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拟合数据方程

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 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