直线拟合：直线拟合：
回归统计MultipleRRSquareAdjustedRSquare标准误差观测值方差分析df回归分析残差总计Sig
ifica
ceSSMSFF11030267103026751438370033366096192002915347639886UpperLower9595209222217344504311647945132036722401348540108637141524435
I
tercept
Coefficie
ts标准误差tStat98211135855612167721411418814818466242268003
Pvalue010295003
多项式拟合：多项式拟合：
yb0b1xb2x
2
b
x
…
一、Excel进行拟合
1、多项式最高方次不超过6可采用添加趋势线的方法．首先将待拟合数据输入Excel表格，插入散点图或折线图然后将鼠标指针移到散点图中数据点，右击键，选择
f添加趋势线（在菜单栏的图表菜单中选择添加趋势线）．在出现的对话框类型卡中选定多项式曲线拟合，具体用几阶可在拟合的过程中看那一种拟合的效果最佳。在选项卡中选定显示公式和R平方值选项，根据实际情况确定是否设置截距值．按“确定”按钮立即得到拟合多项式及决定系数检验：值。
越大，曲线拟合的越好。
如何单变量求解？2、多项式超过6时yb0b1xb2x2…b
x
设x1xx2x
2
x3x3…x9x9
化为多元线性拟合
二、多元线性回归：ybyb0b1x1b2x2b3x3点击“工具”“数据分析”“回归”“确定”，在“Y值输入区域”填入y值，在X输入区域“填入多个x变量。”确定“。结果：
回归统计MultipleRRSquareAdjustedRSquare标准误差观测值方差分析df回归分析残差Sig
ifica
ceSSMSFF210718725359359261113200890343265680142052504037456601402990086568143265635
f总计
347639886UpperLower9595336155382879201143829458823587399920747
I
tercept
Coefficie
ts2336209114786602481666739
标准误差tStatPvalue1764992013236408955252293752208680044958370200204502260655583
Multiple：相关系数R，越接近1越好。RSquare：R的平方F越大越好。
Coefficie
ts所在一列表示回归系数，依次是
b0b1b2
二、matlab拟合（最小二乘拟合）最小二乘拟合）1、
直线拟合直线拟合直线拟合时可先做剔除异常点
首先把数据复杂在文本文档中（txt）导入数据：。fileimportdata找到文本文档
extfi
ish。
程序：
xdata1第一列ydata2第二列plotxyr画散点图画残差分布图、参数求解、检验Xo
essizex1xbbi
trri
tstatsregressyXfigurebbi
tstatsrcoplotrri
t
fResidualCaseOrderPlot65432Residuals1012345101520CaseNumber253035
红色的为异常点，把这些点剔除，再重新做一次。b20975b000351b1bi
t1375000074stats01633模型：Yb0b1x检验r