将等式拟合到数据是找到线性,二次,指数或任何其他类型的函数的过程,其曲线图包括或尽可能地接近,以有序对的形式的给定数据集。
模型的相对预测能力显示了模型与数据的关联有多精确。
例子:
在下面绘制一组数据点。决定是否使用线性那二次, 要么幂数回归方程。找到回归方程和图形。
( 0. 那 0.75 ) 那 ( 0.25 那 0.81 ) 那 ( 0.5 那 0.9 ) 那 ( 0.75 那 1.02 ) 那 ( 1 那 1.2 ) ( 1.25 那 1.4 ) 那 ( 1.5 那 1.56 ) 那 ( 1.75 那 1.7 ) 那 ( 2 那 1.9 )
解决方案
输入 X 和 y - 在计算器中绘制点数。
这些点似乎接近了 X -axis渐近。所以,我们假设一个指数模型。
使用计算器确定方程指数回归绘制的点数。
该功能的等式是 y = 0.7275 ( 1.6333 ) X 。
图方程的函数 y = 0.7275 ( 1.6333 ) X 。