曲线拟合

曲线拟合，俗称拉曲线，是一种把现有数据透过数学方法来代入一条数式的表示方式。科学和工程问题可以通过诸如采样、实验等方法获得若干离散的数据，根据这些数据，我们往往希望得到一个连续的函数（也就是曲线）或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合，这过程就叫做拟合 (fitting)。

交通和aqi拟合

w=read.table("日拥堵指数和AQI数据.txt")
plot(w$V1,w$V2,pch=20,xlab="x",ylab="y")
model <- lm(w$V2 ~ w$V1, data = w) #回归拟合
summary(model) #回归分析表
anova(model) #方差分析表
abline(model, col = 1, lty = 1) #拟合直线,这里也可以用lines(x$X1,fitted(model1))

普朗克常量测定之直线拟合

y=c(-1.91,-1.44,-1.2,-0.78,-0.61)
x=c(3.0*10^8/365/10^-9,3.0*10^8/405/10^-9,3.0*10^8/436/10^-9,3.0*10^8/546/10^-9,3.0*10^8/577/10^-9)
plot(x,y)
model <- lm(y ~ x)
lines(x,fitted(model))
model
h=-4.039*10^-15*-1.6*10^-19
h

x+y均匀拟合

par(col="black",bg="gray")
a<-seq(0,1,0.01)
b<-seq(1,2,0.01)
z<-a
m<-2-b
plot(a,z,xlim=c(0,2),type="l")
lines(b,m)
x<-runif(10000,0,1)
y<-runif(10000,0,1)
c<-x+y
lines(density(c),col="red")