excel最小二乘法计算平面度工式分析

应用EXCEL实现最小二乘法计算的方法有：利用EXCEL函数、利用数据分析工具、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。

具体方法不再赘述。

⑷数据分析工具“回归”分析工具通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合来执行线性回归分析。

本工具可用来分析单个因变量是如何受一个或几个自变量的值影响的。

“回归分析”对话框Y值输入区域在此输入对因变量数据区域的引用。

该区域必须由单列数据组成。

X值输入区域在此输入对自变量数据区域的引用。

Microsoft Office Excel 将对此区域中的自变量从左到右进行升序排列。

自变量的个数最多为16。

标志如果数据源区域的第一行或第一列中包含标志项，请选中此复选框。

如果数据源区域中没有标志项，请清除此复选框，Excel将在输出表中生成适当的数据标志。

应用EXCEL实现最小二乘法计算的方法有：利用EXCEL函数、利用数据分析工具、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。

具体方法不再赘述。

⑷数据分析工具“回归”分析工具通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合来执行线性回归分析。

本工具可用来分析单个因变量是如何受一个或几个自变量的值影响的。

“回归分析”对话框Y值输入区域在此输入对因变量数据区域的引用。

该区域必须由单列数据组成。

X值输入区域在此输入对自变量数据区域的引用。

Microsoft Office Excel 将对此区域中的自变量从左到右进行升序排列。

自变量的个数最多为16。

标志如果数据源区域的第一行或第一列中包含标志项，请选中此复选框。

如果数据源区域中没有标志项，请清除此复选框，Excel将在输出表中生成适当的数据标志。

文章 编 号
１０ —４ ０ （０ ６ ０－ ０６０ ０ ４６ １ ２ ０ ） ２ ０ ２ － ３
基 于 Ｅ ｃｌ 平 面 度 误 差 最 小 二 乘 法 评 定 ｘｅ 的
李 书平
（ 西 工 学 院 机 械 工 程 系 ， 西 柳 州 ５ ５ ０ ） 广 广 ４ ０ ６
摘
要 ： 面度 是 形 状 公 差 的 主 要 项 目之 一 ， 误 差 的 测 量 与 评 定 在 几 何 测 量 中有 着 重要 的 意 义 。根 据 最 小 二 乘 法 平 其
原 理 建 立 理 想平 面 的 数 学 模 型 ， 平 面 度 误 差 进 行 评 定 分 析 ， 举 例说 明 了 Ｅ ｃｌ 平 面 度 误 差 数 据 处 理 方 面 的 可 对 并 ｘｅ 在
行 性 。结 果 证 明 Ｅ ｃｌ 平 面 度 误 差 最 小 二 乘 法 评 定 过 程 中 进 行 数 据 处 理 简 单 实 用 ， 推 广 价 值 。 ｘｅ 在 有
则 三维空 间 实际表 面 的数学模 型表 示为 ：
Ｚ。 ＡＸ ＢＹｉ Ｃ＋ ， ， 一 ＋ ＋ （ ２）
（ ） 中 、 ｃ是三个 待估 计 的参 数 ， 、 ２式 Ｂ、 ｘ ｙ 是两 个 可 以精 确 控制 的一 般量 ， 是被 测实 际表 面上 各测
点相 对 于评定 基 准的偏 差 ， 它是 Ⅳ 个 相互 独立 且服 从 同一正 态分 布的 随机变 量［ 。 ２ ］
１ 数学 模 型 的 建 立
平 面度误 差反 映的是 实 际表面不 平 的程度 ， 三维空 间 直角 坐标 系 中， 面 的方程 可 以表 示 如下 ： 在 平
Ｚ— ｎ ＋ ｂ Ｘ Ｙ＋ ｃ （ ） １
设 被 测 面 上 有 Ｎ 个 测 量 点

应用E X C E L实现最小二乘法计算的方法-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1应用EXCEL实现最小二乘法计算的方法有：利用EXCEL函数、利用数据分析工具、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。

