excel多项式拟合函数(excel多项式拟合函数求y)

1. excel多项式拟合函数

设拟合的2元2次方程为

f（x，y）=b1*x²+b2*x*y+b3*y²+b4*x+b5*y+b6

用Matlab的regress（）函数拟合，也可以用自定义函数拟合。regress（）函数命令格式为

[B,BINT,R,RINT,STATS] = REGRESS(Y,X)

B——参数估计值，拟合函数系数

BINT——B的置信区间

R——残差向量，测试值与拟合值的差值

RINT——R的置信区间

STATS——检验统计量，置信度、F统计量，p值

Y——因变量观察值

X——自变量观察值

根据提供的数据，通过拟合得

B1 =0

B2 =-1734024.851

B3 =-31661318.71

B4 =3785724.073

B5 =9670754.012

B6 =-512586.098

2. excel多项式拟合函数求y

两个自变量的曲线拟合可以这样来实现，将两个自变量看成一个x行变量，即x(1)、x(2)。具体实现过程：拟合函数，f(x,y)=a1*x^3+a2*y^2clc,clearx=[。。。]';y=[。。。]'; X=[x y];y=[。。。]';fun=inline('a(1)*X(:,1)^3+a(2)*X(:,2)^2','a','X')；beta0=[0,0] %自己可以调整a = nlinfit(X,y,fun,beta0) %拟合系数，a1=a(1)，a2=a(2)

3. excel多项式拟合函数预测结果

如果你想使用多项式拟合，你可以使用polyfit函数，如果是其他形式的拟合，建议你使用cftool，即数据拟合工具箱，误差都是能够给出的

4. excel多项式拟合函数顺序是啥意思

拟合”曲线：推求一个解析函数y=f(x)使其通过或近似通过有限序列的资料点(xi，yi)，通常用多项式函数通过最小二乘法求得此拟合函数。

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

5. excel多项式拟合函数反曲线

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

6. excel多项式拟合函数系数不出现E

拟合简介

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。表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。

一组观测结果的数字统计与相应数值组的吻合。形象的说,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。拟合的曲线一般可以用函数表示，根据这个函数的不同有不同的拟合名字。

在MATLAB中可以用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，通俗意义上它们的区别在于：拟合是已知点列，从整体上靠近它们；插值是已知点列并且完全经过点列；逼近是已知曲线，或者点列，通过逼近使得构造的函数无限靠近它们。

拟合优度

R^2衡量的是回归方程整体的拟合度，是表达因变量与所有自变量之间的总体关系。R^2等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比。实际值与平均值的总误差中，回归误差与剩余误差是此消彼长的关系。因而回归误差从正面测定线性模型的拟合优度，剩余误差则从反面来判定线性模型的拟合优度。

统计上定义剩余误差除以自由度n – 2所得之商的平方根为估计标准误。为回归模型拟合优度的判断和评价指标，估计标准误显然不如判定系数R^2。R^2是无量纲系数，有确定的取值范围(0—1)，便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较；而估计标准误差是有计量单位的，又没有确定的取值范围，不便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较。

金融的应用和解释：

拟合优度是一个统计术语，是衡量金融模型的预期值和现实所得的实际值的差距。

它是一种统计方法应用于金融等领域，基于所得观测值的基础上作出的预测。换句话说，它是衡量如何将实际观测的数值进行模拟的相关预测。

改善拟合结果

很多因素会对曲线拟合产生影响，导致拟合效果有好有坏，这里仅从一些角度出发探讨有可能改善拟合质量。

1）模型的选择:这是最主要的一个因素，试着用各种不同的模型对数据进行拟合比较;

2）数据预处理:在拟合前对数据进行预处理也很有用，这包括对响应数据进行变换以及剔除Infs、NaNs，以及有明显错误的点。

3）合理的拟合应该具有处理出现奇异而使得预测趋于无穷大的时候的能力。

4）知道越多的系数的估计信息，拟合越容易收敛。

5）将数据分解为几个子集，对不同的子集采用不同的曲线拟合。

6）复杂的问题最好通过进化的方式解决，即一个间题的少量独立变量先解决。低阶问题的解通常通过近似映射作为高阶问题解的起始点。

7. excel多项式拟合函数y=ax^2+bx+c求x

这是计算机图形学样条曲线绘制或数学上插值函数的问题。首先，例如一条直线，两点可以定义一条直线，而直线的定义式可以写为：y=kx+b，可用一次函数表示；即一阶的曲线（直线）由两个点定义。

同理又例如：二阶的抛物线y=ax^2+bx+c由三个点定义。 也即：两点确定一条直线（一阶多项式），三点确定一条抛物线（二阶多项式），有10个点就可以确定一个9阶多项式（9阶多项式里面还有一个常数项，就是10个未知数，我们有10个数据点，刚好可以求解）。 那么拟合特征多边形时，就需要使用样条曲线。

样条曲线就是用多项式插值方法来表示或近似模拟任意特征多边型的拟合曲线，而曲线的阶数就等于（多边形顶点个数-1）。

8. excel多项式拟合函数导出

打开电脑，打开Excel，创建新的数据电子表格。

2、将电子表格数据导入eviews，点击ok。

3、在系统弹出窗口中输入“cor coilfuture dow shindex nagas opec ueurope urmb”。

4、打开“菜单”-“graph”，在对话框中输入序列名称“coilfuture”，点击“OK”。

5、进入“test type”，点击“test”-“intercept”，设置参数。

6、点击ok即可。

ARCH模型（Autoregressive conditional heteroskedasticity model）全称“自回归条件异方差模型”，解决了传统的计量经济学对时间序列变量的第二个假设（方差恒定）所引起的问题。GARCH模型称为广义ARCH模型，是ARCH模型的拓展，由Bollerslev(1986)发展起来的。

9. excel多项式拟合函数求x

使用excel求斜率、截距的操作步骤如下：

1、首先打开Excel2016，输入X、Y两列数据。

2、求拟合直线斜率用SLOPE函数，基本调用格式=SLOPE(Y轴数据,X轴数据)用鼠标选取Y数据。

3、键入英文状态的逗号，再用鼠标选取X数据。

4、得到斜率，可自行调节小数位数。

5、求拟合直线截距用INTERCEPT函数，基本调用格式=INTERCEPT(Y轴数据,X轴数据)用鼠标选取Y数据。

6、键入英文状态的逗号，再用鼠标选取X数据，这样使用excel求斜率、截距的问题就解决了。扩展资料：Excel表格的基本操作技巧1、区域选择，鼠标移动到第一列的上面/行的左侧，鼠标左键点击，当指针出现向下/向右的箭头时，向右/向下拖拉，这样就可以快速选择区域了。2、鼠标左键点击选择第一个单元格，然后鼠标左键移动到此单元格的右下角，这时鼠标指针会变成“+”字形的，鼠标左键按着不放向下拖拉，这时数据会递增显示。这是快速处理连续数据的方法。4、选择连续区域。鼠标左键选择左上角第一个单元格，然后鼠标左键按着不放向右拖拉至E列，然后再向下拖拉至15行的位置。5、单元格宽度修改。选中的单元格需要输入身份证号，但是单元格宽度太小，这时只需把鼠标放在A列和B列之间，然后指针会变成双向，这时鼠标左键按着不放向右拖拉，这时整列就变宽了。