Ajustarea curbei constă în construirea unei funcții matematice care se potrivește cel mai bine unui set de puncte de date.
Ajustarea curbei poate implica fie interpolare, fie netezire. Utilizarea interpolării necesită o potrivire exactă a datelor. În cazul netezitului, se construiește o funcție "netedă", care se potrivește aproximativ datelor. Un subiect înrudit este analiza de regresie, care se concentrează mai mult pe chestiuni de inferență statistică, cum ar fi cât de multă incertitudine este prezentă într-o curbă care se potrivește la date observate cu erori aleatorii.
Curbele ajustate pot fi utilizate pentru a ajuta la vizualizarea datelor, pentru a ghici valorile unei funcții în cazul în care nu sunt disponibile date și pentru a rezuma relațiile dintre două sau mai multe variabile. Extrapolarea se referă la utilizarea unei curbe ajustate dincolo de intervalul datelor observate. Aceasta este supusă unui anumit grad de incertitudine, deoarece poate reflecta metoda utilizată pentru construirea curbei la fel de mult ca și datele observate.