具体方法不再赘述。

⑷数据分析工具“回归”分析工具通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合来执行线性回归分析。

本工具可用来分析单个因变量是如何受一个或几个自变量的值影响的。

“回归分析”对话框Y值输入区域在此输入对因变量数据区域的引用。

该区域必须由单列数据组成。

X值输入区域在此输入对自变量数据区域的引用。

Microsoft Office Excel 将对此区域中的自变量从左到右进行升序排列。

自变量的个数最多为16。

标志如果数据源区域的第一行或第一列中包含标志项，请选中此复选框。

最小二乘法平面度在数学和工程领域中，最小二乘法是一种常用的数据拟合方法。

它通过最小化实际观测值与理论模型预测值之间的误差平方和，以确定最优参数估计。

本文将介绍最小二乘法在平面度评定中的应用。

首先，平面度是用来评估一个曲面或平面的表面性质的指标。

平面度的好坏直接影响着零件的质量和功能。

在实际应用中，我们常常需要对平面度进行测量和评定，以保证零件的性能和可靠性。

其次，最小二乘法在平面度评定中扮演着重要的角色。

通过采集实际测量数据，我们可以建立一个数学模型来描述曲面或平面的形状。

最小二乘法可以帮助我们找到最优的模型参数，使得模型预测的曲面或平面与实际测量数据的误差最小。

最小二乘法的核心思想是通过最小化误差平方和来确定最优参数估计。

具体而言，我们可以将平面度评定问题转化为一个最小二乘拟合问题。

假设我们有一系列的测量数据点，我们的目标是找到一个平面模型，使得模型预测的点到实际观测点的距离最小。

需要注意的是，最小二乘法在平面度评定中的应用需要满足一定的前提条件。

首先，我们需要确保测量数据点是有效的、可靠的，并且在平面度评定范围内具有较好的代表性。

其次，我们需要选择适当的平面模型来描述曲面或平面的形状，以确保最小二乘法能够得到准确的结果。

此外，最小二乘法在平面度评定中的应用也需要注意参数估计的唯一性。

即使误差平方和最小，我们也需要验证所得到的最优参数估计是否具有实际意义，以及是否能够满足设计和生产要求。

综上所述，最小二乘法在平面度评定中是一种重要的数据拟合方法。

通过最小化误差平方和来确定最优参数估计，我们可以有效地评估曲面或平面的表面性质。

然而，在应用最小二乘法时，我们需要注意前提条件、模型选择以及参数估计的唯一性。

只有在满足这些要求的情况下，最小二乘法才能在平面度评定中发挥其优势。

利用EXC‎EL实现最‎小二乘法的‎计算共有三种选‎择一EXCEL‎函数二利用数据分‎析工具三添加趋势线‎1 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。

2 应用EXC‎E L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L‎I NEST‎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k‎n own_‎y's和kno‎w n_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、INTER‎C EPT（）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kn‎o wn_x‎'s和kno‎w n_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INT‎E RCEP‎T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。

