Побудувати матрицю даних (табл. 4), вибрати вид кривих (два варіанти) та визначити коефіцієнти функціональних залежностей , що описують експериментальні дані з помилкою ±5%, побудувати графіки вихідних даних та функцій.
Виконати перевірку та аналіз подання експериментальних даних обраною залежністю (визначити коефіцієнти кореляції).
Порада. Для вирішення завдання апроксимації з більш високою точністю можна скористатися і іншими функціями Mathcad, наприклад:
linfit – апроксимація лінійною комбінацією функцій;
genfit – апроксимація нелінійними функціями; та інш.
Примітка.Завдання 5, 6 видає викладач.
