excel曲线分段拟合,电子表格excel数据拟合曲线
1. excel数据拟合曲线
先说结论，根据一组数据进行曲线拟合的方法如下。首先，我们将这组数据都放到Excel函数图表当中，然后根据数据的相应规律进行函数数据的自动计算。你觉得我们将这组数据的图像都放到函数表当中，根据智能化运算工具进行曲线拟合。
2. 拟合曲线Excel
excel拟合直线的方法：
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怎么拟合分段函数曲线
1.将数据输入，全部选中，左下角的“画图/线性+符号”，生成不连续点。
2.返回数据区，将4-8组数据选中，点右键，mask，应用；
3.到已经画好的图（左边资源管理器有“画面”）中，单击选中1-3组离散点线，菜单：分析、拟合、线性拟合，将输入数据区，里面的rows选中，设定为from 1 to 3，然后确认，可以看到画面上有1-3组点得公式，双击可以对这个表格内容进行修改，注意要update表格
4.返回数据区，将4-8组数据解除mask,1-3组mask，同第3步，在画面生成4-8组的公式表格。
5.返回数据区，将所有的mask解除。
6.到画面区，调整X,Y轴，公式表格等，即完成。
4. excel数据曲线拟合
看来LZ应该是刚开始作统计分析啊，其实里面的数据还是比较简单的，第一行Multiple R 表示R^2的值，第二行则表示R值，第三行表示调整R方，一般R^2是衡量回归方程是否显著的决定因子，但只是一方面。
LZ同学不是也进行了显著性检验么，在方差分析这一栏，df表示自由度，后面最有用的也是你最需要的就是Significance F,这里为0.0086，P＜0.05，所以是极显著差异，即回归方程是可信的。至于最后有关95%的置信区间，不是我们讨论范围，我们也不需要进行深入分析的，不过很多时候某些文献说明稳定性可以用到，总之，有什么问题再讨论吧~5. excel曲线拟合方法
origin不可以在手机上使用。这个软件是作图软件。
Origin是由OriginLab公司开发的一个科学绘图、数据分析软件，支持在Microsoft Windows下运行。Origin支持各种各样的2D/3D图形。Origin中的数据分析功能包括统计，信号处理，曲线拟合以及峰值分析。Origin中的曲线拟合是采用基于Levernberg-Marquardt算法（LMA）的非线性最小二乘法拟合。Origin强大的数据导入功能，支持多种格式的数据，包括ASCII、Excel、NI TDM、DIADem、NetCDF、SPC等等。图形输出格式多样，例如JPEG，GIF，EPS，TIFF等。内置的查询工具可通过ADO访问数据库数据。
6. 用excel曲线拟合
Trend函数使用方法
返回一条线性回归拟合线的值。即找到适合已知数组 known_y's 和 known_x's 的直线（用最小二乘法），并返回指定数组 new_x's 在直线上对应的 y 值。
语法
TREND(known_y's,known_x's,new_x's,const)
Known_y's 是关系表达式 y = mx + b 中已知的 y 值集合。
如果数组 known_y's 在单独一列中，则 known_x's 的每一列被视为一个独立的变量。
如果数组 known_y's 在单独一行中，则 known_x's 的每一行被视为一个独立的变量。
Known_x's 是关系表达式 y = mx + b 中已知的可选 x 值集合。
数组 known_x's 可以包含一组或多组变量。如果仅使用一个变量，那么只要 known_x's 和 known_y's 具有相同的维数，则它们可以是任何形状的区域。如果用到多个变量，则 known_y's 必须为向量（即必须为一行或一列）。
如果省略 known_x's，则假设该数组为 {1,2,3,...}，其大小与 known_y's 相同。
New_x's 为需要函数 TREND 返回对应 y 值的新 x 值。
New_x's 与 known_x's 一样，对每个自变量必须包括单独的一列（或一行）。因此，如果 known_y's 是单列的，known_x's 和 new_x's 应该有同样的列数。如果 known_y's 是单行的，known_x's 和 new_x's 应该有同样的行数。
如果省略 new_x's，将假设它和 known_x's 一样。
如果 known_x's 和 new_x's 都省略，将假设它们为数组 {1,2,3,...}，大小与 known_y's 相同。
Const 为一逻辑值，用于指定是否将常量 b 强制设为 0。
如果 const 为 TRUE 或省略，b 将按正常计算。
如果 const 为 FALSE，b 将被设为 0（零），m 将被调整以使 y = mx。
说明
有关 Microsoft Excel 对数据进行直线拟合的详细信息，请参阅 LINEST 函数。
可以使用 TREND 函数计算同一变量的不同乘方的回归值来拟合多项式曲线。例如，假设 A 列包含 y 值，B 列含有 x 值。可以在 C 列中输入 x^2，在 D 列中输入 x^3，等等，然后根据 A 列，对 B 列到 D 列进行回归计算。
对于返回结果为数组的公式，必须以数组公式的形式输入。
当为参数（如 known_x's）输入数组常量时，应当使用逗号分隔同一行中的数据，用分号分隔不同行中的数据。
示例
如果将示例复制到一个空白工作表中，可能会更容易理解该示例。
如何复制示例
创建一个空白工作簿或工作表。
选择“帮助”主题中的示例。
注释 不要选择行或列标题。
从“帮助”中选择示例
按 Ctrl+C。
在工作表中，选择单元格 A1，然后按 Ctrl+V。
要在查看结果和查看返回结果的公式之间进行切换，请按 Ctrl+`（重音符），或在“公式”选项卡上的“公式审核”组中，单击“显示公式”按钮。
第一个公式显示与已知值对应的值。如果线性趋势继续存在，第二个公式预测下个月的值。
1
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3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
A B C
月 成本 公式（对应的资产原值）
1 ￥133,890 =TREND(B2:B13,A2:A13)
2 ￥135,000
3 ￥135,790
4 ￥137,300
5 ￥138,130
6 ￥139,100
7 ￥139,900
8 ￥141,120
9 ￥141,890
10 ￥143,230
11 ￥144,000
12 ￥145,290
月 公式（预测的资产原值）
13 =TREND(B2:B13,A2:A13,A15:A19)
14
15
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17
注释 示例中的公式必须以输入。将示例复制到空白工作表后，请选中以公式单元格开始的区域 C2:C13 或 B15:B19。按 F2，再按 Ctrl+Shift+Enter。如果公式不是以的形式输入的，则单个结果为 133953.3333 和 146171.5152。
7. EXCEL曲线拟合
1、首先作出x，y数据的散点图。
2、选中数据点，右击鼠标，在弹出菜单选择添加趋势线这一选项。
3、在新的弹出对话框中，根据数据点的分布趋势，尝试将曲线类型设为多项式，阶次为2，勾选显示公式的复选框。另外也可以设置趋势线的颜色、线型等。
4、点击关闭然后得出拟合曲线。
8. excel怎么分段拟合曲线
Excel中曲线拟合使用的是最常见的最小二乘法拟合方法。
9. 拟合曲线 excel
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。
10. excel怎么形成分段拟合曲线
如果同时要显示相关系数，还要勾选显示R平方值。 注意这里并不能直接显示相关系数，只能显示相关系数的平方值。萊垍頭條
如果是是趋势线是线性的，还可以直接用公式计算出各参数值 假如源数据在A1:B5区域，其中A列为X，B列为Y 则： 相关系数：=CORREL(A1:A5,B1:B5) 斜率：=SLOPE(B1:B5,A1:A5) 截距：=INTERCEPT(B1:B5,A1:A5)垍頭條萊