曲线拟合
医学资料中，两个变量之间的关系，有时是曲线关系，或在某一范围内呈曲线关系。曲线拟合就是选择适当类型的曲线来拟合这些实测数据，并用拟合的曲线方程来分析两变量之间的关系。医学中常用的曲线拟合大体有两大类：
❶频数分布可拟合正态曲线、Poisson分布曲线等；
❷回归曲线可拟合对数曲线（包括指数曲线和双曲线），多项式曲线（最常用的是二次抛物线），“S”形曲线(包括logistic曲线和Gompertz曲线)等。关于第一类，详见有关条目。这里介绍第二类。
用途：
❶修匀。根据观察点求出最可能的分布或趋势，以减少抽样误差的影响。
❷估计。即由自变量X推算应变量Y的估计值。当所用X值超出原观察值的范围而对Y值作外推估计或预报时，必须十分谨慎。
❸求极大点或极小点。仅用于多项式曲线。
曲线拟合的方法步骤如下：
(1)定曲线型。根据专业知识（理论推导或以往经验），结合观察点在方格坐标纸上的分布形状及特点，选择适当的曲线类型。对于曲线形状无确切把握时，一般应取较简单的形式。所拟合的曲线只说明此资料的两变量间不能排除是这种曲线关系，但不能肯定它们就是这种曲线关系。
(2)直线化。对呈曲线关系的变量进行适当变换，使变换后的两个变量之间呈直线关系，称为直线化。直线化既可验证所确定的曲线型是否恰当，更便于用求直线方程的方法得到曲线回归方程。除多项式曲线可不必经直线化外，其他几类曲线的拟合大多须经直线化。
(3) 求曲线回归方程。
(4)求估计值。
(5)作曲线图。
(6)必要时作拟合优度检验。
进行曲线拟合时应注意：
❶必须在医学上有实际意义；
❷选择曲线类型要考虑到资料本身的性质所提出的要求，如通过(0,0)点、渐近线的位置、极大点、极小点及拐点等。