线性拟合的曲线论文格式

线性拟合r2多大有相关性拟合曲线是一条标准的直线，是直线就会很容易得出他的方程，回归方程就是这条曲线的方程。方程一般有两个常数，离因变量近的是回归系数，加号或者减号后面的是截距。回归系数实在没有什么好说的，截距的问题多一些。 对于有些试验来说截距似乎是非常正常的，截距大于零，可以理解为背景较参比高，截距小于零可以理解背景比参比低。 但是对于液相来说就很难理解了，因为从理论上讲背景都是一样的，而且经过分离没有其他成分干扰。 我认为有两个方面原因引起的这种情况，一线性范围选择不当。这里我有个假设（没有证明过），标准曲线（注意是标准曲线）不会是理想直线而是一条真正曲线（只要能测量足够精确肯定是这样的），作出的拟合曲线类似于它的切线或者弦（在很小的局部），如果是向上凸的单调曲线，选点离原点过远，就会得到正截距；相反如果是向下凹的单调曲线，选点离原点过远，就会得到负截距。 当然这里说的“过远”要具体情况具体分析的。另一种情况是可能操作的引起，比如稀释问题，残留问题等等，这个就不赘述了。拟合曲线能否能用一看相关系数r（已经说过了），二看截距。 一般认为截距的绝对值要小于拟合曲线最大响应值的2%。如果部大标很可能说明以上两个环节除了问题。 。

打开Excel表，并输入相关数据。接下来将数据表绘制出来，选中所有数据，然后点击菜单栏中的“插入”，再选择“图表”区中的散点图，优先选择仅带数据点的散点图。插入的散点图坐标信息不全，所以先对图表样式进行更改，点击菜单栏中的“设计”，然后选择布局1。手动输入坐标轴的标题和单位，以及图表的标题。接下来进行线性拟合，点击菜单栏的“布局”，再找到“趋势线”，选择“线性趋势线”，这样，线性趋势线就添加到图表中去了。但是，线性方程和拟合度并没有给出，如果想要将线性方程和拟合度都同时给出来，在“趋势线”选项下点击“其他趋势线选项”。“趋势预测/回归分析类型”选择“线性”，同时将“显示公式”和“显示R的平方”勾选上即可。线性拟合是曲线拟合的一种形式。设x和y都是被观测的量，且y是x的函数：y=f(x;b)，曲线拟合就是通过x,y的观测值来寻求参数b的最佳估计值，及寻求最佳的理论曲线y=f(x;b)。当函数y=f(x;b)为关于b的i线性函数时，称这种曲线拟合为线性拟合。要先对图表布局样式进行更改然后再进行线性拟合，否则拟合后再更改布局，拟合线会消失。

线性拟合一般采用的方法是基于最小二乘法拟合函数、基于pyplot拟合函数、基于神经网络拟合函数。

线性拟合是曲线拟合的一种形式。设x和y都是被观测的量，且y是x的函数：y=f(x；b)，曲线拟合就是通过x，y的观测值来寻求参数b的最佳估计值，及寻求最佳的理论曲线y=f(x；b)。当函数y=f（x；b）为关于b的i线性函数时，称这种曲线拟合为线性拟合。

曲线拟合要解决的问题是寻求与的背景规律相适应解析表达式；使它在某种意义下最佳的逼近或拟合称为拟合模型；为待定参数，当仅在中线性的出现时，称模型为线性的，否则为非线性的。

模型的选择：

对于给定的离散数据需恰当地选取一般模型中函数的类别和具体形式,这是拟合效果的基础。若已知的实际背景规律，即因变量对自变量的依赖关系已有表达式形式确定的经验公式，则直接取相应的经验公式为拟合模型。反之，可通过对模型中基函数的不同选取，分别进行相应的拟合并择其效果佳者。

函数对模型的适应性起着测试的作用，故又称为测试函数。另一种途径是：在模型中纳入个数和种类足够多的测试函数，借助于数理统计方法中的相关性分析和显著性检验，对所包含的测试函数逐个或依次进行筛选以建立较适合的模型（见回归分析）。