Los datos con grandes fluctuaciones se pueden reducir ajustando una curva suave. Los siguientes son cuatro métodos comúnmente utilizados para ajustar curvas suaves:
1. Método de promedio móvil: promedia una cierta cantidad de puntos de datos como puntos nuevos y luego usa estos nuevos puntos para dibujar una curva suave. reducir eficazmente la volatilidad de los datos.
2. Método de suavizado exponencial: el método de suavizado exponencial es un método de suavizado basado en el promedio ponderado. Puede ponderar puntos de datos promedio y reflejar la tendencia de los datos con una curva suave.
3. Método de ajuste polinómico: el método de ajuste polinómico puede aproximar los datos originales ajustando una función polinómica para obtener una curva suave. Cuanto mayor sea el orden del método de ajuste polinomial, mayor será la precisión de la aproximación, pero también es propenso al sobreajuste.
4. Método de interpolación spline: el método de interpolación spline puede obtener una curva suave conectando una serie de segmentos de curva suaves, lo que puede reducir efectivamente la volatilidad de los datos.