origin如何拟合曲线并给出公式

1、首先打开Origin ,输入待处理的数据，并绘制出数据的散点图。

2、打开annlysis -> Fitting -> Nonlinear Curve Fit -> Opea Dialog 非线性曲线拟合函数对话框。

3、点击，制作并编辑函数。

4、新建自定义函数文件夹和函数。当然也可以把自定义的函数放入 Origin 内置的函数文件夹中。

5、编辑所需要的函数。图中有一些对特定项的描述。

6、这时生成函数。

7、返回到拟合函数列表，找到自己自定义的函数，开始进行拟合，如下图所示就完成了。

excel怎么拟合曲线方程方法如下
在做社会调研或科学实验时常常需要把得到的实验数据拟合成曲线图，这样可以使结果形象易懂。下面将介绍怎么用excel来快速地进行曲线拟合。包括添加平滑曲线，线性，指数，幂，多项式excel拟合曲线的方法：首先把实验数据输入excel中；然后在菜单栏中点"插入"，并选择"散点图"中的下拉菜单；接着从菜单中选择自己需要的类型；最后点右键，并在d出的菜单中选择"添加趋势线"即可。

1、首先打开Origin ,输入待处理的数据，并绘制出数据的散点图。

2、打开annlysis -> Fitting -> Nonlinear Curve Fit -> Opea Dialog 非线性曲线拟合函数对话框。

3、点击，制作并编辑函数。

4、新建自定义函数文件夹和函数。当然也可以把自定义的函数放入 Origin 内置的函数文件夹中。

5、编辑所需要的函数。图中有一些对特定项的描述。

6、这时生成函数。

7、返回到拟合函数列表，找到自己自定义的函数，开始进行拟合，如下图所示就完成了。

先下降后上升的曲线用二次函数拟合。
曲线拟合法（fit theory），俗称拉曲线，是一种把现有数据透过数学方法来代入一条数式的表示方式。科学和工程问题可以通过诸如采样、实验等方法获得若干离散的数据，根据这些数据，我们往往希望得到一个连续的函数（也就是曲线）或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合，这过程就叫做拟合 (fitting)。

用Matlab进行曲线拟合步骤：
一、 单一变量的曲线逼近
Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ，使用方便，能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合。下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。
假设我们要拟合的函数形式是 y=Axx + Bx, 且A>0,B>0 。
1、在命令行输入数据：
》x=[1103323 1487328 178064 2028258033 2247105 2445711 262908 2800447 296204 3115475]；
》y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50]；
2、启动曲线拟合工具箱 》cftool
3、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool” （1）点击“Data”按钮，d出“Data”窗口；
（2）利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y，可修改数据集名“Data set name”，然后点击“Create data set”按钮，退出“Data”窗口，返回工具箱界面，这时会自动画出数据集的曲线图；
（3）点击“Fitting”按钮，d出“Fitting”窗口；
（4）点击“New fit”按钮，可修改拟合项目名称“Fit name”，通过“Data set”下拉菜单选择数据集，然后通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型，工具箱提供的拟合类型有：  Custom Equations：用户自定义的函数类型
 Exponential：指数逼近，有2种类型， aexp(bx) 、 aexp(bx) + cexp(dx)  Fourier：傅立叶逼近，有7种类型，基础型是 a0 + a1cos(xw) + b1sin(xw)  Gaussian：高斯逼近，有8种类型，基础型是 a1exp(-((x-b1)/c1)^2)
 Interpolant：插值逼近，有4种类型，linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-preserving
 Polynomial：多形式逼近，有9种类型，linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~
 Power：幂逼近，有2种类型，ax^b 、ax^b + c
 Rational：有理数逼近，分子、分母共有的类型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th degree ~；此外，分子还包括constant型
 Smoothing Spline：平滑逼近（翻译的不大恰当，不好意思）
 Sum of Sin Functions：正弦曲线逼近，有8种类型，基础型是 a1sin(b1x + c1)  Weibull：只有一种，abx^(b-1)exp(-ax^b)
选择好所需的拟合曲线类型及其子类型，并进行相关设置：
——如果是非自定义的类型，根据实际需要点击“Fit options”按钮，设置拟合算法、修改待估计参数的上下限等参数；
——如果选Custom Equations，点击“New”按钮，d出自定义函数等式窗口，有“Linear Equations线性等式”和“General Equations构造等式”两种标签。
在本例中选Custom Equations，点击“New”按钮，选择“General Equations”标签，输入函数类型y=axx + bx，设置参数a、b的上下限，然后点击OK。
（5）类型设置完成后，点击“Apply”按钮，就可以在Results框中得到拟合结果，如下例： general model: f(x) = axx+bx
Coefficients (with 95% confidence bounds): a = 0009194 (0009019, 000937) b = 178e-011 (fixed at bound)
Goodness of fit: SSE: 6146 R-square: 0997
Adjusted R-square: 0997 RMSE: 08263
同时，也会在工具箱窗口中显示拟合曲线。
这样，就完成一次曲线拟合啦，十分方便快捷。当然，如果你觉得拟合效果不好，还可以在“Fitting”窗口点击“New fit”按钮，按照步骤（4）~（5）进行一次新的拟合。
不过，需要注意的是，cftool 工具箱只能进行单个变量的曲线拟合，即待拟合的公式中，变量只能有一个。对于混合型的曲线，例如 y = ax + b/x ，工具箱的拟合效果并不好。下一篇文章我介绍帮同学做的一个非线性函数的曲线拟合。

