曲線擬合一般有哪些方法

曲線擬合一般方法包括：

1、解析表達式逼近離散數據的方法。

2、最小二乘法。

曲線擬合的最小二乘法又稱最小平方法，是一種數學優化技術，它通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配，利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數據，並使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小，最小二乘法不僅可用於曲線擬合，其他一些優化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達。實際工作中，變量間未必都有線性關係，如疾病療效與療程長短的關係、毒物劑量與致死率的關係等常呈曲線關係，曲線擬合是指選擇適當的曲線類型來擬合觀測數據，並用擬合的曲線方程分析兩變量間的關係。