Bei der Kurvenanpassung wird eine mathematische Funktion konstruiert, die einem Satz von Datenpunkten am besten entspricht.
Die Kurvenanpassung kann entweder durch Interpolation oder Glättung erfolgen. Die Verwendung von Interpolation erfordert eine genaue Anpassung an die Daten. Mit der Glättung wird eine "glatte" Funktion konstruiert, die die Daten näherungsweise anpasst. Ein verwandtes Thema ist die Regressionsanalyse, die sich mehr auf Fragen der statistischen Schlussfolgerung konzentriert, z.B. wie viel Unsicherheit in einer Kurve vorhanden ist, die an Daten angepasst ist, die mit zufälligen Fehlern beobachtet wurden.
Angepasste Kurven können verwendet werden, um die Datenvisualisierung zu erleichtern, um Werte einer Funktion zu schätzen, für die keine Daten verfügbar sind, und um die Beziehungen zwischen zwei oder mehr Variablen zusammenzufassen. Extrapolation bezieht sich auf die Verwendung einer angepassten Kurve über den Bereich der beobachteten Daten hinaus. Dies ist mit einer gewissen Unsicherheit behaftet, da es die zur Konstruktion der Kurve verwendete Methode genauso gut widerspiegeln kann wie die beobachteten Daten.
