所謂的曲線擬合，就是使用某一個模型(或者稱為方程式)，將一系列的數據擬成平滑的曲線，以便觀察兩組數據之間的內在聯繫，瞭解數據之間的變化趨勢。那麼曲線擬合有幾種方法？
1、用解析表達式逼近離散數據。
2、最小二乘法。
3、曲線擬合：實際工作中，變量間未必都有線性關係，如服藥後血藥濃度與時間的關係；疾病療效與療程長短的關係；毒物劑量與致死率的關係等常呈曲線關係。曲線擬合（curve fitting）是指選擇適當的曲線類型來擬合觀測數據，並用擬合的曲線方程分析兩變量間的關係。
4、曲線直線化是曲線擬合的重要手段之一。對於某些非線性的資料可以通過簡單的變量變換使之直線化，這樣就可以按最小二乘法原理求出變換後變量的直線方程，在實際工作中常利用此直線方程繪製資料的標準工作曲線，同時根據需要可將此直線方程還原為曲線方程，實現對資料的曲線擬合。
以上的就是關於曲線擬合有幾種方法的內容介紹了。