3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。

具体方法不‎再赘述。

4 数据分析工‎具“回归”分析工具通‎过对一组观‎察值使用“最小二乘法‎”直线拟合来‎执行线性回‎归分析。

可用来分析‎单个因变量‎是如何受一‎个或几个自‎变量的值影‎响的。

“回归分析”对话框Y值输入区‎域在此输入对‎因变量数据‎区域的引用‎。

该区域必须‎由单列数据‎组成。

X值输入区‎域在此输入对‎自变量数据‎区域的引用‎。

Micro‎s oft Offic‎e Excel‎将对此区域‎中的自变量‎从左到右进‎行升序排列‎。

文章标题：探索Excel中最小二乘法计算平面度的表格导语：在日常工作和学习中，我们经常需要对数据进行分析和处理。

而在数据分析过程中，求解数据的平面度是十分重要的一部分。

在Excel软件中，最小二乘法计算平面度的表格是常用的工具之一。

本文将深入探讨Excel中最小二乘法的计算原理和操作方法，帮助读者更好地掌握这一内容。

1. 最小二乘法的原理最小二乘法，是一种数学优化方法，用于对观测数据进行拟合。

在Excel中，利用最小二乘法可以计算数据的平面度，帮助我们更好地理解数据的分布规律。

最小二乘法的原理是通过最小化误差的平方和，寻找到最佳拟合曲线或平面，并据此计算数据的平面度。

2. Excel中最小二乘法计算平面度的操作步骤在Excel中进行最小二乘法计算平面度的操作步骤如下：- 准备数据：首先在Excel中准备好待分析的数据，并将数据输入到工作表中。

- 插入图表：利用Excel的图表功能，将数据以散点图的形式呈现出来。

- 拟合趋势线：在散点图中插入趋势线，并选择线性趋势线，以便进行最小二乘法的计算。

- 获取平面度数据：通过Excel图表的趋势线选项，可以直接获取到拟合直线的方程以及R平方值，R平方值即为数据的平面度。

3. 示例分析为了更好地理解Excel中最小二乘法计算平面度的方法，我们举一个示例进行分析。

假设有一组实验数据，代表了某一物理量随时间的变化情况。

我们可以利用Excel中的最小二乘法，计算出数据的平面度，从而更好地理解这一物理量的变化规律。

4. 个人观点和理解最小二乘法作为一种常用的数据拟合方法，在Excel中的应用非常广泛。

通过最小二乘法计算平面度，可以快速了解数据的分布情况，为后续的数据分析和决策提供重要参考。

对于工程、科研和商业领域的从业者来说，掌握最小二乘法在Excel中的操作方法，对提高数据分析的效率和准确性十分重要。

总结：本文通过深入探讨Excel中最小二乘法计算平面度的方法，帮助读者更好地理解了这一内容。

Excel拟合曲线用的最小二乘法1. 介绍Excel作为一款常用的办公软件，被广泛应用于数据分析和处理，而拟合曲线是数据分析中常用的方法之一。

拟合曲线用的最小二乘法是一种常见的拟合方法，通过最小化数据点与拟合曲线之间的距离来找到最佳拟合曲线，从而对数据进行预测和分析。

在本文中，我将从深度和广度的角度来探讨Excel拟合曲线用的最小二乘法，带你深入探索这一主题。

2. 最小二乘法的原理在Excel中进行曲线拟合时，最小二乘法是一种常用的拟合方法。

其原理是通过最小化残差平方和来找到最佳拟合曲线。

残差是指每个数据点到拟合曲线的垂直距离，最小二乘法通过调整拟合曲线的参数，使得残差平方和最小化，从而得到最佳拟合曲线。

在Excel中，可以利用内置函数或插件来实现最小二乘法的曲线拟合，对于不同类型的曲线拟合，可以选择不同的拟合函数进行拟合。

3. Excel中的拟合曲线在Excel中进行拟合曲线时，首先需要将数据导入Excel，然后利用内置的数据分析工具或者插件来进行曲线拟合。

通过选择拟合函数、调整参数等操作，可以得到拟合曲线的相关信息，如拟合优度、参数估计值等。

可以根据拟合曲线的结果来对数据进行预测和分析，从而得到对应的结论和见解。

4. 个人观点与理解对于Excel拟合曲线用的最小二乘法，我认为这是一种简单而有效的数据分析方法。

它能够快速对数据进行拟合，并得到拟合曲线的相关信息，对于数据的预测和分析具有一定的帮助。

然而，也需要注意到拟合曲线并不一定能够准确描述数据的真实情况，需要结合实际背景和专业知识进行分析和判断。

在使用最小二乘法进行曲线拟合时，需要注意数据的可靠性和拟合结果的可信度，以避免出现不准确的结论和偏差的情况。

