插值和拟合都是函数逼近或者数值逼近的重要组成部分
他们的共同点都是通过已知一些离散点集M上的约束，求取一个定义
在连续集合S(M包含于S)的未知连续函数，从而达到获取整体规律的
目的，即通过"窥几斑"来达到"知全豹"。
简单的讲，所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn}，通
过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λ3), 使得该函数与已知点集的
差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者
线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表
达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。
而插值是指已知某函数的在若干离散点上的函数值或者导数信息，通
过求解该函数中待定形式的插值函数以及待定系数，使得该函数在给
定离散点上满足约束。插值函数又叫作基函数，如果该基函数定义在
整个定义域上，叫作全域基，否则叫作分域基。如果约束条件中只有
函数值的约束，叫作Lagrange插值，否则叫作Hermite插值。
从几何意义上将，拟合是给定了空间中的一些点，找到一个已知形式
未知参数的连续曲面来最大限度地逼近这些点；而插值是找到一个(
或几个分片光滑的)连续曲面来穿过这些点。
具体插值拟合的计算参考下面回复：
1)Matlab中如何作线性拟合/线性回归/多元线性回归？
:#FangQ(Qianqian.Fang@Dartmouth.Edu),2002/6/21, BigGreen/MathTools #
即用y=a*x+b来拟合一组数据{{x1,y1},{x2,y2}…{xn,yn}}
matlab中使用polyfit
x=data(:,1);
y=data(:,2);
p=polyfit(x,y,1);
p(1)为斜率a，p(2)为截距b
多元线性回归即用y=a1*x1+a2*x2+..+am*xm来拟合数据点{x1i,x2i,…xmi,yi}
(i=1~n)
|x11,x21,…xm1|
A=|x12,x22,…xm2|
|…………… |
|x1n,x2n,…xmn|
Y={y1,y2,y3,…,yn}'
则系数{a1,a2,…,am}'=pinv(A)*Y
在matlab中使用
coeff=A\Y
则可以得到最小二乘意义上的拟合系数
matlab默认只提供了多项式拟合的函数polyfit，对于其他稍微简单
一点的拟合，如标准的指数、对数、高阶多项式拟合，都有解析公式，参见：
http://mathworld.wolfram.com/LeastSquaresFitting.html
对于更加复杂的非线性函数，建议使用Mathematica或者DataFit
Mathematica中提供了Fit[],以及
<< Statistics`NonlinearFit`
NonlinearFit[],NonlinearRegress[]
可以拟合任意复杂的表达式。
DataFit可以自定义拟合模型，适用于复杂系统的拟合。
指通过测量或测定所得到的样本值。许多指标的观测值具有直观的唯一确定性，此观测值即是指标值。对某一量（例如一个角度、一段距离等）直接进行多次观测，以求得其最或然值，计算观测值的中误差，作为衡量精度的标准。但是，在测量工作中，有一些需要知道的量并非直接观测值，而是根据一些直接观测值按一定的数学公式（函数关系）计算而得，因此称这些量为观测值的函数。扩展资料为了提高预测的准确性，实际观察值应满足以下要求：1、可靠性。可靠的数据是识别与建立正确模型的前提。因此，数据的收集和整理过程中要特别注重数据的真实性和可靠性。2、代表性。从概率统计的观点来看，所取得的一定数量的实际观察值只是事物母体中的一个样本。只有通过正确的抽样方法和合理的确定观察值数目，才能使样本真正代表母体。3、适用性。实际观察值都是以历史性资料为基础，在预测中根据它来揭示事物的规律性，来推断未来。由于客观事物是发展变化和错综复杂的，以过去资料来推断未来，必然存在一定的局限性。为此应尽可能采用近期的、相关度高的数据，由此所建立的预测模型，才具有适用价值。参考资料来源：百度百科-实际观察值参考资料来源：百度百科-观测值
