线性拟合函数至少需要多少数据

『壹』 线性拟合对数据有要求吗

有。
数据拟合又称曲线拟合，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。
为了提高数据的准确性，经常用的一个方法叫做多次测量取平均值。
比如：要测量一个东西的长度的时候，我们可能会测量7次，然后在7次的结果里去掉最大和最小值，剩下的数据取平均值。

『贰』 spss简单线性回归分析 需要多少组数据

没有具体数据要求，一般来说，数据越多越好。

通过线性回归算法，我们可能会得到很多的线性回归模型，但是不同的模型对于数据的拟合或者是描述能力是不一样的。我们的目的最终是需要找到一个能够最精确地描述数据之间关系的线性回归模型。这是就需要用到代价函数。

代价函数就是用来描述线性回归模型与正式数据之前的差异。如果完全没有差异，则说明此线性回归模型完全描述数据之前的关系。

一条趋势线代表着时间序列数据的长期走势。它告诉我们一组特定数据（如GDP、石油价格和股票价格）是否在一段时期内增长或下降。虽然我们可以用肉眼观察数据点在坐标系的位置大体画出趋势线，更恰当的方法是利用线性回归计算出趋势线的位置和斜率。

『叁』 曲线拟合最好不要少于几组数据四组数据可行了吗恳请各位大虾指点迷津吧！急啊！

所谓的拟合就是待定参数少于方程数。比如你要线性拟合y=ax+b,x和y是数据，一组数据一个方程，a和b是待定参数，所以至少要3个方程。同理，如果你拟合二次函数，就要4个方程。当然数据越多约好，否则无法保证拟合与实际的物理特性是否吻合