1. excel如何做最小二乘拟合
很多软件可直接根据图像进行线性拟合 实际上采用的就是最小二乘法。
像Excel、origin等软件中都有线性拟合选项。如果想要更清楚,可以自己编程序实现,很简单。2. 用excel最小二乘法函数拟合直线
1,在需要的区间上取若干点 .
2,设所求直线为 ,利用最小二乘法求出 即可. 方法有多种,但结果一样。最便利的是代入统计学的公式中,分析和代数也有各自的方法.
3. excel曲线拟合最小二乘法
溶出度的拟合工作只有释放模型的拟合,不存在其它参数的拟合。溶出曲线都是用最小二乘法拟合的,一般在EXCELL中根据模型转换一下参数,再用直线回归拟合就可以了。
4. excel 最小二乘法拟合
打开Excel,先将数据绘成线性图,然后在图表中添加趋势线,然后勾选:显示公式,就可以拟合出数据的公式了。 最小二乘法: (又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。 拟合: 对给定数据点{(Xi,Yi)}(i=0,1,…,m),在取定的函数类Φ 中,求p(x)∈Φ,使误差的平方和E^2最小,E^2=∑[p(Xi)-Yi]^2。从几何意义上讲,就是寻求与给定点 {(Xi,Yi)}(i=0,1,…,m)的距离平方和为最小的曲线y=p(x)。函数p(x)称为拟合函数或最小二乘解,求拟合函数p(x)的方法称为曲线拟合的最小二乘法。
5. excel最小二乘法拟合
示例
1 斜率和 Y 轴截距 A B 1 已知 y 已知 x
2 1 0
3 9
4 4
5 2 5
6 3 公式 说明(结果) =LINEST(A2:A5,B2:B5,,FALSE) 返回斜率(2) =INDEX(LINEST(A2:A5,B2:B5,,FALSE),2) 返回截距(1) 提示 示例中的公式也可以以数组公式输入。在将公式复制到一张空白工作表的A7单元格后,选择以公式单元格开始的区域 A7:B7。按 F2,再按 Ctrl+Shift+Enter。
6. 怎么用excel做最小二乘法拟合
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。
7. 怎么用excel做最小二乘拟合
Excel中曲线拟合使用的是最常见的最小二乘法拟合方法。
8. excel怎么做最小二乘法拟合
打开Excel,先将数据绘成线性图,然后在图表中添加趋势线,然后勾选:显示公式,就可以拟合出数据的公式了。 最小二乘法: (又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。 拟合: 对给定数据点{(Xi,Yi)}(i=0,1,…,m),在取定的函数类Φ 中,求p(x)∈Φ,使误差的平方和E^2最小,E^2=∑[p(Xi)-Yi]^2。从几何意义上讲,就是寻求与给定点 {(Xi,Yi)}(i=0,1,…,m)的距离平方和为最小的曲线y=p(x)。函数p(x)称为拟合函数或最小二乘解,求拟合函数p(x)的方法称为曲线拟合的最小二乘法。
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