matlab平滑拟合 曲线拟合方法有哪些？

曲线拟合方法有哪些？

曲线拟合的一般方法有：1。用解析表达式逼近离散数据的方法。最小二乘法。在实际工作中，变量之间可能不存在线性关系，如服药后血药浓度与服药时间的关系、疾病疗效与疗程的关系、中毒剂量与病死率的关系等，曲线拟合就是选择合适的曲线输入拟合观测数据，并用拟合曲线方程分析两变量之间的关系。

最小二乘法（也称为最小二乘法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差平方和来寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法，可以很容易地得到未知数据，并且得到的数据与实际数据之间的误差平方和可以最小化。最小二乘法也可用于曲线拟合。其他优化问题也可以用最小化能量或最大熵来表示。

origin如何拟合成一条平滑的曲线？

从您粘贴的图片中，蓝色的应该是您的数据点，红色的是您在拟合蓝色数据点后想要得到的拟合曲线。图中红色拟合曲线为对数正态拟合，说明蓝色数据点具有“对数正态分布”的性质。好吧，剩下的很简单。

首先，在原点导入数据点，然后绘制散点图。

绘制散点图后，在“原点”工具栏上，单击“分析”->“拟合”->“非线性曲线拟合”，如下图所示：

在弹出对话框中，选择“设置”->“函数选择”，然后从“类别”下拉菜单中选择“统计”，如下图所示

然后从函数下拉菜单中选择“对数正态分布”，如下图所示：

您将在“采样曲线”选项卡中看到对数正态分布拟合曲线的形状，如下所示：

最后，单击“拟合”以拟合数据点。

[注意]非线性拟合时，您必须对自己的数据有一定的了解。所谓“一定的理解”是指理解数据的物理意义或统计意义，而不是仅仅看一条相似的曲线并进行拟合。如果数据背后的含义不清楚，不管拟合R^2与1有多接近，都只是好看，但具体参数所代表的意义是没有意义的，这无助于你分析数据背后的信息。

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