曲线拟合一般方法包括：
1、用解析表达式逼近离散数据；
2、最小二乘法。
相关概念：
曲线拟合：实际工作中，变量间未必都有线性关系，如服药后血药浓度与时间的关系；疾病疗效与疗程长短的关系；毒物剂量与致死率的关系等常呈曲线关系。曲线拟合（curve fitting）是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据，并用拟合的曲线方程分析两变量间的关系。
曲线直线化是曲线拟合的重要手段之一。对于某些非线性的资料可以通过简单的变量变换使之直线化，这样就可以按最小二乘法原理求出变换后变量的直线方程，在实际工作中常利用此直线方程绘制资料的标准工作曲线，同时根据需要可将此直线方程还原为曲线方程，实现对资料的曲线拟合。

您好，这样的：一、 单一变量的曲线逼近
Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ，使用方便，能实现多种类型的线性、非线
性曲线拟合。下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。
假设我们要拟合的函数形式是 y=Axx + Bx, 且A>0,B>0 。
1、在命令行输入数据：
》x=[1103323 1487328 178064 2028258033 2247105 2445711 262908 2800447
296204 3115475]
》y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50]
2、启动曲线拟合工具箱
》cftool
3、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”
（1）点击“Data”按钮，d出“Data”窗口；
（2）利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y，可修改数据集名“Data set name”，然
后点击“Create data set”按钮，退出“Data”窗口，返回工具箱界面，这时会自动画出数
据集的曲线图；
（3）点击“Fitting”按钮，d出“Fitting”窗口；
（4）点击“New fit”按钮，可修改拟合项目名称“Fit name”，通过“Data set”下拉菜单
选择数据集，然后通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型，工具箱提供的拟合类
型有：
Custom Equations：用户自定义的函数类型
Exponential：指数逼近，有2种类型， aexp(bx) 、 aexp(bx) + cexp(dx)
Fourier：傅立叶逼近，有7种类型，基础型是 a0 + a1cos(xw) + b1sin(xw)
Gaussian：高斯逼近，有8种类型，基础型是 a1exp(-((x-b1)/c1)^2)
Interpolant：插值逼近，有4种类型，linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-
preserving
Polynomial：多形式逼近，有9种类型，linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~
Power：幂逼近，有2种类型，ax^b 、ax^b + c
Rational：有理数逼近，分子、分母共有的类型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th
degree ~；此外，分子还包括constant型
Smoothing Spline：平滑逼近（翻译的不大恰当，不好意思）
Sum of Sin Functions：正弦曲线逼近，有8种类型，基础型是 a1sin(b1x + c1)
Weibull：只有一种，abx^(b-1)exp(-ax^b)
选择好所需的拟合曲线类型及其子类型，并进行相关设置：
——如果是非自定义的类型，根据实际需要点击“Fit options”按钮，设置拟合算法、修改
待估计参数的上下限等参数；
——如果选Custom Equations，点击“New”按钮，d出自定义函数等式窗口，有“Linear
Equations线性等式”和“General Equations构造等式”两种标签。
在本例中选Custom Equations，点击“New”按钮，选择“General Equations”标签，输入函
数类型y=axx + bx，设置参数a、b的上下限，然后点击OK。

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