Excel散点图拟合公式？1.用EXCEL的折线图或带平滑线的散点图把数据绘出。2.单击图表右上角的十字，选中“趋势线”，右击左边的三角小标，然后选择更多选择。3.在【趋势线选项】中选择“线性”，那么，Excel散点图拟合公式？一起来了解一下吧。
在 Excel 中，可以使用“曲线拟合”功能来拟合一组数据并输出公式。具体步骤如下：
1. 将需要进行曲线拟合的数据输入到 Excel 表格中，每一列代表一个自变量，每一行代表一个因变量。
2. 在 Excel 菜单栏中选择“插入”选项卡，然后点击“散点图”按钮，在弹出的对话框中选择需要绘制的图表类型，比如线图或曲线图。
3. 在图表上右键单击，选择“添加趋势线”选项，打开“添加趋势线”对话框。
4. 在“添加趋势线”对话框中，可以选择不同的趋势线类型，比如线性、指数、幂函数等。根据数据的实际情况选择合适的趋势线类型，然后点击“确定”按钮。
5. Excel 会自动计算出最佳拟合曲线的公式，并将其显示在图表上。可以在图表上右键单击任意一条趋势线，选择“格式趋势线”选项，在弹出的对话框中设置趋势线的样式和颜色等属性。
需要注意的是，曲线拟合的结果取决于所选的趋势线类型和数据的质量等因素。如果数据质量较差或者选择了不适合当前数据的趋势线类型，可能会导致拟合结果不准确。因此，在使用曲线拟合功能时，需要仔细分析数据的特征和趋势，选择合适的趋势线类型和参数，以获得准确的拟合结果。
在作出的图像上，选择任意一个数据点，右键-添加趋势线，根据需要选一次或二次，然后在“选项”卡中把“显示公式”和“显示R平方”勾上，确定后就可以直接从图上读出。
【方法】
把实验数据输入excel中，两个变量的最好做成两个竖排。选中所有数据，注意不要把文字也选上了。
在菜单栏中点“插入”，然后选择“散点图”下面的下拉菜单。
平滑曲线：
从菜单中选择自己需要的类型，一般选择既有数据点，又有平滑曲线的散点图。就能得到平滑曲线。
多项式拟合(线性，指数，幂，对数也类似)：
（1）选取数据，插入，散点图，选择只有数据点的类型，就能得到第二张图所示的数据点。
（2）点击一个点，会选中所有数据点，然后点右键，在弹出的菜单中选择“添加趋势线”。
（3）在这里可以选择需要你和的曲线类型，如线性，指数，幂，对数，多项式。选择多项式。再把下面的“显示公式”，“显示R平方”的复选框里打√，就能得到需要的曲线，公式，和相对误差。
图形格式设置：
（1）生成图形后还有一些问题，比如没有坐标轴名称，没有刻度等。打开菜单中的设计，点图标布局中的下拉菜单。
（2）会看到有很多布局类型的图标，选择自己需要的。比如，图中选的布局是常见的有标题，坐标轴名称的。
（3）坐标轴还需要设置：用鼠标点击坐标轴附近的区域，右键，选择“设置坐标轴格式”。在这里可以进行详细地设置。
如何在excel里利用曲线拟合的方式求公式
选中两列数据；
插入散点线图并单击线图；
添加趋势线 勾选显示公式 和R平方值 ；
选择不同的趋势/回归分析类型，R平方最接近1的结果最可信；
你的数据拟合出来最接近的趋势是4次多项式
y = -1807.8x4 + 4291.1x3 - 3576x2 + 1720.2x +38.569
R平方=0.9999
Excel 提供了几种常见的拟合函数类型（如指数、对数、多项式函数等），以下方法有助于选择合适的拟合函数：
根据散点图的走势判断函数类型
切换不同的拟合类型，从图形上直观观察拟合效果
显示拟合结果的R平方值，此值越接近于1，说明拟合结果越好
下面以Excel 2010为例进行演示：
1、插入散点图
2、选中数据系列→右键菜单→添加趋势线
3、在弹出的“设置趋势线格式”对话框中，分别选择类型为：指数、幂函数、多项式，并且勾选“显示公式”和显示R平方值
4、对比结果如下，从图中可知，三次多项式拟合结果的R平方值为1，因此效果最好。
4.1 指数函数拟合结果
4.2 幂函数拟合结果
4.3 二次多项式拟合结果
4.4 三次多项式拟合结果
在原点中，选择菜单栏中的绘图菜单，单击内部的散点图，然后在菜单栏中选择分析菜单。其中有线性拟合和多项式拟合。点击拟合方式，在弹出子窗口中选择“图表上的显示公式”，并显示公式。
图中示出了原点的线性拟合方程：
结果在拟合曲线之前打开日志。拟合后，将出现在结果日志中。结果日志将以视图或ALT + 2打开。
在图上显示拟合方程，步骤：分析>拟合多项式弹出对话框，顺序显示系列拟合系列（选择1是线性拟合），给出拟合数据范围，一般缺省。底部有一个图示公式来勾画这一点。
以上就是Excel散点图拟合公式的全部内容，1、首先在excel表格中输入数据。2、选中数据，点击功能选项卡中的插入，在图表处选择折线图。3、点击折线图的下拉箭头，选择所以图表类型。4、在打开的所有图表类型中，根据需要选择一种类型，点击确定按钮会出现下面的图二。
