双散点图数据分析与多项式回归拟合
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本范例通过两个散点图展示数据分析过程，并利用GeoGebra的FitPoly命令对数据点进行多项式回归拟合，直观呈现数据趋势与拟合曲线。核心数学概念包括散点图、线性回归、多项式拟合、置信区间以及函数逼近。作图要点：使用FitPoly命令对A2至A12、B2至B12等数据点进行拟合，生成多项式函数曲线；同时涉及立方体（Cube）和长方体（Cuboid）等几何对象，可能用于展示数据分布或辅助可视化。适合高中及大学阶段的统计与数据分析课程，帮助学生理解回归分析的基本原理和实际应用，也可用于数学建模教学，培养数据可视化与拟合能力。
GeoGebra 命令及参数
FitPoly(columnsAB, degreeFitPoly) → fitPolyABFitPoly(columnsAC, degreeFitPoly) → fitPolyAC