一組資料是已知的，以及如何在兩者之間推導函式

如果不是大學的考試資料處理，可以使用Excel解決。 在excel中基於以上兩個序列建立圖表後，可以選擇觀察後曲線擬合坐標的方式，我基本上可以用線性曲線擬合來觀察，excel給出的曲線擬合公式為：

f（x）=，擬合精度r 2=

如果擬合多項式，則三階曲線的方程為：

f（x）=，擬合精度r 2=

當然，你也可以選擇多項式第二曲線擬合、對數擬合等，但通過看圖片，我認為上面給出的兩條擬合曲線非常接近。

如果是擬合大學實驗資料，則需要嚴格按照資料處理方法進行：

1.要確定有效性（不包括更改值），您可以選擇 3 西格瑪級別標準。

2.對坐標系進行對映和觀測，並根據影象趨勢猜想擬合曲線類別。

3.設定方程並使用曲線擬合公式（我記不太清楚了，可以檢視其他曲線擬合資料）進行擬合，並找到 r 2 和相干值。

4.如果它在精度滿足的範圍內，則可以使用它，如果不是，則繼續提高精度（例如，與更高階曲線方程擬合），直到滿足要求。

其實大學實驗後我就不用做那麼多了，很多數學軟體都可以輕鬆做到，比如mathlab甚至Lindu、Lingo等軟體。

當然，如果你只是乙個中學生，只要猜猜它是一條線性曲線，讓等式：

f（x）=ax+b，利用中學物理知識在影象上畫一條直線，選擇點並帶入評估。

這些資料的影象是在笛卡爾坐標系中製作的，以檢視影象的分布趨勢。

在笛卡爾坐標系中對這些資料進行點，連線線，然後觀察影象，根據影象猜測它是什麼函式，然後根據所學知識推導出函式表示式。

設 n 個方程組形成乙個方程組。

係數和常數項設定為未知數，只有 x 和 f（x） 是已知條件。

x=[2:15]；

y=[複製資料，空間空間];

plot(x,y,'o'繪製散點圖。

p=polyfit(x,y,2)

只要確認一下，p是多項式擬合的係數，你可以在這個地方選擇兩次多項式。

根據趨勢，這應該是乙個逐漸收斂到，並且應該是乙個疲憊的exp（-x）+

MATLAB可以裝配特殊函式，你可以在相關書籍中找到，直接查詢命令，你可以得到這個曲線。 我也不記得確切的名字。

使用 log 獲取兩組數字的以下數字 x y，然後在 excel 中使用趨勢線。

y = -r² =

我不知道這是否正確

回歸分析方法可以！

所謂回歸分析法，就是在掌握大量觀測資料的基礎上，利用數理統計方法建立因變數與自變數之間的回歸關係函式表示式（稱為回歸方程）。 在回歸分析中，當所研究的因果關係僅涉及因變數和自變數時，稱為單變數回歸分析; 當所研究的因果關係涉及乙個因變數和兩個或多個自變數時，稱為多元回歸分析。 此外，回歸分析根據描述自變數與因變數之間因果關係的函式的表示式是線性還是非線性，分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

線性回歸分析通常是最基本的分析方法，非線性回歸問題可以用數學手段求解。

具體來說，您可以檢視有關統計回歸的書籍。

好像很深，沒有解決辦法！