5. 总结通过本文的探讨，我们对Excel拟合曲线用的最小二乘法有了更深入的了解。

最小二乘法的原理、Excel中的实际操作以及个人观点与理解都得到了充分的展示和探讨。

在实际应用中，需要结合具体情况和专业知识来灵活运用最小二乘法进行曲线拟合，从而得到准确的分析和预测结果。

Excel数据分析——最小二乘法最小二乘法，这名词看着挺专业的，一用上就感觉自己的水平好像莫名其妙高出了一个档次似的，但具体使用的时候，觉得又没深奥到哪里去，甚至和之前做过的东西有点重叠不废话，直接举个例子：我们有两列数据，目前我们猜他们之间可能是有关联的，但又不清楚它们是怎么关联在一起的，数据如下：为了能看得清楚点，咱画个散点图表示表示：为了能总结出一个方便后续使用的规律，咱需要沿着这些点的分布画条线，最好能再总结出个公式来，后续当咱有了（X）的数据后，就可以直接通过Y=f（X）做个预估了这时候问题就来了，姑且不要说线有很多种，哪怕形式最简单如直线，咱还得判断下这条直线画在图上哪个位置最合适不是？虽说之前在线性拟合那篇里，咱已经有了直接计算直线系数的公式和工具，但是为了解释今天的最小二乘法，我还是用线性规划求解再操作一下首先，咱先确定下公式的形式，直线的话是Y=aX+b，需要求的系数是a和b，所以，咱先留出试算系数的位置：然后，放入公式Y=aX+b，此时因为系数是空的，计算结果都是0再然后，我们加一列计算残差值，残差等于用公式估计出来的Y 值减原本真实的数值为了说明问题，我先随便在系数a和b那里打了两个数字进去，试算出来的结果像这样：如果我们希望画出来的线最接近原来的点，那自然是想让所有的残差都尽可能的小，而一次性评判所有的残差总归有点难度，所以为了简化问题，我们可以把残差加起来，只要他们的总和最小，那相应得到的系数就最符合我们的期望但大家可以看到，残差这个地方的数据，计算出来是有正有负的，如果直接全部加一块儿，正负抵消的话，计算总和就没效果了，而所谓最小二乘法，就是在这个基础上做的一种改进的算法，把所有残差先平方，再全部加起来，这样计算出来的总和最小的时候，就能得到我们要的系数a和b，具体操作：计算一个残差平方和的总数（此处是数组公式）打开规划求解工具（没装过这个加载项的可以参考下链接，虽然那篇写得也不算特完整）：规划求解链接：https:///i6597584864709444109/需要填写的地方请重点关注下图的三个红色圈圈填好了点求解，得到结果：由于Excel自行做线性拟合的时候用的就是这个算法，所以规划求解的结果和在散点图上添加趋势线是一样的，不信邪的兄弟们可以比对下：那恐怕有人要问了，既然Excel有提供方便的工具给我们，我们是不是就不用记着这么麻烦的做法了？？对于这个问题，我个人的看法是，有方便那当然是按方便的法子来，但如果没有呢？比如说，现在这个图形虽然用直线可以画出来一个趋势，但感觉直线画出来的结果并不好，相关系数R2才0.64，咱如果尝试下改成曲线呢？还是先定义个线条的公式形式，比如这次尝试下Y=aX^2+bX+c，规划求解的过程跟上面类似，只要改几个地方就行1）改动一：系数区域增加个空系数c2）改动二：公式Y=aX+b那列改成新的公式3）改动三：规划求解里面的系数区域（可变单元格）什么？你问残差那地儿要不要改？不用的，不管是直线还是曲线，最小二乘法的最终要求都是残差平方和最小，所以残差那片儿都不用动，看下求解的结果：相关系数R2可以用残差数据和真实数值直接计算：当然，有兴趣的可以再对照下趋势线看看，计算结果稍稍的有点差异，不过差得不多小小的总结下：这个方法虽然早就被融合在Excel自带的一些计算工具里，但是如果单独拿出来理解并使用的话，能拓展出其他的可能性，我们可以通过尝试各种公式的形式来看是否能得到更好的拟合效果今天写的感觉跟之前的内容确实有点类似，但好像比以前整理得通顺点了呢~~。

第17卷　第2期 广西工学院学报 V ol.17　N o.2 2006年6月　JO U RN A L O F G U AN G XI U N IV ERSIT Y OF T ECHN OL OG Y June.2006文章编号　1004-6410(2006)02-0026-03基于Excel的平面度误差最小二乘法评定李书平(广西工学院机械工程系,广西柳州　545006)摘　要:平面度是形状公差的主要项目之一,其误差的测量与评定在几何测量中有着重要的意义。

