在网上有看到 y = a*x^b 等非线性拟合结果鈈同的相关讨论然后用自己的数据进行了验证，得到如下结果：

但是从拟合曲线来分析明显下图 2 更准确，

因为上图 1 中对于 SL 大于 16 的数据擬合偏离很大不能反映原始数据部分重要信息。

不过很高兴地告诉大家，对于数据 SL值范围跨越数量级不是很大的另外5组数据均显示 origin計算 和 R 计算的结果 R^2 值 大于

另外，补充一点对于一般线性回归，如 y=a*x+b 的情况各种软件计算结果都相同！

至于为什么会出现不同的结果，

对於y=a*x^b可能是 Excel 计算过程中可能是先将 x^b作为一个整体，然后进行线性回归运算而 origin计算 和 R 中直接对原始数据进行多次迭代算法后，得到最终非線性拟合结果

总之，对于诸如 y=a*x^b 等非线性拟合一定要看拟合曲线能否反映数据的真实信息，不可一味追求高 R^2 值而损失原始数据的重要信息，个人推荐使用 origin计算 和 R 等采用内置迭代算法的软件进行拟合求回归方程等。

有兴趣的朋友可以对自己的数据进行不同方法验证或鍺进一步研究不同软件算法的原理。

1. Excel、origin计算、Datafit对于同一组数据进行幂函数拟合时候结果不一样，为什么  

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