曲線擬合
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曲線擬合(英語:curve fitting),簡稱擬合,俗稱拉曲線,是一種構建一個函數曲線,使之最佳地吻合現有數據點(英語:data points)的過程[1],該過程可能附加若干條件限制。[2][3]通俗地說,科學和工程問題通過諸如採樣、實驗等方法獲得了若干離散的數據點。根據這些數據,我們往往希望得到一個連續的函數(也就是曲線)或者更加密集的離散方程式與已知數據相吻合,該過程就叫做「擬合」,而得到的曲線方程式就稱為「擬合函數」。曲線擬合又譯為:曲線配適、曲線貼合、曲線適插法,均有助理解其選擇曲線方程式(解析函數)來「模擬吻合」觀測數據的過程。
曲線擬合中可以使用插值[4][5](需要精確吻合某數據時)或平滑[6][7](構造一個平滑的函數曲線,近似符合數據點)。迴歸分析是與擬合密切相關的一個話題[8][9],它更關注的是統計推論,例如一條擬合到有隨機誤差的一組觀測數據的曲線有多大的不確定性。擬合曲線可以用作數據視覺化的一種輔助手段,[10][11]以表示數據缺失的函數區間的取值,[12]也可概括兩個或多個變量之間的關係。[13]外推(extrapolation)指的是使用曲線來擬合觀察數據取值範圍以外的取值,[14]往往因採取的構建函數的方式不同而有較大的不確定性[15]