ANOVA（方差分析）可以用来评估拟合曲线与实际数据之间的适配程度。在曲线拟合中，通常会使用某种参数化模型（例如线性模型或非线性模型）来拟合原始数据，但模型是否能有效地描述数据中的趋势却不总是清晰的。因此，需要使用拟合曲线与原始数据之间的比… 阅读更多 »曲线拟合应用中的ANOVA：评估拟合程度的利器

在曲线拟合中，不确定度是指对于每个数据点，在估计模型参数时可能存在的误差。这些误差可以来自多个方面，如测量误差、拟合函数的近似误差等。因此，在曲线拟合中，我们需要考虑不确定度，以便更好地评估拟合结果。 曲线拟合不确定度可以通过多种方法得到。… 阅读更多 »曲线拟合APP中不确定度

线性回归是一种统计学方法，用来建立自变量和因变量之间的线性关系。它假设自变量和因变量之间存在一个线性关系，即因变量是自变量的线性组合。线性回归的目标是通过拟合模型，从数据中推测出自变量和因变量之间的关系，并预测新数据样本的因变量。 在线性回… 阅读更多 »在曲线拟合APP中是如何进行线性回归分析的

我们在使用曲线拟合App时候有个相关系数R是用来衡量两个变量之间线性相关程度强弱的指标，其计算公式为： R = ∑ [(Xi – X̄) * (Yi – Ŷ)] / [√(∑ (Xi – X̄)^2) *… 阅读更多 »曲线拟合App中相关系数R的计算公式

在进行线性回归的时候，通过最小二乘法来求解模型中的系数是一种常见的方法。最小二乘法是通过最小化残差平方和来得出模型中系数的方法，而残差是指实际观测值与模型预测值之间的差异。因此，最小二乘法是为了让模型的预测值尽可能地接近真实观测值。 最小二… 阅读更多 »我们为什么把最小二乘法作为线性回归时最优方法？