origin7.5怎么拟合正弦曲线 就是有一组Xy数值，做出散点图后要求拟合曲线_百度知道
origin7.5怎么拟合正弦曲线 就是有一组Xy数值，做出散点图后要求拟合曲线
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你自己做出了散点图了是吧？我不知道你是要添加曲线还是要线性拟合？添加曲线：双击散点，弹出对话框左下角选择选择Line+Symbol，在右边Line选项卡的Connect中选择Spline，试一试看看是不是圆滑曲线？拟合：在Analysis中选择Fit Polynomial，可以经行多项式拟合，还有一些其他的数学拟合方式，你可以自己尝试。解决不了，你发给我
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好的！谢谢！！如果有问题发你邮箱吧！
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出门在外也不愁如何用matlab将空间中的点用光滑的曲线连接起来_百度文库
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如何用matlab将空间中的点用光滑的曲线连接起来|
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练习题及答案
下表提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量x(t)与相应的生产能耗y(吨标准煤)的几组对照数据：
4.5(1)请画出上表数据的散点图；(2)请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程=bx+a；(3)已知该厂技改前100t甲产品的生产能耗为90t标准煤，试根据(2)求出的线性回归方程，预测生产100t甲产品的生产能耗比技改前降低多少吨标准煤？（参考数值：3×2.5+4×3+5×4+6×4.5=66.5）
题型：解答题难度：中档来源：
所属题型：解答题
试题难度系数：中档
答案（找答案上）
解：(1)散点图略；(2)，，，∴所求的回归方程为=0.7x+0.35。 (3)x=100，y=0.7×100+0.35=70.35(t)，预测生产100t甲产品的生产能耗比技改前降低90-70.35=19.65(t)。
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高中三年级数学试题“下表提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量x(”旨在考查同学们对
线性回归分析、
……等知识点的掌握情况，关于数学的核心考点解析如下：
此练习题为精华试题，现在没时间做？，以后再看。
根据试题考点，只列出了部分最相关的知识点，更多知识点请访问。
考点名称：
一、散点图定义
散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。散点图将序列显示为一组点，值由点在图表中的位置表示。
二、散点图分类
1、散点图矩阵
当欲同时考察多个变量间的相关关系时，若一一绘制它们间的简单散点图，十分麻烦。此时可利用散点图矩阵来同时绘制各自变量间的散点图，这样可以快速发现多个变量间的主要相关性，这一点在进行多元线性回归时显得尤为重要。
2、三维散点图
在散点图矩阵中虽然可以同时观察多个变量间的联系，但是两两进行平面散点图的观察的，有可能漏掉一些重要的信息。三维散点图就是在由3个变量确定的三维空间中研究变量之问的关系，由于同时考虑了3个变量，常常可以发现在两维图形中发现不了的信息。
三、散点图注意事项
散点图通常用于显示和比较数值，例如科学数据、统计数据和工程数据。
当要在不考虑时间的情况下比较大量数据点时，请使用散点图。散点图中包含的数据越多，比较的效果就越好。
气泡图要求每个数据点具有两个值(探顶值和探底值)。
对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点(例如，几千个点)，那么散点图便是最佳图表类型。在点状图中显示多个序列看上去非常混乱，这种情况下，应避免使用点状图，而应考虑使用折线图。
默认情况下，散点图以圆圈显示数据点。如果在散点图中有多个序列，请考虑将每个点的标记形状更改为方形、三角形、菱形或其他形状。
他们散布在从右上角到左下角的区域。对于两个变量的这种相关关系，我们将他们称为正相关。还有一些变量，例如汽车的重量和汽车每消耗1L汽油所行驶的平均路程，成负相关，汽车越重，每消耗1L汽油所行驶的平均路程就越短，这时的点散布在从左上角到右下角的区域内。
考点名称：
线性回归：线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。分析按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
线性回归分析法
回归分析法预测是利用回归分析方法，根据一个或一组自变量的变动情况预测与其有相关关系的某随机变量的未来值。进行回归分析需要建立描述变量间相关关系的回归方程。根据自变量的个数，可以是一元回归，也可以是多元回归。根据所研究问题的性质，可以是线性回归，也可以是非线性回归。非线性回归方程一般可以通过数学方法为线性回归方程进行处理。
线性回归分析步骤
1、确定回归方程中的解释变量和被解释变量。
2、确定回归模型
根据函数拟合方式，通过观察散点图确定应通过哪种数学模型来描述回归线。如果被解释变量和解释变量之间存在线性关系，则应进行线性回归分析，建立线性回归模型;如果被解释变量和解释变量之间存在非线性关系，则应进行非线性回归分析，建立非线性回归模型。
3、建立回归方程
根据收集到的样本数据以及前步所确定的回归模型，在一定的统计拟合准则下估计出模型中的各个参数，得到一个确定的回归方程。
4、对回归方程进行各种检验
由于回归方程是在样本数据基础上得到的，回归方程是否真实地反映了事物总体间的统计关系，以及回归方程能否用于预测等都需要进行检验。
5、利用回归方程进行预测
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