数据拟合在WPS中的应用与实践

什么是数据拟合？

数据拟合是指通过数学模型来描述数据之间的关系，以便于对数据进行分析和预测。数据拟合的目标是找到一个最佳的数学模型，使得模型能够尽可能准确地反映实际数据的趋势。

数据拟合的基本概念

• 模型：用于描述数据关系的数学表达式。
• 残差：实际数据与模型预测值之间的差异。
• 拟合优度：衡量模型与数据拟合程度的指标，常用的有R²值。

数据拟合的常见方法

1. 线性拟合：适用于数据呈线性关系的情况。

   • 公式：y = ax + b
   • 适用场景：经济学、物理学等领域的线性关系分析。

2. 多项式拟合：适用于数据呈非线性关系的情况。

   • 公式：y = a_nx