拟合数据方程是寻找线性、二次、指数或任何其他类型的函数的过程,其图包括或尽可能接近以有序对的形式给出的一组数据。
一个模型的相对预测能力表明该模型与数据的关联有多准确。
例子:
绘制下面的数据点集。确定是否使用线性,二次,或指数回归方程。求出回归方程并作图。
( 0 , 0.75 ) , ( 0.25 , 0.81 ) , ( 0.5 , 0.9 ) , ( 0.75 , 1.02 ) , ( 1 , 1.2 ) ( 1.25 , 1.4 ) , ( 1.5 , 1.56 ) , ( 1.75 , 1.7 ) , ( 2 , 1.9 )
解决方案
进入 x 和 y -在计算器里的坐标,画出这些点。
关键点似乎越来越近了 x 设在渐近。所以,我们假设一个指数模型。
用计算器算出指数回归画出来的点。
函数的方程是 y = 0.7275 ( 1.6333 ) x .
用方程画出函数 y = 0.7275 ( 1.6333 ) x .