二项式拟合。多项式拟合是数据拟合中的一种常见类型。即将一组离散的数据点展开为多项式函数，而展开系数则由小二乘法确定。在计算凝聚态物理领域用到多项式拟合的例子有：形变势常数（单项式拟合），有效质量（二项式拟合），弹性常数（二项式拟合）等物理量的计算。
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你的数据是几因子几水平的？一般来讲，只要含有大于等于2个因子的，就要采用二项式逐步回归了。但是如果需要严格的参数估计的话，要保证下面的关系n1+m(m+3)/2其中n是你的试验数，m是考察的因子数你可以用SPSS或者matlab试试。最笨的方法就是先计算出二次项回归各项的输入值，再用线性回归拟合
拟合线性回归模型和二项式回归模型的比较：
拟合是先有具体的模型，通过与已知的模型比较，通过图形的拟合直接可以得出相应的关系式，有拟合度.本身并没有自变量与因变量之分。
回归是有自变量与因变量之分的，从一组数据出发确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数.估计参数的常用方法是最小二乘法之后会有对系数进行可信度检验，在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量选入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。
