这里有一个例子，照着做就好了
再看结果中的t值与F值的大小，t值越靠近1越好（但是要小于1），F值越接近0（但是要大于0）越好！
Curve Estimation过程
8.2.1 主要功能
调用此过程可完成下列有关曲线拟合的功能：
1、Linear：拟合直线方程（实际上与Linear过程的二元直线回归相同，即Y = b0+ b1X）；
2、Quadratic：拟合二次方程（Y = b0+ b1X+b2X2）；
3、Compound：拟合复合曲线模型（Y = b0×b1X）；
4、Growth：拟合等比级数曲线模型（Y = e(b0+b1X)）；
5、Logarithmic：拟合对数方程（Y = b0+b1lnX）
6、Cubic：拟合三次方程（Y = b0+ b1X+b2X2+b3X3）；
7、S：拟合S形曲线（Y = e(b0+b1/X)）；
8、Exponential：拟合指数方程（Y = b0 eb1X）；
9、Inverse：数据按Y = b0+b1/X进行变换；
10、Power：拟合乘幂曲线模型（Y = b0X b1）；
11、Logistic：拟合Logistic曲线模型（Y = 1/（1/u + b0×b1X）。
8.2.2 实例操作
[例8.2]某地1963年调查得儿童年龄（岁）X与锡克试验阴性率（%）Y的资料如下，试拟合对数曲线。
年龄（岁）
X 锡克试验阴性率（%）
Y
1
2
3
4
5
6
7 57.1
76.0
90.9
93.0
96.7
95.6
96.2
8.2.2.1 数据准备
激活数据管理窗口，定义变量名：锡克试验阴性率为Y，年龄为X，输入原始数据。
8.2.2.2 统计分析
激活Statistics菜单选Regression中的Curve Estimation...项，弹出Curve Estimation对话框（如图8.5示）。从对话框左侧的变量列表中选y，点击Ø钮使之进入Dependent框，选x，点击Ø钮使之进入Indepentdent(s)框；在Model框内选择所需的曲线模型，本例选择Logarithmic模型（即对数曲线）；选Plot models项要求绘制曲线拟合图；点击Save...钮，弹出Curve Estimation:Save对话框，选择Predicted value项，要求在原始数据库中保存根据对数方程求出的Y预测值，点击Continue钮返回Curve Estimation对话框，再点击OK钮即可。
8.2.2.3 结果解释
在结果输出窗口中将看到如下统计数据：
ndependent: X
Dependent Mth Rsq d.f. F Sigf b0 b1
Y LOG .913 5 52.32 .001 61.3259 20.6704
在以X为自变量、Y为应变量，采用对数曲线拟合方法建立的方程，决定系数R2=0.913（接近于1），作拟合优度检验，方差分析表明：F=52.32，P=0.001，拟合度很好，对数方程为：Y=61.3259+20.6704lnX。
本例要求绘制曲线拟合图，结果如图8.6所示。
图8.6 对数曲线拟合情形
根据方程Y=61.3259+20.6704lnX，将原始数据X值代入，求得Y预测值（变量名为fit_1）存入数据库中，参见图8.7。
图8.7 计算结果的保存
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