根据最小二乘法原理建立理想平面的数学模型,对平面度误差进行评定分析,并举例说明了Ex cel在平面度误差数据处理方面的可行性。

结果证明Ex cel在平面度误差最小二乘法评定过程中进行数据处理简单实用,有推广价值。

关　键　词:最小二乘法;平面度误差;Excel中图分类号:T G801 文献标识码:A0　引言 平面度误差是指被测实际表面对理想平面的变动量,而理想平面的位置应符合最小条件。

若用水平仪、自准直仪按节距法测量实际表面上各点相对于测量基准的平面度误差时,确定评定基准的方法可用最小二乘法和最小区域法、对角线平面法和三远点平面法[1]。

Excel是最普通的桌面办公软件,具有强大的计算功能,其中Ex cel单表就可以容纳256行×65536列的大型矩阵,通过粘贴函数f x来实现矩阵的求逆,矩阵的四则运算等,建模过程中对于数组函数使用步骤:选择输出区域,{=f(输入区域)},f表示数组函数公式,{}内为输入内容,按Ctrl+Shift+Enter可获得所需要的结果。

通过单元格公式的拖放实现传统编程赋值和循环功能,同时公式支持嵌套,实现传统编程的选择和跳转功能。

并且表图间可实时动态调用。

本文通过实际测量的数据按照最小二乘法的原理进行数学建模,并且充分利用Excel强大的科学计算及数据处理能力。

使平面度误差的计算迅速、准确、可靠。

1　数学模型的建立 平面度误差反映的是实际表面不平的程度,在三维空间直角坐标系中,平面的方程可以表示如下: Z=aX+bY+c(1) 设被测面上有N个测量点P ij(X i,Y j,Z ij),(i=0,1,2,…,k),(j=1,2,…,m). 则三维空间实际表面的数学模型表示为: Z ij=A X i+B Y j+C+f ij(2) (2)式中A、B、C是三个待估计的参数,X i、Y j是两个可以精确控制的一般量,f ij是被测实际表面上各测点相对于评定基准的偏差,它是N个相互独立且服从同一正态分布的随机变量[2]。

