如果您的目的只是绘制一条平滑曲线，则不用担心模型，您有几种选择。

由Prism创建的样条曲线会穿过每一个点，因此可能会起伏过大，但光滑样条曲线的效果很好。

Lowess曲线遵循数据的总体趋势，但可能过于参差不齐。

另一种方法是使用非线性回归。

非线性回归需要您选择一个模型，但您不必在意模型的含义或参数的值，可凭经验选择一个模型，仅仅根据曲线的外观进行判断。在此情况下，您是使用非线性回归作为创建平滑曲线的工具，而非作为分析数据的方法。

如果您以这种方式使用非线性回归，则可尝试任何您想要的模型。但先试试拟合多项式模型，这是非常普遍的一种模型（且由于初始值差，永远不会出现拟合问题）。如果曲线偏离数据趋势过远，则选择一个更高阶的模型。如果多项式曲线起伏过大，则选择一个低阶模型。