；逼近为已知曲线，或者点列，通过逼近使得构造的函数无限靠近它们。

3、应用不同

相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。

比如说，从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关，但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响，影响程度如何，则需要通过回归分析方法来确定。

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。

6. 线性回归方程公式拟合度

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。

7. 用excel拟合直线回归方程

WPS表格做直线回归方程的方法：

　　1.在wps表格中输入数据，选择插入-图表。

　　2.选择散点图，然后选择好，填入自己需要的横纵坐标，标题之类。

　　3.完成插入图表，在界面上出现散点图。

　　4.对着散点右击，选择“添加趋势线”。

　　5.可以选择线性，此时界面中会出现一天近拟的直线。

　　6.同时在“选项”一栏中，还可添加方程和R平方值。