数据拟合方法有几种
excel如何拟合数据？
excel如何拟合数据？
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。
excel曲线拟合怎么弄？
1、首先双击桌面上的excel图标打开excel。
如何拟合普朗克曲线？
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。
常用的曲线拟合和插值方法有哪几种，如何用matlab函数实现？
plot 只是根据你的数据画图，也就是将相邻数据用线段连结起来，本身没有什么拟合作用如果你只是想得到平滑曲线，可以用插值，举个例子：
这里在 y sin(x) 曲线的 [0 2*pi] 区间上取了 7 个点，作图显然不够平滑。下面做Cubic spline 插值(当然也可以选择其他插值方式) 处理：这里的图一样是 plot 绘制的，所以说是否平滑不是 plot 决定的，而是你的数据决定的多条曲线插值也是类似的，常用的插值函数如 spline，interp1 都支持插值多条曲线（即使有不支持或者不方便（例如不同曲线的点数不同）的也可以写个循环解决）：
如何用matlab数据拟合函数？
在matlab中根据拟合图得到函数步骤如下：
1、常用的模型有多项式模型、幂函数模型、指数函数模型等。
2、设出函数，用命令“plot”绘出图像作为对比。
3、准备好散点数据，用命令“plot”绘出散点作为对比。
4、调用函数“fit”，参数包括散点数据和曲线拟合模型。
5、按回车键即可完成曲线拟合，p1、p2、p3为多项式前面的系数。
matlabR2012a中如何进行数据拟合？
方法一、用数据拟合工具箱 Curve Fitting Tool
打开CFTOOL工具箱。在matlab的command window中输入cftool，即可进入数据拟合工具箱。
输入两组向量x，y。
首先在Matlab的命令行输入两个向量，一个向量是你要的x坐标的各个数据，另外一个是你要的y坐标的各个数据。输入以后假定叫x向量与y向量，可以在workspace里面看见这两个向量，要确保这两个向量的元素数一致，如果不一致的话是不能在工具箱里面进行拟合的。
例如在命令行里输入下列数据:
x [196,186, 137, 136, 122, 122, 71, 71, 70, 33]
y [0.012605 0.013115 0.016866 0.014741 0.022353 0.019278 0.041803 0.038026 0.038128 0.088196]
数据的选取。打开曲线拟合共工具界面，点击最左边的X data和Y data，选择刚才输入的数据，这时界面中会出现这组数据的散点图。
选择拟合方法，点击Fit
左侧results为拟合结果，下方表格为误差等统计数据。
方法二、用神经网络工具箱
1、打开神经网络工具箱，在command window内输入nftool，进入Neural fitting tool
2、导入数据，点击next，导入Inputs为x，Targets为y。
3、选择网络参数，点击next，选择训练集和测试集数量，点next，选隐藏层节点个数。
4、训练数据，点next，选train。
5、绘制拟合曲线，训练完成后电机plot fit
训练结果参数在训练完后自动弹出
神经网络工具箱可以用command写，请搜索关键字matlab 神经网络工具箱函数。
方法三、用polyfit函数写
polyfit函数是matlab中用于进行曲线拟合的一个函数。其数学基础是最小二乘法曲线拟合原理。曲线拟合：已知离散点上的数据集，即已知在点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线）使在原离散点上尽可能接近给定的值。
调用方法：apolyfit(xdata,ydata,n)，
其中n表示多项式的最高阶数，xdata，ydata为将要拟合的数据，它是用数组的方式输入。输出参数a为拟合多项式 ya1x^n ... anx a,共n 1个系数。
%例程Apolyfit(x,y,2)zpolyval(A,x)plot(x,y,r*,x,z,b)
方法四、自行写算法做拟合
请参考数值分析教科书，拟合、插值方法较多，算法并不复杂，灵活套用循环即可