1、生成一个自变量和一个因变量。2、点击Statistics|linear model and related|linear regression菜单。3、在弹出的regress中设置相关变量，然后再点确定。4、在结果界面中，_cons为.5205279表示回归截距，说明回归方程具有统计学意义。R-squared和Adj R-squared分别为0.9905和0.9893，说明回归方程拟合效果很好。5、回归拟合图。点击Statistics|linear model and related|Regression diagnostics|Added-variable plot。6、在弹出的avplot/avplots中，选择“all variables”，点确定。7、结果如下图。
1.写出拟合方程 Y=0.0439636-0.1104272ret+0.3015505drret+0.0003205vr+0.0130717drvr+0.0061625retvr+0.0501226drretvr
2. 检查参数的符号（正号/负号）是否符合你要建立模型的基本理论
3. 表1 第一列，ss 从上到下分别代表 回归平方和（ESS)、残差平方和（RSS）、总离差平方和（TSS） 第二列为自由度 第三列不记得了
4. 表2 分别为 观测值、F值、P{P>F}值、R^2、调整后的R^2 、残差标准差hatδ，我觉得可以看调整后的R^2，但影响不大。 你的P值=0，说明不是联合显著
5. 表3 第一列为参数值，我已经给你写出。 第二列为标准误，一般在输出结果时要在参数下用括号写出标准误。第三列为t值，第四列为P值，看它是否显著应先看t在临界值之内还是之外、再看P值吧。你的t值全都小于1.96，好像是在95%的显著水平上不显著的吧。你查查表。 最后两列表示95%的置信区间哦。
6. 你可以截屏放在word里，我一直是这样做的
7. 你的估计参数是不是有点多了呢，我觉得需要改进下，提高显著性
统计学中的回归预测分析具有普遍的实用意义，但变量之间关系分析及计算繁杂，而借助Excel可方便高效地研究其数量变动关系，完成其繁杂的计算分析过程。1、将数据输入A1:F19单元格。数据为19行6列，分别记每列变量名为t、y、x1、x2、x3、x4。 2、选择Excel“工具”菜单之“数据分析”选项, 在分析工具框中选“相关系数”。相关系数对话框将显示为图2所示，它带输入输出的提示。 3、输入输入区域：$B$1:$F$19 分组方式：⊙逐列选择标志位于第一行输出选项输出区域: $A$21单击“确定”，Excel将计算出结果显示在输出区域中。 /4、回归分析: 选择Excel“工具”菜单之“数据分析”选项, 在分析工具框中“回归”。回归对话框将显示为图4所示，
雨露，是万物生长的灵丹妙药，它能让万物欣欣向荣，给人带来希望和欢乐。起名，是给孩子取名最重要的一步，因为名字，在某种程度上就是一种文化。一个好的名字，可以让孩子从小拥有一个好的起点。那么，旸字取名呢，有着什么样的寓意及含义？
1、旸是五行金之字，五行属水，寓意孩子聪明机智，有大智慧，富有爱心。
根据五行属性来取名，金能克水，就像是金被水淹没了，所以会出现水变少，阳气不充足的情况。而旸字五行属水，表示有希望的样子，寓意孩子聪明机智，有大智慧，富有爱心，有爱心之义，对人非常友好，人缘非常好。由于在起名时需要注意五行八字，所以名字要避开太多不利因素。例如孩子取名为旸这个名字时，可选择五行属金且与水相冲或水火相济或金水相济等字面寓意相搭。
2、旸字是木之金之字，五行属木，为金之态，寓意孩子金木水火土五行协调，和谐发展。
雨露的滋润，日出而作，日落而息，都让人感到无比满足。旸，字音shèng,寓意着孩子有一颗包容和感恩之心。这与“日出而作、日落而息”有异曲同工之妙……旸给人带来欢乐、吉祥的同时，也寓意着孩子金木水火土协调发展……
3、旸是一种很有灵性的字，可形容孩子生机勃勃，乐观向上。
【旸】有光明、温暖、明朗的意思，可用作名字。【阳凯是太阳之意。【阳阳阳】阳代表明亮，阳代表光明及温暖。用阳代表光明的事物，表示孩子生机勃勃，乐观向上。【阳欣可表示欣欣向荣之意。【阳和】可表示温暖的意思。
4、旸字取名，寓意孩子乐观向上，对生活充满希望。
旸字寓意孩子乐观向上，对生活充满希望，乐观积极的生活态度，有助于提高孩子的自信心。另外旸字取名还有着积极向上、乐观开朗、吉祥幸福、生活美满、幸福美满等美好祝愿，其寓意吉祥。而且旸在中国汉字里是非常多见的一个字，我们可以将这个字用在名字中来表达。旸字取名代表着孩子未来很美好而充满希望。如果将其用于起名中，则代表着孩子未来会有很多希望。同时也象征着孩子将来会有所成就。
5、旸作为名字有吉祥富贵之意。
旸这个名字，在很早的时候就被赋予了吉祥富贵的寓意，因为它在名字中的意思很多。所以有很高的吉祥富贵之意。这个名字将孩子命名为【旸】具有美好的寓意。