【摘 要】
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多项式曲线拟合是将双变量实测数据中的单个自变量分解成ｍ个不同次幂的指数函数，然后取ｍ个函数的函数值作模型的自变量，建立多元线性回归模式。它适用于ｍ次幂曲线组合的资料。扩展
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多项式曲线拟合是将双变量实测数据中的单个自变量分解成ｍ个不同次幂的指数函数，然后取ｍ个函数的函数值作模型的自变量，建立多元线性回归模式。它适用于ｍ次幂曲线组合的资料。扩展型多项式曲线拟合，也是将双变量实测数据中的单个自变量分解成ｍ个函数，取ｍ个函数值作为模式的自变量，然后用多元回归或逐步回归的方法建立多元线性回归模式。所不同的是自变量的分解需根据资料分布的类型而定，可分解成指数函数、幂函数、对数函数、三角函数或反三角函数等。后者适用于曲线趋势不典型的资料。用扩展型多项式拟合曲线，可以提高拟合曲线的吻合度。此法在医学科学研究、临床以及流行病学中有着广泛的应用价值。
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