excel最小二乘法拟合直线？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。那么，excel最小二乘法拟合直线？一起来了解一下吧。
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、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。
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。
excel拟合直线的方法可以通过使用Excel的数据分析和图表来实现。下面是一种常见的方法：
首先，输入你的数据。假设你有两组数据，分别代表X和Y的值。然后在Excel中，你可以插入一个散点图来可视化这些数据。点击“插入”选项卡，选择“图表”，然后选择“散点图”。
接着，你可以添加趋势线来拟合这些数据。在生成的散点图上，右击任意数据点，然后选择“添加趋势线”。在弹出的窗口中，你可以选择趋势线的类型，例如线性、指数、对数等。选择线性趋势线，Excel就会通过最小二乘法等拟合方法，自动计算出一条最佳的拟合直线。
在趋势线的选项中，你还可以选择显示公式和R平方值。公式表示的是拟合直线的数学表达式，R平方值则表示数据拟合的好坏，其值介于0和1之间，越接近1表示拟合效果越好。
需要注意的是，Excel的拟合直线功能基于统计学的原理，虽然可以提供一定的拟合效果，但并不能保证在所有情况下都能得到完全准确的结果。因此，在使用这个功能时，还需要结合实际的数据和分析需求来判断其可行性和准确性。
总的来说，Excel提供了方便的拟合直线功能，可以帮助我们在一定程度上理解和解释数据之间的关系。
在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等。很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专业，比如在化工中经常用到的Origin和数学中常见的MATLAB等等。它们虽很专业，但其实使用Excel就完全够用了。我们已经知道在Excel自带的数据库中已有线性拟合，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合来对此类数据进行处理。
注：本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择-加载宏，在安装光盘支持下加载分析数据库。加载成功后，可以在下拉菜单中看到数据分析选项实例某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度。已知8组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据。
这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出R的值，也就是相关系数的大小。在Excel中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。
选择成对的
你可以试试，先将数据绘成线性图，然后在图表中添加趋势线，然后勾选：显示公式，就可以拟合出数据的公式了
以上就是excel最小二乘法拟合直线的全部内容，在生成的散点图上，右击任意数据点，然后选择“添加趋势线”。在弹出的窗口中，你可以选择趋势线的类型，例如线性、指数、对数等。选择线性趋势线，Excel就会通过最小二乘法等拟合方法。
