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1.怎么样用wps表格做最小二乘法直线拟合
应用EXCEL实现最小二乘法计算的方法有：利用EXCEL函数、利用数据分析工具、添加趋势线等。⑴ 表格与公式编辑将最小二乘法计算过程，应用电子表格逐步完成计算，得到结果。⑵ 应用EXCEL的统计函数A、LINEST（)使用最小二乘法对已知数据进行最佳直线拟合，然后返回描述此直线的数组。也可以将LINEST与其他函数结合以便计算未知参数中其他类型的线性模型的统计值，包括多项式、对数、指数和幂级数。因为此函数返回数值数组，所以必须以数组公式的形式输入。B、SLOPE（)返回根据known_y's和known_x's中的数据点拟合的线性回归直线的斜率。斜率为直线上任意两点的重直距离与水平距离的比值，也就是回归直线的变化率。C、INTERCEPT（)利用现有的x值与y值计算直线与y轴的截距。截距为穿过已知的known_x's和known_y's数据点的线性回归线与y轴的交点。当自变量为0（零）时，使用INTERCEPT函数可以决定因变量的值。D、CORREL（)返回单元格区域 array1和 array2之间的相关系数。使用相关系数可以确定两种属性之间的关系。⑶ 添加趋势线添加趋势线的应用较其他方法直观，可以用来完成直线回归，也可以用来完成非线性回归。具体方法不再赘述。⑷ 数据分析工具“回归”分析工具通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合来执行线性回归分析。本工具可用来分析单个因变量是如何受一个或几个自变量的值影响的。“回归分析”对话框：
2.手机版的wps怎么看线性系数r的平方
当趋势线的 R 平方值等于或近似于 1 时，看趋势线。
用趋势线拟合数据时，Excel 会自动计算其R平方值。如果需要，可以在图表上显示该值，R的平方则反映多元线性回归的关系，同样越接近1越线性相关。
R可以理解为相关系数，像一元线性回归预测方法里面也有这个R，相关系数是反映两个变量间是否存在相关关系，以及这种相关关系的密切程度的一个统计量。越接近1关系越密切，越接近0则不存在线性关系。
总离差不能用n个离差之和来表示，通常是用离差的平方和，即作为总离差，并使之达到最小，这样回归直线就是所有直线中Q取最小值的那一条，这种使“离差平方和最小”的方法，叫做最小二乘法：由于绝对值使得计算不变，在实际应用中人们更喜欢用：Q=(y1-bx1-a)²+（y2-bx-a²）+。
+（yn-bxn-a）²这样问题就归结于：当a,b取什么值时Q最小，即到点直线y=bx+a的“整体距离”最小。
扩展资料：在统计学中对变量进行线行回归分析，采用最小二乘法进行参数估计时，R平方为回归平方和与总离差平方和的比值，表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比例，这一比例越大越好，模型越精确，回归效果越显著。R平方介于0~1之间，越接近1，回归拟合效果越好，一般认为超过0.8的模型拟合优度比较高。
参考资料来源：百度百科-线性参考资料来源：百度百科-R平方。
3.如何用最小二乘法拟合直线
x=[1 2 3 4 5 6];
y=[2.1 3.9 6.1 8.2 10.3 12];
nh1=polyfit(x,y,2)；%这里是二次拟合，你也可以先画出大概图形 估计它是几次曲线然后再判断是1 2 还是3.。。等。
m=1:.5:6;%m是根据散点x来定的。
nh2=polyval(nh1,m);
plot(x,y,'+',m,nh2)
这是拟合图形
用最小二乘法求值就是用最小二乘法所导出的正规方程组的矩阵形式来求。
根据题意求一次拟合系数如下：
for i=1:6
for j=1:2
A(i,j)=i.^(j-1)
end
end
K=A'*A;
Final=K'*A'*y'
求出的第一个数为b，第二个是k
程序没运行过 大概思想是这样的
4.谢谢,如何用excel进行最小二乘法直线拟合
LINEST 函数可通过使用最小二乘法计算与现有数据最佳拟合的直线，来计算某直线的统计值，然后返回描述此直线的数组.也可以将 LINEST 与其他函数结合使用来计算未知参数中其他类型的线性模型的统计值，包括多项式、对数、指数和幂级数.因为此函数返回数值数组，所以必须以数组公式的形式输入.请按照本文中的示例使用此函数.
直线的公式为：
y = mx + b
- 或 -
y = m1x1 + m2x2 + 。+ b（如果有多个区域的 x 值）
其中，因变量 y 是自变量 x 的函数值.m 值是与每个 x 值相对应的系数，b 为常量.注意，y、x 和 m 可以是向量.LINEST 函数返回的数组为 {mn,mn-1,。,m1,b}.LINEST 函数还可返回附加回归统计值.
语法
LINEST(known_y's,[known_x's],[const],[stats])LINEST 函数语法具有以下参数 （参数：为操作、事件、方法、属性、函数或过程提供信息的值.）：
Known_y's 必需.关系表达式 y = mx + b 中已知的 y 值集合.
如果 known_y's 对应的单元格区域在单独一列中，则 known_x's 的每一列被视为一个独立的变量.
如果 known_y's 对应的单元格区域在单独一行中，则 known_x's 的每一行被视为一个独立的变量.
Known_x's 可选.关系表达式 y = mx + b 中已知的 x 值集合.
known_x's 对应的单元格区域可以包含一组或多组变量.如果仅使用一个变量，那么只要 known_y's 和 known_x's 具有相同的维数，则它们可以是任何形状的区域.如果使用多个变量，则 known_y's 必须为向量（即必须为一行或一列）.
如果省略 known_x's，则假设该数组为 {1,2,3，。}，其大小与 known_y's 相同.
const 可选.一个逻辑值，用于指定是否将常量 b 强制设为 0.
如果 const 为 TRUE 或被省略，b 将按通常方式计算.
如果 const 为 FALSE,b 将被设为 0，并同时调整 m 值使 y = mx.
stats 可选.一个逻辑值，用于指定是否返回附加回归统计值.
如果 stats 为 TRUE，则 LINEST 函数返回附加回归统计值，这时返回的数组为 {mn,mn-1,。,m1,b;sen,sen-1,。,se1,seb;r2,sey;F,df;ssreg,ssresid}.
如果 stats 为 FALSE 或被省略，LINEST 函数只返回系数 m 和常量 b.