excel多个参数的最小二乘法Excel是一款功能强大的电子表格软件，它不仅可以进行常规的数据处理和分析，还可以进行各种数学和统计计算。

其中之一就是多个参数的最小二乘法。

最小二乘法是一种用于拟合数据的统计方法，通过找到最小化误差的最优解，来确定数据之间的关系。

在Excel中，进行多个参数的最小二乘法拟合可以通过使用内置的函数来实现。

首先，我们需要准备好待拟合的数据。

假设我们有一组观测数据，包括自变量和因变量。

我们可以将这些数据输入到Excel的工作表中，然后按照下面的步骤进行操作。

第一步，选中要进行拟合的数据区域。

在Excel中，可以使用鼠标来选中数据区域，或者使用公式中的引用方式来选择数据区域。

第二步，点击Excel的“数据”选项卡，在“数据分析”区域中找到“数据分析”命令，点击打开“数据分析”对话框。

第三步，在“数据分析”对话框中选择“回归”选项，然后点击“确定”按钮。

第四步，在“回归”对话框中，输入自变量的范围和因变量的范围。

可以通过点击对应输入框旁边的按钮来选择相应的范围。

第五步，在“回归”对话框中，勾选“常规统计”选项。

这样，在进行拟合计算的同时，还会得到一些统计指标，如相关系数和拟合优度等。

第六步，点击“确定”按钮进行计算。

Excel会自动进行多个参数的最小二乘法拟合，并在新的工作表中生成拟合结果。

在拟合结果中，我们可以看到各个参数的估计值，以及相应的标准误差和置信区间。

此外，还可以得到拟合曲线的方程和拟合优度等信息。

通过Excel的多个参数的最小二乘法，我们可以得到数据之间的函数关系，并可以利用这个关系进行预测和分析。

最小二乘法是一种常用的统计方法，可以应用于各种领域，如经济学、物理学和生物学等。

需要注意的是，在进行多个参数的最小二乘法拟合时，需要考虑一些前提条件和假设。

例如，需要确保数据之间存在一定的线性关系，且误差项满足一些统计假设，如独立性和正态分布等。

此外，在解释拟合结果时，也需要注意避免过度解读和歧义。

r=0.99998
最小二乘法示例Excel求解
6
5. 用Excel作图得：
最小二乘法示例Excel求解7Biblioteka 最小二乘法示例Excel求解
4
3. 同样可在C2、D2空白格内分别输入说明'b=， 函数=slope(B1:B8,A1:A8)，回车后，显示
b=0.082021
最小二乘法示例Excel求解
5
4. 同样可在C3、D3空白格内分别输入说明'r= , 函数=correl(B1:B8,A1:A8)，回车后，显示
用excel求解ab设铜丝电阻随温度变化的实验数据如下用excel求解abr求解步骤tt251251320320401401470470540540608608671671737737rrtt2134213421912191225822582315231523732373242724272480248025322532数据按列对应输入excel表格内如把t输在第一列a1
最小二乘法示例Excel求解
2
1. 把t、Rt 数据按列对应输入Excel表格内， 如把t输在第一列（A1:A8）, Rt输在第二 列（B1:B8）
最小二乘法示例Excel求解
3
2. 在相邻两个空白格（如C1、D1格）内，分别输入 说明和函数。如在C1中输入说明‘a= ，回车；在 D1中输入函数=intercept(B1:B8,A1:A8)，其中 A1:A8、B1:B8分别给出自变量、因变量的对应位 置，回车，即显示a= 19.28848
最小二乘法示例
用Excel求解a、b、r
最小二乘法示例Excel求解
1
设铜丝电阻随温度变化的实验数据如下，用Excel求 解a、b、r求解步骤

用Excel模板计算平面度误差
李拥军;李献波
【期刊名称】《中国计量》
【年(卷),期】2002()z1
【摘要】我们利用Excel强大的表格计算功能,编制了平面度误差检定数据处理、加油机检定数据处理等电子表格模板,应用于实际工作中,收到了良好的效果.下面仅以平面度误差检定数据处理模板为例,详细介绍一下Excel模板的制作过程.……【总页数】2页(P29-30)
【作者】李拥军;李献波
【作者单位】河南省安阳市计量测试中心河南省安阳市计量测试中心
【正文语种】中文
【中图分类】TB9
【相关文献】
1.用Excel模版计算"最小条件"平面度误差 [J], 李拥军
2.用Excel求解平面度误差值 [J], 李焕芳
3.基于Excel求解电机安装架平面度误差 [J], 张文焘;高平;徐建
4.基于Excel VBA的最小二乘法平面度误差评定 [J], 王典泽
5.基于Excel VBA的最小二乘法平面度误差评定 [J], 王典泽
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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。 函数格式： LINEST（ known_y‘s,known_x’s,const,stats) known_y‘s：关系表达式中的y=a+bx中的y值集合 known_x’s：关系表达式中的y=a+bx中的x值集合 Const：逻辑值，用以制定是否将b强设为0 Stats：逻辑值，用以制定是否返回附加回归统计值 备注：只有一个自变量x时，直接利用： 斜率=INDEX(LINEST (known_y‘s,known_x’s),1) Y轴截距=INDEX(LINEST (known_y‘s,known_x’s),2)
*即最小二乘法拟合： ∆=yi-(a+bxi) 要使Σ∆ ^2最小 ∂∑[yi-(a+bxi) ]^2 =0；∂∑[yi-(a+bxi) ] ^2=0； ∂a ∂b
a=(nΣxiyi-ΣxiΣyi)/(nΣxi^2-(Σxi)^2) b= Σ yi/n-a Σ xi/n
应用EXCEL的统计函数
一、LINEST（）
举例说明：
实验数据列表如下： 伏安法测电阻实验数据：
用excel实现对伏安实验数据曲线的线性拟合。见excel表格。到物理量x,y之间存在 y=a+bx的线性关系，a,b为此线性函数的参数。 实验中测出若干x,y值，同时求出未知参数 a,b的过程，称组合测量。未知参数a,b叫直线拟 合参数。 最小二乘法认为：若最佳拟合的直线y=f(x), 则所测各yi与拟合曲线相应的估计值y=f(x)之间 偏差的平方和最小。
二、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。 函数格式：SLOPE(known_y‘s,known_x’s)